6个优秀的开源文件系统助力大数据分析

    大数据在今天吸引了大量关注，个人、企业和政府机构之间的互动创造了数据的海洋，通过有效识别、访问、筛选和分析其中部分数据能带来新的见解和益处。大数据需要大量的储存空间，先进的存储基础设施必不可少，需要能在多台服务器上伸缩自如的存储解决方案。有许多优秀的开源文件系统能用于深入分析大数据，其中包括：

    QFS

    Quant_cast File System （QFS） 是一个高性能、容错、分布式的文件系统，其开发是用于支持 MapReduce 处理或者需要顺序读写大文件的应用。

    HDFS

    Hadoop Distributed File System，简称HDFS，是一个分布式文件系统。HDFS有着高容错性（fault-tolerent）的特点，并且设计用来部署在低廉的（low- cost）硬件上。而且它提供高吞吐量（high throughput）来访问应用程序的数据，适合那些有着超大数据集（large data set）的应用程序。HDFS放宽了（relax）POSIX的要求（requirements）这样可以实现流的形式访问（streaming access）文件系统中的数据。HDFS开始是为开源的apache项目nutch的基础结构而创建，HDFS是hadoop项目的一部分，而 hadoop又是lucene的一部分。

    Ceph

    Ceph是加州大学Santa Cruz分校的Sage Weil（DreamHost的联合创始人）专为博士论文设计的新一代自由软件分布式文件系统。自2007年毕业之后，Sage开始全职投入到Ceph开 发之中，使其能适用于生产环境。Ceph的主要目标是设计成基于POSIX的没有单点故障的分布式文件系统，使数据能容错和无缝的复制。2010年3 月，Linus Torvalds将Ceph client合并到内 核2.6.34中。IBM开发者园地的一篇文章探讨了Ceph的架构，它的容错实现和简化海量数据管理的功能。

    Lustre

    Lustre是一个大规模的、安全可靠的，具备高可用性的集群文件系统，它是由SUN公司开发和维护的。

    该项目主要的目的就是开发下一代的集群文件系统，可以支持超过10000个节点，数以PB的数据量存储系统。