什么是跨境电商平台跨境电商GFS是什么，跨境电商行业

一、gfs是什么意思？
GFS是一个可扩展的分布式文件系统，用于访问大量数据的大规模分布式应用程序。它运行在廉价的普通硬件上，并提供容错功能。它可以向大量用户提供整体性能较高的服务。GFS的新颖之处不在于它采用了多么令人惊讶的新技术，而在于它使用廉价的商用计算机集群来构建分布式文件系统，在降低成本的同时经过了实际应用的检验。GFS提供了原子添加操作：记录追加。在传统的写操作中，客户端指定待写数据的偏移位置，对同一区间的并发写操作是不连续的：区间可能包含来自多个客户端的数据碎片。在记录追加中，客户端只指定数据。GFS至少在选定的偏移量处自动将数据添加到文件中，并将偏移量返回给客户端。扩展数据GFS集群文件系统可以分布在多个层中。一般成千上万的文件块服务器分布在不同的机架中，这些文件块服务器由分布在不同机架中的客户访问。因此，不同机架上的两台机器之间的通信可以通过一个或多个交换机进行。数据冗余配置策略应该实现两个目标：最大的数据可靠性和可用性，以及最大的网络带宽利用率。所以，如果只是将数据的副本放在不同的机器上，是很难满足这两个要求的，所以必须在不同的机架上进行数据备份。这样即使整个机架被破坏或断开，也能保证数据的正常使用。这也使得数据传输，尤其是数据读取，能够充分利用带宽和访问多个机架，而写操作不得不涉及更多的机架。参考资料来源：百度百科-GFS(谷歌文件系统)

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二、gfs是什么意思缩写？
1.香港政府飞行服务队是中华人民共和国香港特别行政区政府的政府部门。成立于1993年4月1日，前身为皇家香港辅助空军，隶属保安局。目前有225名公务员。它的主要职责是进行搜索和救援行动。此外，他们还将拍摄照片，用于制作地图、勘测填海工程以及支持偏远山区和离岛的各种政府服务。2.GFS是一个可扩展的分布式文件系统，用于访问大量数据的大规模分布式应用程序。它运行在廉价的普通硬件上，并提供容错功能。它可以向大量用户提供整体性能较高的服务。GFS架构GFS的新颖之处不在于它采用了多么令人惊讶的新技术，而在于它使用廉价的商用计算机集群来构建分布式文件系统，在降低成本的同时经过了实际应用的检验。如上图所示，一个GFS包括一个主服务器和多个块服务器，这样一个GFS可以同时为多个客户端应用提供文件服务。文件被分成固定的块，由主服务器安排存储在块服务器的本地硬盘上。主服务器记录存储位置等数据，负责维护和管理文件系统，包括块租用、垃圾块回收和不同块服务器之间的块迁移。此外，主服务器定期通过消息与每个块服务器进行交互，以监控运行状态或发布命令。应用程序可以通过与主服务器和块服务器交互来读取和写入应用程序数据。应用与主服务器的交互仅限于元数据，即一些控制数据，其他数据操作直接与块服务器交互。这种将控制与业务分离的架构在互联网产品方案中被广泛使用并取得成功。以上内容参考：百度百科-GFS
【什么是跨境电商平台跨境电商GFS是什么，跨境电商行业】三、GFS是什么意思
Google文件系统GFS是一个可扩展的分布式文件系统，用于访问大量数据的大型分布式应用程序。它运行在廉价的普通硬件上，但可以提供容错。它可以向大量用户提供整体性能较高的服务。1.设计概述(1)设计场景GFS与过去的分布式文件系统有许多相同的目标，但GFS的设计是由当前和预期的应用程序工作负载和技术环境驱动的，这反映了它与早期文件系统明显不同的场景。有必要重新审视传统的选择，探索完全不同的设计观点。GFS与以前的文件系统的区别如下：1 .组件错误不再被视为异常情况，而是常见情况。因为文件系统是由数百台机器组成的存储，而这些机器又是由廉价的通用组件组成的，被大量的客户端访问。零件的数量和质量使得有些机器随时可能无法工作，有些可能无法恢复。因此，实时监控、错误检测、容错和自动恢复对系统至关重要。2.按照传统标准，文件非常大。