分布式文件系统的对比 HDFS VS Ceph
一、摘要：
最近在了解Ceph，总想拿它和HDFS来做个比较，一是做个阶段性总结，二是加深自己对两种分布式文件系统的理解。
二、回顾：
1. HDFS是鉴于Google FS（GFS）发展而来的，起步比较早，是大数据解决方案里常用的分布式文件系统。Hadoop解决方案中的HDFS如下：
HDFS架构如下：
Namenode 负责文件系统的metadata，datanode负责真正的 数据块。
2. Ceph 历史：请参考Ceph 入门系列（一）：ceph历史
Ceph架构如下：
Ceph的设计初衷是成为一个分布式文件系统，但随着云计算的大量应用，最终变成支持三种形式的存储：块存储、对象存
储、文件系统
Ceph对象存储的原理
三、对比：
HDFS 和 Ceph 的相同点
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HDFS |
Ceph |
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分布式文件系统集群 |
是 |
是 |
| 结构模式 | Master/Slave | Client/Server |
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是否可以作为Hadoop的后端分布式文件系统 |
是 |
是，librados提供出来了java接口。参考：http://docs.ceph.com/docs/master/cephfs/hadoop/ |
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冗余副本抗灾性 |
是 |
是 |
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可扩展性 |
是 |
是 |
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高效性 |
高 |
很高 |
HDFS 和 Ceph 的不同点
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HDFS |
Ceph |
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源代码编程语言 |
java |
C++(ceph client端提供C++/C/Java/python等多种语言) |
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文件系统类型 |
文件存储 |
对象存储（虽然client提供了块(RBD)/文件(CephFS)/对象存储(RGW)，但Server端存储后端Filestore/Blutstore本质还是对象存储）。 |
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是否基于本地文件系统 |
HDFS基于本地文件系统之上的 |
Ceph的存储后端FileStore是基于本地文件系统之上的；BlueStore不是基于本地文件系统之上的，是直接基于块设备的，用RocketDB管理元数据，BlueFS记录日志文件系统。 |
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在分布式文件系统里的划分 |
文件被划分为块block(块大小默认配置是128M) |
文件被划分为对象object(对象大小默认配置是4M) |
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绑定大佬（解决方案） |
大数据解决方案（Hadoop/Spark等） |
云计算解决方案（Openstack） 部署方式 |
结尾：
如果你想了解两个文件系统的其它更多差异，请留言。