GFS 分布式文件系统
GFS 分布式文件系统
1、GlusterFS概述 :
GlusterFS简介
a) GlusterFS是一-个开源的分布式文件系统。 由存储服务器、客户端以及NFS/Samba存储网关(可选,根据需要选择使用)组成。
无元数据服务器组件,这有助于提升整个系统的性能、可靠性和稳定性。
b)传统的分布式文件系统大多通过元服务器来存储元数据,元数据包含存储节点上的目录信息、目录结构等。这样的设计在浏览目录时效率高,但是也存在一-些缺陷,
例如单点故障。一旦元数据服务器出现故障,即使节点具备再高的冗余性,整个存储系统也将崩溃。而GlusterFS分布式文件系统是基于无元服务器的设计,数据横向扩展能力强,
具备较高的可靠性及存储效率。
c) GlusterFS同时也是Scale-Out ( 横向扩展) 存储解决方案Gluster的核心,在存储数据方面具有强大的横向扩展能力,通过扩展能够支持数PB存储容量和处理数千客户端。
d) GlusterFS支持借助TCP/ IP或InfiniBandRDMA网络(一种支持多并发链接的技术,具有高带宽、低时延、高扩展性的特点)将物理分散分布的存储资源汇聚在一-起,统一提供存储服务,
并使用统一-全局命名空间来管理数据。
GlusterFS特点
● 扩展性和高性能 GlusterFS利用双重特性来提供高容量存储解决方案。 
a)Scale-Out架构允许通过简单地增加存储节点的方式来提高存储容量和性能(磁盘、计算和I/0资源都可以独立增加),支持10GbE和InfiniBand等 高速网络互联 
b) Gluster弹 性哈希(ElasticHash) 解决了GlusterFS对元数据服务器的依赖,改善了单点故障和性能瓶颈,真正实现了并行化数据访问。GlusterFS采用弹性哈希算法在存储池中可以智能地定位任意数据分片(将数据分片存储在不同节点上),不需要查看索引或者向元数据服务器查询
● 高可用性 GlusterFS可以对文件进行自动复制,如镜像或多次复制,从而确保数据总是可以访问,甚至是在硬件故障的情况下也能正常访问 
当数据出现不一致时,自我修复功能能够把数据恢复到正确的状态,数据的修复是以增量的方式在后台执行,几乎不会产生性能负载。 
GlusterFS可以支持所有的存储,因为它没有设计自己的私有数据文件格式,而是采用操作系统中主流标准的磁盘文件系统(如EXT3、XFS等)来存储文件,因此数据可以使用传统访问磁盘的方式被访问
● 全局统一命名空间 分布式存储中,将所有节点的命名空间整合为统一命名空间,将整个系统的所有节点的存储容量组成一-个大的虚拟存储池,供前端主机访问这些节点完成数据读写操作
● 弹性卷管理 GlusterFS通过将数据储存在逻辑卷中,逻辑卷从逻辑存储池进行独立逻辑划分而得到 
逻辑存储池可以在线进行增加和移除,不会导致业务中断。逻辑卷可以根据需求在线增长和缩减,并可以在多个节点中实现负载均衡 
文件系统配置也可以实时在线进行更改并应用,从而可以适应工作负载条件变化或在线性能调优
● 基于标准协议 Gluster存储服务支持NFS、CIFS、HTTP、 FTP、SMB及Gluster原生协议,完全与POSIX 标准( 可移植操作系统接口)兼容 
现有应用程序不需要做任何修改就可以对Gluster中的数据进行访问,也可以使用专用API进行访问
GlusterFS术语
● Brick (存储块) : 指可信主机池中由主机提供的用于物理存储的专用分区,是GlusterFS中的基本存储单元,同时也是可信存储池中服务器上对外提供的存储目录 
存储目录的格式由服务器和目录的绝对路径构成,表示方法为SERVER: EXPORT,如192.168.80.10:/data/mydir/ 
● Volume (逻辑卷) : 一个逻辑卷是一组Brick 的集合。卷是数据存储的逻辑设备,|类似于LVM中的逻辑卷。大部分Gluster 管理操作是在卷上进行的 
● FUSE: 是一个内核模块,允许用户创建自己的文件系统,无须修改内核代码 
● VFS: 内核空间对用户空间提供的访问磁盘的接口 
● Glusterd ( 后台管理进程) : 在存储群集中的每个节点上都要运行
模块化堆栈式架构
GlusterFS采用模块化、堆栈式的架构。 通过对模块进行各种组合,即可实现复杂的功能。例如Replicate 模块可实现RAID1,
Stripe 模块可实现RAIDO 通过两者的组合可实现RAID10和RAID01,同时获得更高的性能及可靠性。.
GlusterFS 工作流程

