FastDFS

1.简介

FastDFS是分布式文件系统。使用 FastDFS很容易搭建一套高性能的文件服务器集群提供文件上传、下载等服务。

 

Tracker server
    配置集群
     Tracker server监控各个Storage server,调度存储服务
     Storage server
Storage server(存储服务器),文件最终存放的位置
     通过Group(组),拓展文件存储容量
     各个Group(组)中,通过集群解决单点故障


2.工作原理

文件上传
      Storage Server 向Tracker Server, 汇报当前存储节点的状态信息(包括磁盘剩余空间、   文件同步状况等统计信息)
      客户端程序连接Tracker Server发给上传请求
      Tracker Server计算可用的Storage Server 节点,返回
      客户端将文件上传到Storage Server,并获取返回的file_id(包括路径信息和文件名称)
      客户端保存请求地址
文件下载
      和文件上传类似
      文件下载使用频率并不高,由于客户端记录的访问地址,直接拼接地址访问即可


3.使用Java利用fastDFS完成文件上传

内容概要:本文档详细介绍了在三台CentOS 7服务器(IP地址分别为192.168.0.157、192.168.0.158和192.168.0.159)上安装和配置Hadoop、Flink及其他大数据组件(如Hive、MySQL、Sqoop、Kafka、Zookeeper、HBase、Spark、Scala)的具体步骤。首先,文档说明了环境准备,包括配置主机名映射、SSH免密登录、JDK安装等。接着,详细描述了Hadoop集群的安装配置,包括SSH免密登录、JDK配置、Hadoop环境变量设置、HDFS和YARN配置文件修改、集群启动与测试。随后,依次介绍了MySQL、Hive、Sqoop、Kafka、Zookeeper、HBase、Spark、Scala和Flink的安装配置过程,包括解压、环境变量配置、配置文件修改、服务启动等关键步骤。最后,文档提供了每个组件的基本测试方法,确保安装成功。 适合人群:具备一定Linux基础和大数据组件基础知识的运维人员、大数据开发工程师以及系统管理员。 使用场景及目标:①为大数据平台搭建提供详细的安装指南,确保各组件能够顺利安装和配置;②帮助技术人员快速掌握Hadoop、Flink等大数据组件的安装与配置,提升工作效率;③适用于企业级大数据平台的搭建与维护,确保集群稳定运行。 其他说明:本文档不仅提供了详细的安装步骤,还涵盖了常见的配置项解释和故障排查建议。建议读者在安装过程中仔细阅读每一步骤,并根据实际情况调整配置参数。此外,文档中的命令和配置文件路径均为示例,实际操作时需根据具体环境进行适当修改。
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