KFS编译和安装最近看了一下 Kosmos File System (KFS), 目前的版是 0.2.1 。现在总结一下。 KFS 是一个克隆 GFS 的文件系统，用 C++ 编写，客户端支持 C++,pyton 和 JAVA 。主要也是用来存储大文件的，其中的 chunk 相当于Hadoop 中的 block ，每个 chunk 都为 64M.
一、编译
从 SourceForge 上下载的源代码之后，按照网站上的说明进行编译。编译用到的包包括Boost,Cmake,log4cpp,gcc,zlib ， ssl 。这后就可以创建 build ，进行编译了。其中需要注意的是网站所说的gmake 其实 就是 make 命令（以前不懂 ) ，还会用到 gtar ，其实就是 tar 命令，可以做一个链接 sudo ln -s /bin/tar /bin/gtar 。
我 们需要用 java 客户端，很简单，只要在 kfs 的目录下执行 ant jar 命令就可了。之后把生成的 jar 包导入到自己的 project 中就可了。同时需要把 kfs/build/lib 添加到系统变量 LD_LIBRARY_PATH 中去 , 当通到 JAVA 客户端访问 KFS 时，会用到这里的链接库。
二、发布 ( 安装 )
KFS 的结构包含一个 Meta-Server( 相当时 Hadoop 中的 NameNode) ，和多个 ChunkServer( 相当于 Hadoop中的 DataNode) 。
MetaServer 维护一个全局文件命名空间（ global NameSpace) ， ChunkServer 用来存储实际的数据。
在发布时，先编辑 kfs/scripts 下的 machines.cfg ，这个配置文件用来配置整个 DFS 中 metaserver 和chunkserver 的属性。对于 MetaServer, 包括：
[metaserver]
node : 用来指定 metaserver 应该运行在哪台机器上
rundir : 指定 metaserver 应该安装在该 node 中的哪个位置。
baseport : 指定 metaserver 所监听的端口
backup_path : 指定用来备份 metaserver 的 checkpoint 的位置，通常与 metaserver 在不同的机器上， kfs 会定期的用 rsync 命令来将 metaserver 的 checkpoint 文件备份到该变量指定的目录。
clusterkey : 当 KFS 运行在集群中时，需要指定这个值，用来确定 metaserver 和 chunkserver 是属于哪一个集群。为了简单，这里可以指定为一个普通的字符串，如 clusterkey:kfs-cluster1
对于 chunkserver
[chunkserver1]
node :
rundir :
baseport :
这三个和 metaserver 的概念是一样的。同时， chunkserver 还有另外的两项
chunkDir : 用来指定 kfs 的 chunk 存放的目录，即数据文件的存储目前。可以指定多个，以空格分开。
space : 指定该 chunkserver 所提供的存储容量。
我的用测试的配置如下：
[metaserver]
node: 192.168.1.200
rundir: /home/kfs/meta
baseport: 20000
backup_path: 192.168.1.201:/home/kfs/meta_back
clusterkey: kfs-cluster1
[chunkserver1]
node: 192.168.1.202
rundir: /home/kfs/chunk
baseport: 30000
chunkDir: /home/kfs/chunk/bin/kfschunk1 /home/kfs/chunk/bin/kfschunk2
space: 20 G
[chunkserver2]
node: 192.168.1.203
rundir: /home/kfs/chunk
baseport: 30000
chunkDir: /home/kfs/chunk/bin/kfschunk1 /home/kfs/chunk/bin/kfschunk2
space: 20 G
KFS 是通过 ssh 和 scp 来将 metaserver ， chunkserver 所需要的文件拷贝过去的，所以用于发布的机器，要能不需要输入密码就可以通过 ssh 连接到 metaserver 和 chunkserver 中去。
进入 fks/scripts 目录 ，通过
python kfssetup.py -f machines.cfg -b ../build
就可以安装 metaserver 和 chunkserver 了。 -f 用于指定配置文件 ， -b 用于指定 build 目录。
要想御载 kfs, 则执行
python kfssetup.py -f machines.cfg -b ../build/bin -U
之后通过
python kfslaunch.py -f machines.cfg -s
就可以启动所有的 metaserver 和 chunkserver 了。
python kfslaunch.py -f machines.cfg -S
用于关闭所有的 server.
在启动后，如想查看是滞启动成功，可用 kfs/build/bin/tools 下的 fksping 这个命令。
如要检查 metaserver 是否启动成功，则
kfsping -m -s 192.168.1.200 -p 20000
其中的 -m 指定要 ping 的是 metaserver ， -s 指定 server 的 IP ， -p 指定 server 的监听端口。
要检查 chunkserver1 是否启动成功，则：
kfsping -c -s 192.168.1.201 -p 30000
如果想单独关闭某个 chunkserver ，则可以在 chunkserver 中执行以下命令：
sudo scripts/kfsrun.sh -S -c -f bin/ChunkServer.prp
这样只会关闭这个 chunkserver ，而不影响其他 server.
关闭后重新启动： scripts/kfsrun.sh -s -c -f bin/ChunkServer.prp
三、通过 JAVA 访问 KFS
下载的包中， examples 目录下有一个通 JAVA 使用的例子。
所有的对文件的操作都是通过KfsAccess这个类来完成的。最简单的创建 一个文件，并向其中写文件：
Java代码
<span style="">KfsAccess kfsAccess = new KfsAccess("192.168.1.200",20000);
KfsOutputChannel outputChannel = kfsAccess.kfs_create("testfile");;
int length = outputChannel.write(ByteBuffer.wrap("testdata".getBytes()));
outputChannel.sync();
outputChannel.close();</span>
更多的API可参考examples下面的示例。有一点注意，各个metaserver、client都要有相互的DNS解析。