- 客户端或应用程序通过GlusterFS 的挂载点访问数据。
 - linux 系统内核通过VFS API收到请求并处理。
 - VFS将数据递交给FUSE内核文件系统,并向系统注册-一个实际的文件系统FUSE,而FUSE文件系统则是将数据通过/dev/fuse 设备文件递交给了GlusterFS client端。可以将FUSE 文件系统理解为一个代理。
 - GlusterFS client 收到数据后,client 根据配置文件的配置对数据进行处理。
 - 经过GlusterFS client 处理后,通过网络将数据传递至远端的GlusterFS Server,并且将数据写入到服务器存储设备上。
 
弹性HASH算法 
弹性HASH 算法是Davies-Meyer 算法的具体实现,通过HASH 算法可以得到一个32位的整数范围的hash 值,假设逻辑卷中有N个存储单位Brick, 则32位的整数范围将被划分为N个连续的子空间,每个空间对应一个Brick。当用户或应用程序访问某一个命名空间时,通过对该命名空间计算HASH值,根据该HASH值所对应的32位整数空间定位数据所在的Brick。 
弹性HASH 算法的优点: • 保证数据平均分布在每一个Brick中。 • 解决了对元数据服务器的依赖,进而解决了单点故障以及访问瓶颈。
GlusterFs的卷类型
GlusterFS支持七种卷,即分布式卷、条带卷、复制卷、分布式条带卷、分布式复制卷、条带复制卷和分布式条带复制卷
● 分布式卷( Distribute volume)

文件通过HASH算法分布到所有Brick Server上,这种卷是GlusterFS 的默认卷;以文件为单位根据HASH算法散列到不同的Brick, 其实只是扩大了磁盘空间,如果有一块磁盘损坏,数据也将丢失,属于文件级的RAIDO,不具有容错能力
在该模式下,并没有对文件进行分块处理,文件直接存储在某个Server 节点上 由于直接使用本地文件系统进行文件存储,所以存取效率并没有提高,反而会因为网络通信的原因而有所降低 
示例原理: File1 和File2存放在Server1, 而File3存放在Server2, 文件都是随机存储,一个文件(如Filel) 要么在Server1上,要么在Server2上,不能分块同时存放在Server1和 Server2上 
分布式卷具有如下特点:
• 文件分布在不同的服务器,不具备冗余性
• 更容易和廉价地扩展卷的大小
• 单点故障会造成数据丢失
• 依赖底层的数据保护
创建一个名为dis-volume的分布式卷,文件将根据HASH分布在server1 :/dir1、server2:/dir2 和server3:/dir3中
gluster volume create dis-volume server1:/dir1 server2:/dir2 server3:/dir3
● 条带卷(Stripe volume) :

类似RAIDO,文件被分成数据块并以轮询的方式分布到多个BrickServer.上,文件存储以数据块为单位,支持大文件存储,文件越大,读取效率越高,但是不具备冗余性
示例原理: File被分割为6段,1、3、5放在Server1,2、4、6放在Server2
条带卷特点
• 数据被分割成更小块分布到块服务器群中的不同条带区
• 分布减少了负载且更小的文件加速了存取的速度
• 没有数据冗余
创建了一个名为stripe-volume的条带卷,文件将被分块轮询的存储在Server1 : /dir1和Server2:/dir2两个Brick中
gluster volume create stripe-volume stripe 2 transport tcp server1:/dir1 server2:/dir2
● 复制卷(Replica volume) :