几个GB长的文件很常见。每个文件通常包含许多应用程序对象。在处理拥有上万个对象、长度为TB的快速增长的数据集时，我们很难管理成千上万KB的文件块，即使底层文件系统提供支持。因此，必须重新考虑设计中的操作参数和块大小。大文件的管理一定要高效，小文件一定要支持，但没必要优化。3.大多数文件是通过添加新数据而不是更改现有数据来更新的。文件中的随机操作实际上几乎不存在。一旦写入，文件是只读的，许多数据都具有这些特征。有些数据可能会形成一个大仓库，供数据分析程序扫描。有些是运行程序不断产生的数据流。有些是存档数据，有些是在一台机器上生成并在另一台机器上处理的中间数据。由于这些访问大文件的方式，添加操作成为性能优化和原子性保证的重点。然而，在客户机中缓存数据块失去了吸引力。
4、工作量主要由两种读操作构成：对大量数据的流方式的读操作和对少量数据的随机方式的读操作。在前一种读操作中，可能要读几百KB，通常达 1MB和更多。来自同一个客户的连续操作通常会读文件的一个连续的区域。随机的读操作通常在一个随机的偏移处读几个KB 。性能敏感的应用程序通常将对少量数据的读操作进行分类并进行批处理以使得读操作稳定地向前推进，而不要让它来来回回的读。5、工作量还包含许多对大量数据进行的、连续的、向文件添加数据的写操作。所写的数据的规模和读相似。一旦写完，文件很少改动。在随机位置对少量数据的写操作也支持，但不必非常高效。6、系统必须高效地实现定义完好的大量客户同时向同一个文件的添加操作的语义。（2）系统接口GFS提供了一个相似地文件系统界面，虽然它没有向POSIX那样实现标准的API 。文件在目录中按层次组织起来并由路径名标识。（3）体系结构：一个GFS集群由一个master和大量的chunkserver构成，并被许多客户（Client）访问。如图1所示。Master和 chunkserver通常是运行用户层服务进程的Linux机器。只要资源和可靠性允许，chunkserver和client可以运行在同一个机器上。文件被分成固定大小的块。每个块由一个不变的、全局唯一的64位的chunk－handle标识，chunk－handle是在块创建时由 master分配的。ChunkServer将块当作Linux文件存储在本地磁盘并可以读和写由chunk－handle和位区间指定的数据。出于可靠性考虑，每一个块被复制到多个chunkserver上。默认情况下，保存3个副本，但这可以由用户指定。Master维护文件系统所以的元数据（metadata），包括名字空间、访问控制信息、从文件到块的映射以及块的当前位置。它也控制系统范围的活动，如块租约（lease）管理，孤儿块的垃圾收集，chunkserver间的块迁移。Master定期通过HeartBeat消息与每一个 chunkserver通信，给chunkserver传递指令并收集它的状态。与每个应用相联的GFS客户代码实现了文件系统的API并与master和chunkserver通信以代表应用程序读和写数据。客户与master的交换只限于对元数据（metadata）的操作，所有数据方面的通信都直接和chunkserver联系。客户和chunkserver都不缓存文件数据。因为用户缓存的益处微乎其微，这是由于数据太多或工作集太大而无法缓存。不缓存数据简化了客户程序和整个系统，因为不必考虑缓存的一致性问题。但用户缓存元数据（metadata）。Chunkserver也不必缓存文件，因为块时作为本地文件存储的。（4）单master 。只有一个master也极大的简化了设计并使得master可以根据全局情况作出先进的块放置和复制决定。但是我们必须要将master对读和写的参与减至最少，这样它才不会成为系统的瓶颈。Client从来不会从master读和写文件数据。Client只是询问master它应该和哪个 chunkserver联系。Client在一段限定的时间内将这些信息缓存，在后续的操作中Client直接和chunkserver交互。