SeaweedFS 是简单，高伸缩性的分布式文件系统，包含两部分：存储数十亿的文件；快速为文件服务。SeaweedFS 作为支持全 POSIX 文件系统语义替代，Seaweed-FS 选择仅实现 key-file 的映射，类似 "NoSQL"，也可以说是 "NoFS"。
SeaweedFS 仅花费 40 字节的硬盘来存储每个文件的元数据。
基准测试基于 Mac Book，固态硬盘，CPU：1 Intel Core i7 2.6GHz。
编写 1 百万的 1KB 文件：
Concurrency Level: 16 Time taken for tests: 88.796 seconds Complete requests: 1048576 Failed requests: 0 Total transferred: 1106764659 bytes Requests per second: 11808.87 [#/sec] Transfer rate: 12172.05 [Kbytes/sec] Connection Times (ms) min avg max std Total: 0.2 1.3 44.8 0.9 Percentage of the requests served within a certain time (ms) 50% 1.1 ms 66% 1.3 ms 75% 1.5 ms 80% 1.7 ms 90% 2.1 ms 95% 2.6 ms 98% 3.7 ms 99% 4.6 ms 100% 44.8 ms
自由读取 1 百万文件：
Concurrency Level: 16 Time taken for tests: 34.263 seconds Complete requests: 1048576 Failed requests: 0 Total transferred: 1106762945 bytes Requests per second: 30603.34 [#/sec] Transfer rate: 31544.49 [Kbytes/sec] Connection Times (ms) min avg max std Total: 0.0 0.5 20.7 0.7 Percentage of the requests served within a certain time (ms) 50% 0.4 ms 75% 0.5 ms 95% 0.6 ms 98% 0.8 ms 99% 1.2 ms 100% 20.7 ms
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SeaweedFS是一个非常优秀的由 golang 开发的分布式存储开源项目。它是用来存储文件的系统，并且与使用的语言无关，使得文件储存在云端变得非常方便。 主要概念 定义名称 说明 备注 Master 提供volume=>location 位置映射服务和文件id的序列号； Node 系统抽象的节点，抽象为DataCenter、Rack； DataCenter 数据中心，对应现实中的
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首先，看下这几篇文章： 总体思路： 《分布式文件存储选型考虑点》 专题分析： 1、SeaweedFS 参见我的这篇文章《分布式文件存储SeaweedFS试用对比总结》。 2、MinIO 参见我的这篇文章《分布式文件存储MinIO试用对比总结》 3、FastDFS 参见我的这几篇文章《FastDFS的一些缺点（强烈需要注意）》《FastDFS集群部署和使用》
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SeaweedFS是一种简单的、高度可扩展的分布式文件系统。有两个目标: 1）存储数十亿的文件! 2）查看档案快! SeaweedFS最初作为一个对象存储来有效地处理小文件。中央主服务器只管理文件卷，而不是管理中央主服务器中的所有文件元数据，它允许这些卷服务器管理文件及其元数据。这减轻了中央主服务器的并发压力，并将文件元数据传播到卷服务器，允许更快的文件访问(只需一个磁盘读取操作)。 每个文件的元
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SeaweedFS是一种简单的、高度可扩展的分布式文件系统。有两个目标: 存储数十亿的文件! storage billions of files 查看档案快! serve the files fast weed-fs起初是为了搞一个基于Fackbook的Haystack论文的实现，Haystack旨在优化Fackbook内部图片存储和获取。 后来这个基础上，weed-fs作者又增加了若干fea
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seaweedfs 版本选择 版本更新过快，1~5天一个版本，随便选择了一个非bug标识的版本 api官方文档 https://github.com/chrislusf/seaweedfs/wiki/Master-Server-API master server(主服务器)，volume server（卷服务器） docker启动master server docker run -p 9333:9
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Seaweedfs 是根据 facebook的一篇关于分布式图片系统的论文完成的. 这篇论文的英文原文地址,中文翻译版本的地址 Seaweedfs官方地址为: 这里. 用GO语言完成. Seaweedfs 我主要用到的是: weed master weed volume weed filer weed upload master可以作集群.其用raft来做一致性协议,选举master. volum
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1、下载地址 https://github.com/chrislusf/seaweedfs/releases 2、下载文件 版本为3.00 linux_amd64.tar.gz 下载 3、上传文件并解压 mkdir /opt/seaweedfs tar -zxvf /opt/files/linux_amd64.tar.gz -C /opt/seaweedfs 4、创建master文件夹和volu
