文件服务存储架构设计，文件服务器结构存储的数据能共享吗

如何设计文件服务

1、配置方法 1登录域控制，分别为两个部门设置安全组ITGroup和MKTGroup，将对应的部门成员加入这两个组。以域管理员身份登录文件服务器，导航到服务器管理器文件和存储服务共享，并创建文件共享。

2、首先，对于多租户来说，在我们的架构中，实际对应的是Group，我们按照Group的不同，来划分目录即可。即 不同的租户有不同的文件根目录 ，后期某个租户迁移时，直接迁移对应目录即可。这也稍微解决了单目录文件数量多的问题。

3、文件服务器不能执行计算任务。也就是说他们不能运行客户端程序。另外，文件服务器不能像网络服务器那样提供动态内容。而且文件服务器也不能像数据库服务器那样，即前者无法提供对共享数据库的访问，而后者可以。

架构设计:文件服务存储设计

前面的架构没有对存储进行特别设计，直接使用了本地存储。考虑到后期文件数量可能会越来越多，本地存储可能无法支撑，且本地存储的安全性也没有保障。为了便于后期扩展，需要对「存储」部分进行设计。

分层结构：基于分层的文件级结构是将代码划分为不同功能的层，例如用户界面层、业务逻辑层和数据访问层等。每一层都有自己独立的代码和文件，便于更好地管理和维护代码。

转换服务根据配置委托对应的工具类来进行相应的操作（代码略）：提供两个接口：本文给出了一个文件服务相对完整的架构设计与实现过程。整个架构设计流程如下：整个过程对各个约束做出了对应的决策，并进行了验证。

传统大数据存储的架构有哪些?各有什么特点?

1、数据存储：公司需要存储将通过大数据架构处理的数据。一般而言，数据将存储在数据湖中，这是一个可以轻松扩展的大型非结构化数据库。

2、主流的大数据分析平台构架 1 Hadoop Hadoop 采用 Map Reduce 分布式计算框架，根据 GFS开发了 HDFS 分布式文件系统，根据 Big Table 开发了 HBase数据存储系统。Hadoop 的开源特性使其成为分布式计算系统的事实上的国际标准。

3、计算的总体架构. HDFS (Hadoop 分布式文件系统) (1)设计思想：分而治之，将大文件大批量文件，分布式存放在大量服务器上，以便于采取分而治之的方式对海量数据进行运算分析。

4、传统大数据架构 之所以叫传统大数据架构，是因为其定位是为了解决传统BI的问题。优点：简单，易懂，对于BI系统来说，基本思想没有发生变化，变化的仅仅是技术选型，用大数据架构替换掉BI的组件。

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