将文件同步到多个Brick 上,使其具备多个文件副本,属于文件级RAID 1,具有容错能力。因为数据分散在多个Brick中,所以读性能得到很大提升,但写性能下降 复制卷具备冗余性,即使一个节点损坏,也不影响数据的正常使用。但因为要保存副本,所以磁盘利用率较低
示例原理: File1同时存在Server1 和Server2, File2 也是如此,相当于Server2 中的文件是Server1 中文件的副本
复制卷特点: 
• 卷中所有的服务器均保存一个完整的副本
• 卷的副本数量可由客户创建的时候决定,但复制数必须等于卷中Brick所包含的存储服务器数
• 至少由两个块服务器或更多服务器
• 具备冗余性
创建名为rep-volume的复制卷,文件将同时存储两个副本,分别在Server1 :/dir1和Server2:/dir2两个Brick中
gluster volume create rep-volume replica 2 transport tcp server1:/dir1 server2:/dir2
● 分布式条带卷(Distribute Stripe volume) :

BrickServer数量是条带数(数据块分布的Brick数量)的倍数,兼具分布式卷和条带卷的特点 主要用于大文件访问处理,创建一个分布式条带卷最少需要4台服务器
示例原理: Filel和File2 通过分布式卷的功能分别定位到Server1和Server2。 在Serverl 中,File1 被分割成4段,其中1、3在Server1中的exp1目录中,2、4在Server1中的exp2 目录中。在Server2 中,File2也被分割成4段,其中1、3在Server2中的exp3目录中,2、4在Server2中的exp4 目录中 
创建一个名为dis-stripe的分布式条带卷,配置分布式的条带卷时,卷中Brick所包含的存储服务器数必须是条带数的倍数(>=2倍)。Brick的数量是4 (Server1:/dir1、 Server2:/dir2、 Server3:/dir3 和Server4:/dir4) ,条带数为2 (stripe 2)
gluster volume create dis-stripe stripe 2 transport tcp server1:/dir1 server2:/dir2 server3:/dir3 server4:/dir4
创建卷时,存储服务器的数量如果等于条带或复制数,那么创建的是条带卷或者复制卷;如果存储服务器的数量是条带或复制数的2倍甚至更多,那么将创建的是分布式条带卷或分布式复制卷
● 分布式复制卷(Distribute Replica volume) :

