分布式存储技术是一种通过网络将数据分散存储在多个独立的设备上，以实现数据的高可靠性、可扩展性和性能的计算机数据存储架构，这种技术不同于传统的集中式存储方式，它利用企业中每台机器上的磁盘空间，并将这些分散的存储资源构成一个虚拟的存储设备。
结构化数据的分布式存储及应用
结构化数据是一种用户定义的数据类型，包含了一系列的属性，每一个属性都有一个数据类型，通常存储在关系数据库里，可以用二维表结构来表达实现的数据，当系统规模大到单一节点的数据库无法支撑时，一般采用垂直扩展和水平扩展两种方法，垂直扩展是按照功能切分数据库，将不同功能的数据存储在不同的数据库中，从而实现数据库的扩展，水平扩展则是按照数据行来切分，将表中的某些行切分到一个数据库中，而另外的某些行又切分到其他的数据库中。
实际应用中，核高基项目设计了结构化数据分布式存储的架构图，采用了独立的分布式数据访问层，后端分布式数据库集群对前端应用透明，同时集成了Memcached集群，减少对后端数据库的访问，提高数据的查询效率，还支持垂直及水平两种扩展方式，并利用MySQL Replication技术实现高可用的架构。
非结构化数据的分布式存储及应用
非结构化数据是指不方便用数据库二维逻辑表来表现的数据，包括所有格式的办公文档、文本、图片、XML、HTML、各类报表、图像和音频/视频信息等，分布式文件系统是实现非结构化数据存储的主要技术，Google File System（GFS）是一个典型的分布式文件系统，它将整个系统分为三类角色：Client（客户端）、Master（主服务器）和Chunk Server（数据块服务器）。
GFS将文件按照固定大小进行分块，默认是64MB，每一块称为一个Chunk（数据块），每一个Chunk以Block为单位进行划分，大小为64KB，每个Chunk有一个唯一的64位标签，GFS采用副本的方式实现容错，每一个Chunk有多个存储副本（默认为三个），Chunk Server的个数决定了GFS的规模。
在核高基项目中，由于未来会有大量的数据与应用需要存储，因此采用了开源的MooseFS作为底层的分布式文件系统，MooseFS存在Master无法扩展的问题，导致可扩展性差且不稳定，为了解决这个问题，项目团队设计了一个类似分布式数据库中的“Sharding”技术的分布式文件系统访问框架，可以做到对分布式文件系统做垂直与水平切分。
半结构化数据的分布式存储及应用
半结构化数据介于完全结构化数据和完全无结构的数据之间，具有一定的结构性但比传统的关系和对象的模型更为灵活，半结构化数据模型完全不基于传统数据库模式的严格概念，这些模型中的数据都是自描述的，由于半结构化数据没有严格的schema定义，因此不适合用传统的关系型数据库进行存储，适合存储此类数据的数据库被称作NoSQL数据库。
NoSQL的定义是非关系型的、分布式的、轻量级的、支持水平扩展且一般不保证遵循ACID原则的数据储存系统，NoSQL数据库适用于存储半结构化数据，因为它提供了更灵活的数据模型和更好的扩展性。
FAQs
Q1：什么是分布式存储？
A1：分布式存储是一种计算机数据存储架构，它将数据存储在多台计算机或服务器上，以实现数据的高可靠性、可扩展性和性能。
Q2：为什么选择分布式存储而不是集中式存储？
A2：分布式存储通过将数据分散存储在多个节点上，可以提高数据的可靠性和可用性，即使某些节点出现故障，仍然可以从其他节点中恢复数据，分布式存储还具有良好的扩展性，可以轻松地添加新的存储节点来扩展存储容量。
Q3：分布式存储如何确保数据的一致性？
A3：分布式存储系统通常使用数据同步和管理机制来确保数据的一致性，可以使用Paxos算法、Raft算法或ZooKeeper等分布式协调服务来实现数据同步和管理。
小编有话说：
分布式存储技术以其独特的优势在大数据时代发挥着越来越重要的作用，它不仅提高了数据的可靠性和可用性，还为海量数据的存储和管理提供了有力的支持，随着技术的不断发展和完善，相信分布式存储技术将在未来发挥更加重要的作用。