GFS采用链式推送，以最大化利用每个机器的网络带宽，避免网络瓶颈和高延迟连接，最小化推送延迟；
GFS使用TCP流式传输数据，以最小化延迟。
4.GFS特点 适合大文件场景的应用，特别是针对GB级别的大文件，适用于数据访问延时不敏感的搜索类业务 中心化架构，只有1个master处于active状态 缓存和预取，通过在client端缓存元数据，尽量减少与master的交互，通过文件的预读取来提升并发性能 高可靠性，master需要持久化的数据会通过操作日志与checkpoint的方式存放多份，故障后master会自动切换重启。
三、 HDFS
HDFS（Hadoop Distributed File System），是一个适合运行在通用硬件（commodity hardware）上的分布式文件系统，是Hadoop的核心子项目，是基于流数据模式访问和处理超大文件的需求而开发的。该系统仿效了谷歌文件系统（GFS），是GFS的一个简化和开源版本。
1.HDFS的主要架构
HDFS Client（客户端）：从NameNode获取文件的位置信息，再从DataNode读取或者写入数据。此外，client在数据存储时，负责文件的分割； NameNode（元数据节点）：管理名称空间、数据块（Block）映射信息、配置副本策略、处理客户端读写请求； DataNode（存储节点）：负责执行实际的读写操作，存储实际的数据块，同一个数据块会被存储在多个DataNode上 Secondary NameNode：定期合并元数据，推送给NameNode，在紧急情况下，可辅助NameNode的HA恢复。
2.HDFS的特点（Vs GFS） 分块更大，每个数据块默认128MB； 不支持并发，同一时刻只允许一个写入者或追加者; 过程一致性，写入数据的传输顺序与最终写入顺序一致; Master HA，2.X版本支持两个NameNode，（分别处于Active和Standby状态），故障切换时间一般几十秒到数分钟
3.HDFS适合的应用场景： 适用于大文件、大数据处理，处理数据达到 GB、TB、甚至PB级别的数据。 适合流式文件访问，一次写入，多次读取。 文件一旦写入不能修改，只能追加。
4.HDFS不适合的场景： 低延时数据访问。 小文件存储 并发写入、文件随机修改
四、 Swift
Swift 最初是由Rackspace公司开发的分布式对象存储服务， 2010 年贡献给 OpenStack 开源社区。作为其最初的核心子项目之一，为其 Nova 子项目提供虚机镜像存储服务。
1.Swift的主要架构Swift 采用完全对称、面向资源的分布式系统架构设计，所有组件都可扩展，避免因单点失效而影响整个系统的可用性。