以图1解释一下一个简单的读操作的交互。1、client使用固定的块大小将应用程序指定的文件名和字节偏移转换成文件的一个块索引（chunk index）。2、给master发送一个包含文件名和块索引的请求。3、master回应对应的chunk handle和副本的位置（多个副本）。4、client以文件名和块索引为键缓存这些信息。（handle和副本的位置）。5、Client 向其中一个副本发送一个请求，很可能是最近的一个副本。请求指定了chunk handle（chunkserver以chunk handle标识chunk）和块内的一个字节区间。6、除非缓存的信息不再有效（cache for a limited time）或文件被重新打开，否则以后对同一个块的读操作不再需要client和master间的交互。通常Client可以在一个请求中询问多个chunk的地址，而master也可以很快回应这些请求。（5）块规模：块规模是设计中的一个关键参数。我们选择的是64MB，这比一般的文件系统的块规模要大的多。每个块的副本作为一个普通的Linux文件存储，在需要的时候可以扩展。块规模较大的好处有：1、减少client和master之间的交互。因为读写同一个块只是要在开始时向master请求块位置信息。对于读写大型文件这种减少尤为重要。即使对于访问少量数据的随机读操作也可以很方便的为一个规模达几个TB的工作集缓缓存块位置信息。2、Client在一个给定的块上很可能执行多个操作，和一个chunkserver保持较长时间的TCP连接可以减少网络负载。3、这减少了master上保存的元数据（metadata）的规模，从而使得可以将metadata放在内存中。这又会带来一些别的好处。不利的一面：一个小文件可能只包含一个块，如果很多Client访问改文件的话，存储这些块的chunkserver将成为访问的热点。但在实际应用中，应用程序通常顺序地读包含多个块的文件，所以这不是一个主要问题。（6）元数据（metadata）：master 存储了三中类型的metadata：文件的名字空间和块的名字空间，从文件到块的映射，块的副本的位置。所有的metadata都放在内存中。前两种类型的metadata通过向操作日志登记修改而保持不变，操作日志存储在master的本地磁盘并在几个远程机器上留有副本。使用日志使得我们可以很简单地、可靠地更新master的状态，即使在master崩溃的情况下也不会有不一致的问题。相反，mater在每次启动以及当有 chuankserver加入的时候询问每个chunkserver的所拥有的块的情况。A、内存数据结构：因为metadata存储在内存中，所以master的操作很快。进一步，master可以轻易而且高效地定期在后台扫描它的整个状态。这种定期地扫描被用于实现块垃圾收集、chunkserver出现故障时的副本复制、为平衡负载和磁盘空间而进行的块迁移。这种方法的一个潜在的问题就是块的数量也即整个系统的容量是否受限与master的内存。实际上，这并不是一个严重的问题。Master为每个 64MB的块维护的metadata不足64个字节。除了最后一块，文件所有的块都是满的。类似的，每个文件的名字空间数据也不足64个字节，因为文件名是以一种事先确定的压缩方式存储的.如果要支持更大的文件系统，那么增加一些内存的方法对于我们将元数据（metadata）保存在内存种所获得的简单性、可靠性、高性能和灵活性来说，这只是一个很小的代价。B、块位置：master并不为chunkserver所拥有的块的副本的保存一个不变的记录。它在启动时通过简单的查询来获得这些信息。Master可以保持这些信息的更新，因为它控制所有块的放置并通过HeartBeat消息来监控chunkserver的状态。这样做的好处：因为chunkserver可能加入或离开集群、改变路径名、崩溃、重启等，一个集群重有成百个server，这些事件经常发生，这种方法就排除了master与chunkserver之间的同步问题。