Brick Server数量是镜像数( 数据副本数量)的倍数,兼具分布式卷和复制卷的特点。主要用于需要冗余的情况下。
示例原理: File1和File2 通过分布式卷的功能分别定位到Server1 和Server2。 在存放File1 时,File1 根据复制卷的特性,将存在两个相同的副本,分别是Server1中的exp1目录和Server2中的exp2目录。在存放File2 时,File2 根据复制卷的特性,也将存在两个相同的副本,分别是Server3 中的exp3 目 录和Server4中的exp4 目录。 
创建一个名为dis-rep的分布式复制卷,配置分布式的复制卷时,卷中Brick所包含的存储服务器数必须是复制数的倍数(>=2倍)。Brick 的数量是4 ( Server1: /dir1、 Server2: /dir2、 Server3: /dir3 和Server4: /dir4),复制数为2 (replica 2 )
gluster volume create dis-rep replica 2 transport tcp server1: /dir1 server2: /dir2 server3: /dir3 server4: /dir4
● 条带复制卷(Stripe Replica volume) : 类似RAID10,同时具有条带卷和复制卷的特点 。             
● 分布式条带复制卷(Distribute Stripe Replicavolume) : 三种基本卷的复合卷,通常用于类Map Reduce 应用。
2、部署 GlusterFS 群集:
准备工作:一台客户端4台node节点 ,添加四块硬盘
(所有node节点上操作)
1.关闭防火墙
systemctl stop firewalld
setenforce 0 2.磁盘分区,并挂载
vim /opt/fdisk.sh
#!/bin/bash
NEWDEV=`ls /dev/sd* | grep -o 'sd[b-z]' | uniq`
for VAR in $NEWDEV
do
echo -e "n\np\n\n\n\nw\n" | fdisk /dev/$VAR &> /dev/null
mkfs.xfs /dev/${VAR}"1" &> /dev/null
mkdir -p /data/${VAR}"1" &> /dev/null
echo "/dev/${VAR}"1" /data/${VAR}"1" xfs defaults 0 0" >> /etc/fstab
done
mount -a &> /dev/null chmod +x /opt/fdisk.sh
cd /opt/
./fdisk.sh 3.修改主机名,配置/etc/hosts文件
#以Node1节点为例:
hostnamectl set-hostname node1
su echo "20.0.0.20 node1" >> /etc/hosts
echo "20.0.0.30 node2" >> /etc/hosts
echo "20.0.0.40 node3" >> /etc/hosts
echo "20.0.0.50 node4" >> /etc/hosts ----- 安装、启动GlusterFS(所有node节点上操作) -----
#将gfsrepo 软件上传到/opt目录下
cd /etc/yum.repos.d/
mkdir repo.bak
mv *.repo repo.bak vim glfs.repo
[glfs]
name=glfs
baseurl=file:///opt/gfsrepo
gpgcheck=0
enabled=1 yum clean all && yum makecache #yum -y install centos-release-gluster #如采用官方 YUM 源安装,可以直接指向互联网仓库
yum -y install glusterfs glusterfs-server glusterfs-fuse glusterfs-rdma systemctl start glusterd.service
systemctl enable glusterd.service
systemctl status glusterd.service ----- 添加节点到存储信任池中(在 node1 节点上操作) -----
#只要在一台Node节点上添加其它节点即可
gluster peer probe node1
gluster peer probe node2
gluster peer probe node3
gluster peer probe node4 #在每个Node节点上查看群集状态
gluster peer status ----- 创建卷 -----
#根据规划创建如下卷:
卷名称 卷类型 Brick
dis-volume 分布式卷 node1(/data/sdb1)、node2(/data/sdb1)
stripe-volume 条带卷 node1(/data/sdc1)、node2(/data/sdc1)
rep-volume 复制卷 node3(/data/sdb1)、node4(/data/sdb1)
dis-stripe 分布式条带卷 node1(/data/sdd1)、node2(/data/sdd1)、node3(/data/sdd1)、node4(/data/sdd1)
dis-rep 分布式复制卷 node1(/data/sde1)、node2(/data/sde1)、node3(/data/sde1)、node4(/data/sde1) 1.创建分布式卷
#创建分布式卷,没有指定类型,默认创建的是分布式卷
gluster volume create dis-volume node1:/data/sdb1 node2:/data/sdb1 force #查看卷列表
gluster volume list #启动新建分布式卷
gluster volume start dis-volume #查看创建分布式卷信息
gluster volume info dis-volume 2.创建条带卷
#指定类型为 stripe,数值为 2,且后面跟了 2 个 Brick Server,所以创建的是条带卷
gluster volume create stripe-volume stripe 2 node1:/data/sdc1 node2:/data/sdc1 force
gluster volume start stripe-volume
gluster volume info stripe-volume 3.创建复制卷
#指定类型为 replica,数值为 2,且后面跟了 2 个 Brick Server,所以创建的是复制卷
gluster volume create rep-volume replica 2 node3:/data/sdb1 node4:/data/sdb1 force
gluster volume start rep-volume
gluster volume info rep-volume 4.创建分布式条带卷
#指定类型为 stripe,数值为 2,而且后面跟了 4 个 Brick Server,是 2 的两倍,所以创建的是分布式条带卷
gluster volume create dis-stripe stripe 2 node1:/data/sdd1 node2:/data/sdd1 node3:/data/sdd1 node4:/data/sdd1 force
gluster volume start dis-stripe
gluster volume info dis-stripe 5.创建分布式复制卷
指定类型为 replica,数值为 2,而且后面跟了 4 个 Brick Server,是 2 的两倍,所以创建的是分布式复制卷
gluster volume create dis-rep replica 2 node1:/data/sde1 node2:/data/sde1 node3:/data/sde1 node4:/data/sde1 force
gluster volume start dis-rep
gluster volume info dis-rep #查看当前所有卷的列表
gluster volume list













