大数据存储系统的弹性扩展

在大数据环境下，数据规模和复杂度的增加往往非常迅速，对系统的扩展性能要求较高。大数据对存储容量的需求已经超出目前用户现有的存储能力。我们现在正处于 PB 级时代，而EB级时代即将到来。

实现存储系统的高可扩展性首先要解决两个方面的重要问题，包含元数据的分配和数据的透明迁移。元数据的分配主要通过静态子树划分技术实现，后者则侧重数据迁移算法的优化。此外，大数据存储体系规模庞大．结点失效率高，因此还需要完成一定的自适应管理功能。系统必须能够根据数据量和计算的工作量估算所需要的结点个数，并动态地将数据在结点间迁移。以实现负载均衡；同时．结点失效时，数据必须可以通过副本等机制进行恢复，不能对上层应用产生影响。

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编译者/作者：余心乐

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