另一个原因是：只有chunkserver才能确定它自己到底有哪些块，由于错误，chunkserver中的一些块可能会很自然的消失，这样在master中就没有必要为此保存一个不变的记录。C、操作日志：操作日志包含了对metadata所作的修改的历史记录。它作为逻辑时间线定义了并发操作的执行顺序。文件、块以及它们的版本号都由它们被创建时的逻辑时间而唯一地、永久地被标识。操作日志是如此的重要，我们必须要将它可靠地保存起来，并且只有在metadata的改变固定下来之后才将变化呈现给用户。所以我们将操作日志复制到数个远程的机器上，并且只有在将相应的日志记录写到本地和远程的磁盘上之后才回答用户的请求。Master可以用操作日志来恢复它的文件系统的状态。为了将启动时间减至最小，日志就必须要比较小。每当日志的长度增长到超过一定的规模后，master就要检查它的状态，它可以从本地磁盘装入最近的检查点来恢复状态。创建一个检查点比较费时，master的内部状态是以一种在创建一个检查点时并不耽误即将到来的修改操作的方式来组织的。Master切换到一个新的日子文件并在一个单独的线程中创建检查点。这个新的检查点记录了切换前所有的修改。在一个有数十万文件的集群中用一分钟左右就能完成。创建完后，将它写入本地和远程的磁盘。（7）数据完整性名字空间的修改必须是原子性的，它们只能有master处理：名字空间锁保证了操作的原子性和正确性，而master的操作日志在全局范围内定义了这些操作的顺序。文件区间的状态在修改之后依赖于修改的类型，不论操作成功还是失败，也不论是不是并发操作。如果不论从哪个副本上读，所有的客户都看到同样的数据，那么文件的这个区域就是一致的。如果文件的区域是一致的并且用户可以看到修改操作所写的数据，那么它就是已定义的。如果修改是在没有并发写操作的影响下完成的，那么受影响的区域是已定义的，所有的client都能看到写的内容。成功的并发写操作是未定义但却是一致的。失败的修改将使区间处于不一致的状态。Write操作在应用程序指定的偏移处写入数据，而record append操作使得数据（记录）即使在有并发修改操作的情况下也至少原子性的被加到GFS指定的偏移处，偏移地址被返回给用户。在一系列成功的修改操作后，最后的修改操作保证文件区域是已定义的。GFS通过对所有的副本执行同样顺序的修改操作并且使用块版本号检测过时的副本（由于chunkserver退出而导致丢失修改）来做到这一点。因为用户缓存了会位置信息，所以在更新缓存之前有可能从一个过时的副本中读取数据。但这有缓存的截止时间和文件的重新打开而受到限制。在修改操作成功后，部件故障仍可以是数据受到破坏。GFS通过master和chunkserver间定期的handshake，借助校验和来检测对数据的破坏。一旦检测到，就从一个有效的副本尽快重新存储。只有在GFS检测前，所有的副本都失效，这个块才会丢失。2、系统交互（1）租约（lease）和修改顺序：（2）数据流我们的目标是充分利用每个机器的网络带宽，避免网络瓶颈和延迟为了有效的利用网络，我们将数据流和控制流分离。数据是以流水线的方式在选定的chunkerserver链上线性的传递的。每个机器的整个对外带宽都被用作传递数据。为避免瓶颈，每个机器在收到数据后，将它收到数据尽快传递给离它最近的机器。（3）原子性的record Append：GFS 提供了一个原子性的添加操作：record append 。在传统的写操作中，client指定被写数据的偏移位置，向同一个区间的并发的写操作是不连续的：区间有可能包含来自多个client的数据碎片。在record append中，client只是指定数据。GFS在其选定的偏移出将数据至少原子性的加入文件一次，并将偏移返回给client 。在分布式的应用中，不同机器上的许多client可能会同时向一个文件执行添加操作，添加操作被频繁使用。