3、 部署 Gluster 客户端:
1.安装客户端软件
#将gfsrepo 软件上传到/opt目下
cd /etc/yum.repos.d/
mkdir repo.bak
mv *.repo repo.bak vim glfs.repo
[glfs]
name=glfs
baseurl=file:///opt/gfsrepo
gpgcheck=0
enabled=1 yum clean all && yum makecache yum -y install glusterfs glusterfs-fuse 2.创建挂载目录
mkdir -p /test/{dis,stripe,rep,dis_stripe,dis_rep}
ls /test 3.配置 /etc/hosts 文件
echo "20.0.0.20 node1" >> /etc/hosts
echo "20.0.0.30 node2" >> /etc/hosts
echo "20.0.0.40 node3" >> /etc/hosts
echo "20.0.0.50 node4" >> /etc/hosts 4.挂载 Gluster 文件系统
#临时挂载
mount.glusterfs node1:dis-volume /test/dis
mount.glusterfs node1:stripe-volume /test/stripe
mount.glusterfs node1:rep-volume /test/rep
mount.glusterfs node1:dis-stripe /test/dis_stripe
mount.glusterfs node1:dis-rep /test/dis_rep df -Th #永久挂载
vim /etc/fstab
末尾 添加以下内容: node1:dis-volume /test/dis glusterfs defaults,_netdev 0 0
node1:stripe-volume /test/stripe glusterfs defaults,_netdev 0 0
node1:rep-volume /test/rep glusterfs defaults,_netdev 0 0
node1:dis-stripe /test/dis_stripe glusterfs defaults,_netdev 0 0
node1:dis-rep /test/dis_rep glusterfs defaults,_netdev 0 0





