随着互联网数据量的增长，单机文件系统已无法满足需求，分布式文件系统应运而生。本文将对常见的分布式文件系统如HDFS、FastDFS、Minio等进行对比，以帮助开发者选择合适的存储引擎。
HDFS(Hadoop分布式文件系统)是Hadoop生态圈中最主流的分布式文件系统，支持PB级以上的大数据量，具有高吞吐量和扩展性能力。但作为Hadoop一体化解决方案，依赖Hadoop环境，部署和维护成本较高。
FastDFS专注于文件存储，通过Tracker和Storage实现高可用，支持TB级容量。但不提供块复制和容错机制，单点故障可能导致数据丢失。适用于小文件存储。
Minio基于Amazon S3接口实现，部署简单仅需一个可执行文件，支持多种存储后端。通过分布式设计可以线性扩展。但不提供HDFS级别的高可靠性和数据一致性。
另外还有基于Ceph和GlusterFS等开源解决方案，但相对成熟度和生态不如上述产品。
总体来说，对于PB级大数据量，需要高可靠性和容错能力，HDFS是首选。对于中小型文件存储，FastDFS部署简单性能好。如果不需要HDFS级别的功能，Minio也是一个不错的选择。
开发者需要根据实际业务场景和技术需求，考虑数据规模、可靠性、扩展性等多个因素，进行权衡选择。合理使用分布式文件系统可以很好支撑大数据应用的持久化需求。