如果用传统的write操作，可能需要额外的、复杂的、开销较大的同步，例如通过分布式锁管理。在我们的工作量中，这些文件通常以多个生产者单个消费者队列的方式或包含从多个不同 client的综合结果。Record append和前面讲的write操作的控制流差不多，只是在primary上多了一些逻辑判断。首先，client将数据发送到文件最后一块的所有副本上。然后向primary发送请求。Primary检查添加操作是否会导致该块超过最大的规模（64M）。如果这样，它将该块扩充到最大规模，并告诉其它副本做同样的事，同时通知client该操作需要在下一个块上重新尝试。如果记录满足最大规模的要求，primary就会将数据添加到它的副本上，并告诉其它的副本在在同样的偏移处写数据，最后primary向client报告写操作成功。如果在任何一个副本上record append操作失败，client将重新尝试该操作。这时候，同一个块的副本可能包含不同的数据，因为有的可能复制了全部的数据，有的可能只复制了部分。GFS不能保证所有的副本每个字节都是一样的。它只保证每个数据作为一个原子单元被写过至少一次。这个是这样得出的：操作要是成功，数据必须在所有的副本上的同样的偏移处被写过。进一步，从这以后，所有的副本至少和记录一样长，所以后续的记录将被指定到更高的偏移处或者一个不同的块上，即使另一个副本成了primary 。根据一致性保证，成功的record append操作的区间是已定义的。而受到干扰的区间是不一致的。（4）快照（snapshot）快照操作几乎在瞬间构造一个文件和目录树的副本，同时将正在进行的其他修改操作对它的影响减至最小。我们使用-on-write技术来实现snapshot 。当master受到一个snapshot请求时，它首先将要snapshot的文件上块上的lease 。这使得任何一个向这些块写数据的操作都必须和master交互以找到拥有lease的副本。这就给master一个创建这个块的副本的机会。副本被撤销或终止后，master在磁盘上登记执行的操作，然后复制源文件或目录树的metadata以对它的内存状态实施登记的操作。这个新创建的snapshot文件和源文件（其metadata）指向相同的块（chunk）。Snapshot 之后，客户第一次向chunk c写的时候，它发一个请求给master以找到拥有lease的副本。Master注意到chunk c的引用记数比1大，它延迟对用户的响应，选择一个chunk handle C’,然后要求每一有chunk c的副本的chunkserver创建一个块C’ 。每个chunkserver在本地创建chunk C’避免了网络开销。从这以后和对别的块的操作没有什么区别。3、MASTER操作MASTER执行所有名字空间的操作，除此之外，他还在系统范围管理数据块的复制：决定数据块的放置方案，产生新数据块并将其备份，和其他系统范围的操作协同来确保数据备份的完整性，在所有的数据块服务器之间平衡负载并收回没有使用的存储空间。3.1 名字空间管理和加锁与传统文件系统不同的是，GFS没有与每个目录相关的能列出其所有文件的数据结构，它也不支持别名（unix中的硬连接或符号连接），不管是对文件或是目录。GFS的名字空间逻辑上是从文件元数据到路径名映射的一个查用表。MASTER 在执行某个操作前都要获得一系列锁，例如，它要对/d1/d2…/dn/leaf执行操作，则它必须获得/d1，/d1/d2，…，/d1/d2/…/dn的读锁，/d1/d2…/dn/leaf的读锁或写锁（其中leaf可以使文件也可以是目录）。MASTER操作的并行性和数据的一致性就是通过这些锁来实现的。3.2 备份存储放置策略一个GFS集群文件系统可能是多层分布的。一般情况下是成千上万个文件块服务器分布于不同的机架上，而这些文件块服务器又被分布于不同机架上的客户来访问。因此，不同机架上的两台机器之间的通信可能通过一个或多个交换机。