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1、默认master服务器与volume服务器之间的heartbeat时间是5s 2、seaweedfs中的名词简介： master: 存储文件和fid映射关系 volumn：实际存储文件 datacenter: 数据中心 rack: 机架。一个机架属于特定的数据中心，一个数据中心可以包含多个机架。 collection: 一组volume的集合。如果在存储文件的时候没有指定collection，
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{ FastDFS 它只能通过专有API对文件进行存取访问，不支持POSIX接口方式，不能mount使用。 Seaweedfs （https://github.com/chrislusf/seaweedfs） Seaweedfs 的设计原理是基于 Facebook 的一篇图片存储系统的论文 Facebook-Haystack 说到这个，毛剑也在依这个论文写bfs, 正在开发中，可以跟看从小到大一步
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优势： 存储小文件，占用空间小，性能比 fastDfs 好 在逻辑上Seaweedfs的几个概念： Node 系统抽象的节点，抽象为DataCenter、Rack、DataNode DataCenter 数据中心，对应现实中的不同机房 Rack 机架，对应现实中的机柜 Datanode 存储节点，用于管理、存储逻辑卷 Volume 逻辑卷，存储的逻辑结构，逻辑卷下存储Needle Needle 逻
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基本概念 master 存储映射关系，文件和fid的映射关系 weed master Node 系统抽象的结点，抽象为datacenter、rack、datanode datacenter 数据中心，包含多个rack，类似一个机房 rack ：属于一个datacenter，类似机房中的一个机架 datanode ： 存储节点，存储多个volume，类似机架中的一个机器 weed volume vo
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概述 seaweedfs是一个分布式的文件系统。 下面这段引用是官方github主页对其总的介绍 SeaweedFS is a simple and highly scalable distributed file system to store and serve billions of files fast! SeaweedFS object store has O(1) disk seek,
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报错日志： [root@wx seaweedfs]# docker-compose -f seaweedfs.yml logs volume Attaching to seaweedfs_volume_1 volume_1 | I1206 03:22:31 1 config.go:28] Reading : Config File "security" Not Found in "[/
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数据存储容量的问题。 数据读写速度的问题。 数据可靠性的问题。 几种常见 RAID 的对比|名称|优点|缺点| |------|------|------| |RAID 0|使用 N 块磁盘的 RAID 0，将数据从内存写入磁盘时，将数据分成 N 块，并发写入，读取同理。所以，读写速度是单盘的 N 倍。|任何一块盘损坏，数据完整性破坏，数据不可用。| |RAID 1|数据写入磁盘时，将一份数据同时
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一、介绍 HDFS （Hadoop Distributed File System）是 Hadoop 下的分布式文件系统，具有高容错、高吞吐量等特性，可以部署在低成本的硬件上。 二、HDFS 设计原理 2.1 HDFS 架构 HDFS 遵循主/从架构，由单个 NameNode(NN) 和多个 DataNode(DN) 组成： NameNode : 负责执行有关 文件系统命名空间 的操作，例如打开，
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Hadoop分布式文件系统（HDFS）的设计主旨，在于对超大规模数据集提供可靠的存储功能，并对用户应用程序提供高带宽的输入输出数据流。在大型的集群里，上千台服务器均可直接参与到数据存储和应用程序任务执行。通过多服务器，分布式的存储和计算，计算资源的规模能够按照需要增长，并兼顾在各种规模上经济适用性。 本文主要描述了HDFS的架构，并以Yahoo!企业数据服务为例，介绍了如何使用HDFS系统管理高达
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原文链接：http://www.aosabook.org/en/hdfs.html 作者：Robert Chansler, Hairong Kuang, Sanjay Radia, Konstantin Shvachko与Suresh Srinivas HDFS（Hadoop Distributed File System，Hadoop分布式文件系统）的设计宗旨，是可靠地存储极大的数据集，并将其以
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主要内容：一、从一个新闻门户网站案例引入,二、推算一下你需要分析多少条数据？,三、黄金搭档：分布式存储+分布式计算这篇文章聊一个话题：什么是分布式计算系统？ 一、从一个新闻门户网站案例引入 现在很多同学经常会看到一些名词，比如分布式服务框架，分布式系统，分布式存储系统，分布式消息系统。 但是有些经验尚浅的同学，可能都很容易被这些名词给搞晕。所以这篇文章就对“分布式计算系统”这个概念做一个科普类的分析。 如果你要理解啥是分布式计算，就必须先得理解啥是分布式存储，现在我们从一个小例子来引入。 比如说
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被别人指出问题时，别管别人能不能做到，看别人说的对不对，然后完善自己。别人能不能做到是别人的事情，自己能不能做到关系到自己能否发展的更好。——hustlihaifeng Go语言号称是互联网时代的C语言。现在的互联网系统已经不是以前的一个主机搞定一切的时代，互联网时代的后台服务由大量的分布式系统构成，任何单一后台服务器节点的故障并不会导致整个系统的停机。同时以阿里云、腾讯云为代表的云厂商崛起标志着