4、测试 Gluster 文件系统:
1.卷中写入文件,客户端操作
cd /opt
dd if=/dev/zero of=/opt/demo1.log bs=1M count=40
dd if=/dev/zero of=/opt/demo2.log bs=1M count=40
dd if=/dev/zero of=/opt/demo3.log bs=1M count=40
dd if=/dev/zero of=/opt/demo4.log bs=1M count=40
dd if=/dev/zero of=/opt/demo5.log bs=1M count=40 ls -lh /opt cp /opt/demo* /test/dis
cp /opt/demo* /test/stripe/
cp /opt/demo* /test/rep/
cp /opt/demo* /test/dis_stripe/
cp /opt/demo* /test/dis_rep/ 2.查看文件分布
#查看分布式文件分布
[root@node1 ~]# ls -lh /data/sdb1 #数据没有被分片
总用量 160M
-rw-r--r-- 2 root root 40M 12月 18 14:50 demo1.log
-rw-r--r-- 2 root root 40M 12月 18 14:50 demo2.log
-rw-r--r-- 2 root root 40M 12月 18 14:50 demo3.log
-rw-r--r-- 2 root root 40M 12月 18 14:50 demo4.log
[root@node2 ~]# ll -h /data/sdb1
总用量 40M
-rw-r--r-- 2 root root 40M 12月 18 14:50 demo5.log #查看条带卷文件分布
[root@node1 ~]# ls -lh /data/sdc1 #数据被分片50% 没副本 没冗余
总用量 101M
-rw-r--r-- 2 root root 20M 12月 18 14:51 demo1.log
-rw-r--r-- 2 root root 20M 12月 18 14:51 demo2.log
-rw-r--r-- 2 root root 20M 12月 18 14:51 demo3.log
-rw-r--r-- 2 root root 20M 12月 18 14:51 demo4.log
-rw-r--r-- 2 root root 20M 12月 18 14:51 demo5.log [root@node2 ~]# ll -h /data/sdc1 #数据被分片50% 没副本 没冗余
总用量 101M
-rw-r--r-- 2 root root 20M 12月 18 14:51 demo1.log
-rw-r--r-- 2 root root 20M 12月 18 14:51 demo2.log
-rw-r--r-- 2 root root 20M 12月 18 14:51 demo3.log
-rw-r--r-- 2 root root 20M 12月 18 14:51 demo4.log
-rw-r--r-- 2 root root 20M 12月 18 14:51 demo5.log #查看复制卷分布
[root@node3 ~]# ll -h /data/sdb1 #数据没有被分片 有副本 有冗余
总用量 201M
-rw-r--r-- 2 root root 40M 12月 18 14:51 demo1.log
-rw-r--r-- 2 root root 40M 12月 18 14:51 demo2.log
-rw-r--r-- 2 root root 40M 12月 18 14:51 demo3.log
-rw-r--r-- 2 root root 40M 12月 18 14:51 demo4.log
-rw-r--r-- 2 root root 40M 12月 18 14:51 demo5.log [root@node4 ~]# ll -h /data/sdb1 #数据没有被分片 有副本 有冗余
总用量 201M
-rw-r--r-- 2 root root 40M 12月 18 14:51 demo1.log
-rw-r--r-- 2 root root 40M 12月 18 14:51 demo2.log
-rw-r--r-- 2 root root 40M 12月 18 14:51 demo3.log
-rw-r--r-- 2 root root 40M 12月 18 14:51 demo4.log
-rw-r--r-- 2 root root 40M 12月 18 14:51 demo5.log #查看分布式条带卷分布
[root@node1 ~]# ll -h /data/sdd1 #数据被分片50% 没副本 没冗余
总用量 81M
-rw-r--r-- 2 root root 20M 12月 18 14:51 demo1.log
-rw-r--r-- 2 root root 20M 12月 18 14:51 demo2.log
-rw-r--r-- 2 root root 20M 12月 18 14:51 demo3.log
-rw-r--r-- 2 root root 20M 12月 18 14:51 demo4.log [root@node2 ~]# ll -h /data/sdd1
总用量 81M
-rw-r--r-- 2 root root 20M 12月 18 14:51 demo1.log
-rw-r--r-- 2 root root 20M 12月 18 14:51 demo2.log
-rw-r--r-- 2 root root 20M 12月 18 14:51 demo3.log
-rw-r--r-- 2 root root 20M 12月 18 14:51 demo4.log [root@node3 ~]# ll -h /data/sdd1
总用量 21M
-rw-r--r-- 2 root root 20M 12月 18 14:51 demo5.log [root@node4 ~]# ll -h /data/sdd1
总用量 21M
-rw-r--r-- 2 root root 20M 12月 18 14:51 demo5.log #查看分布式复制卷分布 #数据没有被分片 有副本 有冗余
[root@node1 ~]# ll -h /data/sde1
总用量 161M
-rw-r--r-- 2 root root 40M 12月 18 14:52 demo1.log
-rw-r--r-- 2 root root 40M 12月 18 14:52 demo2.log
-rw-r--r-- 2 root root 40M 12月 18 14:52 demo3.log
-rw-r--r-- 2 root root 40M 12月 18 14:52 demo4.log [root@node2 ~]# ll -h /data/sde1
总用量 161M
-rw-r--r-- 2 root root 40M 12月 18 14:52 demo1.log
-rw-r--r-- 2 root root 40M 12月 18 14:52 demo2.log
-rw-r--r-- 2 root root 40M 12月 18 14:52 demo3.log
-rw-r--r-- 2 root root 40M 12月 18 14:52 demo4.log [root@node3 ~]# ll -h /data/sde1
总用量 41M
-rw-r--r-- 2 root root 40M 12月 18 14:52 demo5.log
[root@node3 ~]# [root@node4 ~]# ll -h /data/sde1
总用量 41M
-rw-r--r-- 2 root root 40M 12月 18 14:52 demo5.log
