数据块冗余配置策略要达到连个目的：最大的数据可靠性和可用性，最大的网络带宽利用率。因此，如果仅仅把数据的拷贝置于不同的机器上很难满足这两个要求，必须在不同的机架上进行数据备份。这样即使整个机架被毁或是掉线，也能确保数据的正常使用。这也使数据传输，尤其是读数据，可以充分利用带宽，访问到多个机架，而写操作，则不得不涉及到更多的机架。3.3 产生、重复制、重平衡数据块当MASTER产生新的数据块时，如何放置新数据块，要考虑如下几个因素：（1）尽量放置在磁盘利用率低的数据块服务器上，这样，慢慢地各服务器的磁盘利用率就会达到平衡。（2）尽量控制在一个服务器上的“新创建”的次数。（3）由于上一小节讨论的原因，我们需要把数据块放置于不同的机架上。MASTER在可用的数据块备份低于用户设定的数目时需要进行重复制。这种情况源于多种原因：服务器不可用，数据被破坏，磁盘被破坏，或者备份数目被修改。每个被需要重复制的数据块的优先级根据以下几项确定：第一是现在的数目距目标的距离，对于能阻塞用户程序的数据块，我们也提高它的优先级。最后，MASTER按照产生数据块的原则复制数据块，并把它们放到不同的机架内的服务器上。MASTER周期性的平衡各服务器上的负载：它检查 chunk分布和负载平衡，通过这种方式来填充一个新的服务器而不是把其他的内容统统放置到它上面带来大量的写数据。数据块放置的原则与上面讨论的相同，此外，MASTER还决定那些数据块要被移除，原则上他会清除那些空闲空间低于平均值的那些服务器。3.4 垃圾收集在一个文件被删除之后，GFS并不立即收回磁盘空间，而是等到垃圾收集程序在文件和数据块级的的检查中收回。当一个文件被应用程序删除之后，MASTER会立即记录下这些变化，但文件所占用的资源却不会被立即收回，而是重新给文件命了一个隐藏的名字，并附上了删除的时间戳。在MASTER定期检查名字空间时，它删除超过三天（可以设定）的隐藏的文件。在此之前，可以以一个新的名字来读文件，还可以以前的名字恢复。当隐藏的文件在名字空间中被删除以后，它在内存中的元数据即被擦除，这就有效地切断了他和所有数据块的联系。在一个相似的定期的名字空间检查中，MASTER确认孤儿数据块（不属于任何文件）并擦除他的元数据，在和MASTER的心跳信息交换中，每个服务器报告他所拥有的数据块，MASTER返回元数据不在内存的数据块，服务器即可以删除这些数据块。3.5 过时数据的探测在数据更新时如果服务器停机了，那么他所保存的数据备份就会过时。对每个数据块，MASTER设置了一个版本号来区别更新过的数据块和过时的数据块。当MASTER 授权一个新的lease时，他会增加数据块的版本号并会通知更新数据备份。MASTER和备份都会记录下当前的版本号，如果一个备份当时不可用，那么他的版本号不可能提高，当ChunkServer重新启动并向MASTER报告他的数据块集时，MASTER就会发现过时的数据。MASTER在定期的垃圾收集程序中清除过时的备份，在此以前，处于效率考虑，在各客户及英大使，他会认为根本不存在过时的数据。作为另一个安全措施，MASTER在给客户及关于数据块的应答或是另外一个读取数据的服务器数据是都会带上版本信息，在操作前客户机和服务器会验证版本信息以确保得到的是最新的数据。4、容错和诊断4.1 高可靠性4.1.1 快速恢复不管如何终止服务，MASTER和数据块服务器都会在几秒钟内恢复状态和运行。实际上，我们不对正常终止和不正常终止进行区分，服务器进程都会被切断而终止。客户机和其他的服务器会经历一个小小的中断，然后它们的特定请求超时，重新连接重启的服务器，重新请求。4.1.2 数据块备份如上文所讨论的，每个数据块都会被备份到放到不同机架上的不同服务器上。对不同的名字空间，用户可以设置不同的备份级别。在数据块服务器掉线或是数据被破坏时，MASTER会按照需要来复制数据块。4.1.3 MASTER备份为确保可靠性，MASTER的状态、操作记录和检查点都在多台机器上进行了备份。