分布式文件系统的应用场景

• 互联网海量的非结构化数据的存储需求
  • • 电商网站：海量的商品图片
    • 视频网站：海量的视频文件
    • 网盘：海量的各种文件
    • 社交网站：海量的图片

问题：

1. 什么是非非结构化数据？

• 我们各种数据库，例如mysql、PG都是存储的各种结构化数据，他们存在各种字段了，但是我们的音乐？我们的各种视频如何存储呢？这些没有具体的结构了。所以是非结构化数据

MInIO介绍

• MinIO是一款对象存储服务
• MinIO的特点
  • • 兼容亚马逊S3的云储存服务接口，十分方便上云
    • 适合于存储大量给结构化数据：图片、视频、日志文件。。。
    • minio是一个轻量的服务，很小的一个文件，可以直接命令启动（go实现的）

minio的优点：注意一下看英文文档，中文文档的更新不及时存在坑

实战演示

• 第一个坑（使用docker部署的时候，我们的minio新版需要暴露两个端口（一个是客户端端口（需要自己暴露），一个是服务端口）），否则访问不到客户端端口
• minio基础概念：
  • • bucket（桶）：也就是我们的顶层目录，下面就是存储我们的各种对象（各种文件）
    • object：存储到minio的基础对象（例如文件、字节流）
    • Drive： 存储数据的磁盘，我们的minio都会将数据存储到我们的磁盘中（磁盘可以分块）
    • Set：就是我们的分布式集群场景下的，或者多磁盘场景下的存储组合（不同位置的drive组成set），一个对象文件存储在一个set中那么就是存储在不同的drive了（加入两个drive挂了，我们还能通过其他drive进行数据恢复）
      • 一个对象存储在一个set上
      • 一个集群划分为多个set
      • set的drive数是固定的，由配置计算而出
      • set中的drive尽可能的分布在不同的节点

关于set的例子

• 场景：现在我们的服务器上有八块磁盘（一个set）也就是8个drive，然后我们存储一个对象文件，那么这8块磁盘（drive）都会存储这个对象