5、破坏性测试:
#挂起 node2 节点或者关闭glusterd服务来模拟故障
[root@node2 ~]# systemctl stop glusterd.service #在客户端上查看文件是否正常
#分布式卷数据查看
[root@localhost test]# ll /test/dis/ #在客户机上发现少了demo5.log文件,这个是在node2上的
总用量 163840
-rw-r--r-- 1 root root 41943040 12月 18 14:50 demo1.log
-rw-r--r-- 1 root root 41943040 12月 18 14:50 demo2.log
-rw-r--r-- 1 root root 41943040 12月 18 14:50 demo3.log
-rw-r--r-- 1 root root 41943040 12月 18 14:50 demo4.log #条带卷
[root@localhost test]# cd /test/stripe/ #无法访问,条带卷不具备冗余性
[root@localhost stripe]# ll
总用量 0 #分布式条带卷
[root@localhost test]# ll /test/dis_stripe/ #无法访问,分布条带卷不具备冗余性
总用量 40960
-rw-r--r-- 1 root root 41943040 12月 18 14:51 demo5.log #分布式复制卷
[root@localhost test]# ll /test/dis_rep/ #可以访问,分布式复制卷具备冗余性
总用量 204800
-rw-r--r-- 1 root root 41943040 12月 18 14:52 demo1.log
-rw-r--r-- 1 root root 41943040 12月 18 14:52 demo2.log
-rw-r--r-- 1 root root 41943040 12月 18 14:52 demo3.log
-rw-r--r-- 1 root root 41943040 12月 18 14:52 demo4.log
-rw-r--r-- 1 root root 41943040 12月 18 14:52 demo5.log #挂起 node2 和 node4 节点,在客户端上查看文件是否正常
#测试复制卷是否正常
[root@localhost rep]# ls -l /test/rep/ #在客户机上测试正常 数据有
总用量 204800
-rw-r--r-- 1 root root 41943040 12月 18 14:51 demo1.log
-rw-r--r-- 1 root root 41943040 12月 18 14:51 demo2.log
-rw-r--r-- 1 root root 41943040 12月 18 14:51 demo3.log
-rw-r--r-- 1 root root 41943040 12月 18 14:51 demo4.log
-rw-r--r-- 1 root root 41943040 12月 18 14:51 demo5.log #测试分布式条卷是否正常
[root@localhost dis_stripe]# ll /test/dis_stripe/ #在客户机上测试没有数据
总用量 0 #测试分布式复制卷是否正常
[root@localhost dis_rep]# ll /test/dis_rep/ #在客户机上测试正常 有数据
总用量 204800
-rw-r--r-- 1 root root 41943040 12月 18 14:52 demo1.log
-rw-r--r-- 1 root root 41943040 12月 18 14:52 demo2.log
-rw-r--r-- 1 root root 41943040 12月 18 14:52 demo3.log
-rw-r--r-- 1 root root 41943040 12月 18 14:52 demo4.log
-rw-r--r-- 1 root root 41943040 12月 18 14:52 demo5.log



拓展:
维护命令:
1.查看GlusterFS卷
gluster volume list 2.查看所有卷的信息
gluster volume info 3.查看所有卷的状态
gluster volume status 4.停止一个卷
gluster volume stop dis-stripe 5.删除一个卷,注意:删除卷时,需要先停止卷,且信任池中不能有主机处于宕机状态,否则删除不成功
gluster volume delete dis-stripe 6.设置卷的访问控制
#仅拒绝
gluster volume set dis-rep auth.deny 192.168.80.100 #仅允许
gluster volume set dis-rep auth.allow 192.168.80.* #设置192.168.80.0网段的所有IP地址都能访问dis-rep卷(分布式复制卷)
GFS 分布式文件系统的更多相关文章
- GFS分布式文件系统
		
一.文件系统简介1.文件系统的组成接口:文件系统接口功能模块(管理.存储的工具):对对象管理里的软件集合对象及属性:(使用此文件系统的消费者)2.文件系统的作用从系统角度来看,文件系统时对文件存储设备 ...
 - GFS分布式文件系统脚本
		
#!/bin/bashfor i in $(fdisk -l | grep -wo "/dev/sd[b-z]" | sort)dodd if=/dev/zero of=$i bs ...
 - Hadoop分布式文件系统HDFS
		
HDFS的探究: HDFS HDFS是 Hadoop Distribute File System的缩写,是谷歌GFS分布式文件系统的开源实现,Apache Hadoop的一个子项目,HDFS基于流数 ...
 - 分布式文件系统--GFS
		
分布式文件系统 分布式文件系统:当数据集的大小超过一台独立物理计算机的存储能力时,就有必要对它进行分区(partition)并存储到若干台单独的计算机上.管理网络中夸多台计算机存储的文件系统.这种系统 ...
 - 分布式文件系统比较出名的有HDFS  和 GFS
		
分布式文件系统比较出名的有HDFS 和 GFS,其中HDFS比较简单一点.本文是一篇描述非常简洁易懂的漫画形式讲解HDFS的原理.比一般PPT要通俗易懂很多.不难得的学习资料. 1.三个部分: 客户 ...
 - 网站文件系统发展&&分布式文件系统fastDFS
		