一个操作只有在数据块服务器硬盘上刷新并被记录在MASTER和其备份的上之后才算是成功的。如果MASTER或是硬盘失败，系统监视器会发现并通过改变域名启动它的一个备份机，而客户机则仅仅是使用规范的名称来访问，并不会发现MASTER的改变。4.2 数据完整性每个数据块服务器都利用校验和来检验存储数据的完整性。原因：每个服务器随时都有发生崩溃的可能性，并且在两个服务器间比较数据块也是不现实的，同时，在两台服务器间拷贝数据并不能保证数据的一致性。每个Chunk按64kB的大小分成块，每个块有32位的校验和，校验和和日志存储在一起，和用户数据分开。在读数据时，服务器首先检查与被读内容相关部分的校验和，因此，服务器不会传播错误的数据。如果所检查的内容和校验和不符，服务器就会给数据请求者返回一个错误的信息，并把这个情况报告给MASTER 。客户机就会读其他的服务器来获取数据，而MASTER则会从其他的拷贝来复制数据，等到一个新的拷贝完成时，MASTER就会通知报告错误的服务器删除出错的数据块。附加写数据时的校验和计算优化了，因为这是主要的写操作。我们只是更新增加部分的校验和，即使末尾部分的校验和数据已被损坏而我们没有检查出来，新的校验和与数据会不相符，这种冲突在下次使用时将会被检查出来。相反，如果是覆盖现有数据的写，在写以前，我们必须检查第一和最后一个数据块，然后才能执行写操作，最后计算和记录校验和。如果我们在覆盖以前不先检查首位数据块，计算出的校验和则会因为没被覆盖的数据而产生错误。在空闲时间，服务器会检查不活跃的数据块的校验和，这样可以检查出不经常读的数据的错误。一旦错误被检查出来，服务器会拷贝一个正确的数据块来代替错误的。4.3 诊断工具广泛而细致的诊断日志以微小的代价换取了在问题隔离、诊断、性能分析方面起到了重大的作用。GFS服务器用日志来记录显著的事件（例如服务器停机和启动）和远程的应答。远程日志记录机器之间的请求和应答，通过收集不同机器上的日志记录，并对它们进行分析恢复，我们可以完整地重现活动的场景，并用此来进行错误分析。6 测量6.1 测试环境一台主控机，两台主控机备份，16台数据块服务器，16台客户机。每台机器：2块PIII1.4G处理器，2G内存，2块80G5400rpm的硬盘，1块100Mbps全双工网卡19台服务器连接到一个HP2524交换机上，16台客户机俩接到领外一台交换机上，两台交换机通过1G的链路相连。[编辑本段]Government Flying Service政府飞行服务队政府飞行服务队是香港特别行政区政府保安局辖下的纪律部门，专责执行搜索及拯救行动。另外，亦会拍摄照片供制作地图、测量填海工程、以及支援位处偏远山区和离岛的各项政府服务。现时雇有225名公务员。现任政府飞行服务队总监为毕耀明，是服务队的最高指挥官，直接向保安局局长负责。政府飞行服务队的总部位于香港国际机场，占地84,000平方米，包括一幢办公和工场大楼、一座单层的飞机库、多座附属建筑物、停机坪及其他相关设施等。理想香港政府飞行服务队理想是成为“被举世公认为优秀的空中搜救及飞行支援部队” 。历史于1993年4月1日成立，前身为皇家香港辅助空军。架构香港政府飞行服务队共分为五个主要小组：行政组、行动组、训练及标准组、品质保证组及工程组。服务范围它们的主要任务为香港政府各部门提供每星期七天及每日二十四小时的直升机和定翼机紧急支援服务。其中包括：搜索及拯救空中救护服务警务支援服务灭火服务空中测量服务一般政府支援服务警务支援服务

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四、GFS主要是干什么的?Google文件系统GFS是一个可扩展的分布式文件系统，用于大型的、分布式的、对大量数据进行访问的应用。它运行于廉价的普通硬件上，但可以提供容错功能。它可以给大量的用户提供总体性能较高的服务。