网站文件系统发展 1.单机时代的图片服务器架构 初创时期由于时间紧迫,开发人员水平也很有限等原因.所以通常就直接在website文件所在的目录下,建立1个upload子目录,用于保存用户上传的图片文件 ...
 - 分布式文件系统FastDFS原理介绍
		
在生产中我们一般希望文件系统能帮我们解决以下问题,如:1.超大数据存储:2.数据高可用(冗余备份):3.读/写高性能:4.海量数据计算.最好还得支持多平台多语言,支持高并发. 由于单台服务器无法满足以 ...
 - Hadoop概念学习系列之常见的分布式文件系统(二十六)
		
常见的分布式文件系统有,GFS.HDFS.Lustre .Ceph .GridFS .mogileFS.TFS.FastDFS等.各自适用于不同的领域.它们都不是系统级的分布式文件系统,而是应用级的分 ...
 - KASS分布式文件系统(Kass File System)
		
KASS分布式文件系统(Kass File System),简称KFS,是开始公司自主研发的分布式文件存储服务平台.KFS系统架构及功能服务类似Hadoop/GFS/DFS,它通过HTTP-WEB为上 ...
 
随机推荐
- EFCore:关于DDD中值对象(Owns)无法更新数值
			
最近使用DDD+EFCore时,使用EFCore提供的OwnsOne或者OwnsMany关联值对象保存数据,没想到遇到一个很奇怪的问题:值对象中的值竟然无法被EFCore保存!也没有抛出任何异常!我瞬 ...
 - 在安装pdfplumber时报错 Microsoft Visual C++ 14.0 is required.
			
在安装pdfplumber时报下列错误: 解决方法: 更新pip ,因为pip 版本太旧 来自为知笔记(Wiz)
 - CentOS 7 连接不到网络解决方法(设置静态ip)
			
使用VM12创建虚拟机并安装CentOS 7,但是安装完成后发现连接不到网络. ping jd.com发现不通 因为在创建虚拟机的时候 我们选择的是NAT模式 这里给出NAT模式下对应的的解决方法: ...
 - github 创建网络仓库 ,使用git工具将本地文件上传/删除  ---  心得
			
1.前言 使用 git做项目控制版本工具,当然,使用SVN也可以,但是,git让人感觉更先进一些,与GitHub结合,用起来很方便,服务端由官网控制. 而SVN分客户端和服务端,都是个人控制,因此, ...
 - kafka时间轮简易实现(二)
			
概述 上一篇主要介绍了kafka时间轮源码和原理,这篇主要介绍一下kafka时间轮简单实现和使用kafka时间轮.如果要实现一个时间轮,就要了解他的数据结构和运行原理,上一篇随笔介绍了不同种类的数据结 ...
 - 【刷题-LeetCode】224. Basic Calculator
			
Basic Calculator Implement a basic calculator to evaluate a simple expression string. The expression ...
 - cesium结合geoserver利用WFS服务实现图层编辑(附源码下载)
			
前言 cesium 官网的api文档介绍地址cesium官网api,里面详细的介绍 cesium 各个类的介绍,还有就是在线例子:cesium 官网在线例子,这个也是学习 cesium 的好素材. 内 ...
 - 从SQL Server数据库导出SQL语句
			
不同于直接 备份/恢复 或者 导入/导出 数据库操作. 新版本SQL Server客户端中还可以生成相对应的SQL语句. 非常方便与查看和与其他人共享. 连接上数据库后, 右击数据库, 选择 Gene ...
 - golang中json格式化自定义日期格式
			
go 的time.Time,在json序列化是默认 2006-01-02T15:04:05Z07:00 的格式,十分不便, encoding/json包在序列化和反序列化的时候分别调用encode.g ...
 - IoC容器-Bean管理XML方式(p名称空间注入)
			
5,p名称空间注入(简化xml配置) (1)使用p名称空间注入,可以简化基于xml配置方式 (了解实际用不多) 第一步 添加 p 名称空间在配置文件中 第二步 进行属性注入,在bean标签里面进行 ...