五、GFS，HDFS，KFS有什么区别你好：GFS：Google File System HDFS：Hadoop Distribute File System 首先，有一点要确认的是，作为GFS的一个最重要的实现，HDFS设计目标和GFS是高度一致的。在架构、块大小、数据等的实现上，HDFS与GFS大致一致。但是，在某些地方，HDFS与GFS又有些不同。如：1、快照（Snapshot）： GFS中的快照功能是非常强大的，可以非常快的对文件或者目录进行拷贝，并且不影响当前作（读/写/复制）。GFS中生成快照的方式叫-on-write 。也就是说，文件的备份在某些时候只是将快照文件指向原chunk，增加对chunk的引用计数而已，等到chunk上进行了写作时，Chunk Server才会拷贝chunk块，后续的修改作落到新生成的chunk上。而HDFS暂时并不支持快照功能，而是运用最基础的复制来完成。想象一下，当HBase上的数据在进行重新划分时（过程类似于hash平衡），HDFS需要对其中的所有数据（P/T级的）进行复制迁移，而GFS只需要快照，多不方便！2、记录追加作（append）：在数据一致性方面，GFS在理论上相对HDFS更加完善。a) GFS提供了一个相对宽松的一致性模型。GFS同时支持写和记录追加作。写作使得我们可以随机写文件。记录追加作使得并行作更加安全可靠。b) HDFS对于写作的数据流和GFS的功能一样。但是，HDFS并不支持记录追加和并行写作。NameNode用INodeFileUnderConstruction属性标记正在进行作的文件块，而不关注是读还是写。DataNode甚至看不到约！一个文件一旦创建、写入、关闭之后就不需要修改了。这样的简单模型适合于Map/Rece编程。3、垃圾回收（GC）：a) GFS垃圾回收采用惰性回收策略，即master并不会立即回收程序所删除的文件资源。GFS选择以一种特定的形式标记删除文件（通常是将文件名改为一个包含时间信息的隐藏名字），这样的文件不再被普通用户所访问。Master会定期对文件的命名空间进行检查，并删除一段时间前的隐藏文件（默认3天）。b) HDFS并没有采用这样的垃圾回收机制，而是采取了一种更加简单但是更容易实现的直接删除方式。c) 应该说延迟回收和直接删除各有优势。延迟回收为那些“不小心“的删除作留了后路。同时，回收资源的具体作时在Master结点空闲时候完成，对GFS的性能有很好的提高。但是延迟回收会占用很大的存储空间，假如某些可恶的用户无聊了一直创建删除文件怎么办试分析下这种不同。有人说，GFS在功能上非常完善，非常强大，而HDFS在策略上较之简单些，主要是为了有利于实现。但实际上，GFS作为存储平台早已经被广泛的部署在Google内部，存储Google服务产生或者要处理的数据，同时用于大规模数据集的研究与开发工作。因此GFS并不仅仅是理论上的研究，而是具体实现。作为GFS的后辈与开源实现，HDFS在技术上应该是更加成熟的，不可能为了“偷懒”而简化功能。因此，简化说应该是不成立的。个人认为，GFS与HDFS的不同是由于“专”与“通”的区别。众所周知，Hadoop是一个开源软件/框架，在设计之初就考虑到了用户（面向世界上的所有个人、企业）在需求上的差异，比如数据密集型（如的数据存储）、计算密集型（百度的PR算法）、混合型等等。而GFS在设计之初就对目标比较明确，都是Google的嘛，因此GFS可以对其主要功能进行性能上的优化。说到这里，突然想起了某件事。曾经某个的Boss吹牛B：“我不关心J2EE，实际上在大里面用J2EE的很少，都有自己的一些框架。测试过了，我们在用自己开发的框架时候性能就是以前用J2EE的时候的7倍左右。”唬的我一跳一跳的，好牛啊！！后来想了一下，其实不是这个技术比SUN要强，而是J2EE是一个开源框架，其应用范围非常广，因此不能做到面面俱到。而他们自己开发的框架肯定是对其主要业务逻辑方面做了专门的优化和改进，甚至删除了或者弱化了许多对他们来说作用不大的模块。貌似这个和GFS与HDFS的关系好像！！我知道所以你知道！