数据湖项目面临海量结构化和非结构化数据，如何高效持久化和管理这些数据是关键问题。分布式文件存储系统为此提供了很好的解决方案。

常见的分布式文件存储有HDFS、Ceph、GlusterFS等。它们支持PB级以上的数据量，提供高吞吐低延迟的访问能力。

在数据湖项目中，可以利用分布式文件存储用于以下场景：

1. 原始数据存储：将采集上来的各种格式的原始数据如日志、视频等持久化存储。

2. 中间数据存储：将经过ETL处理的结构化数据如JSON/Parquet格式持久化。

3. 元数据存储：将数据资源的元数据信息如数据位置、格式等以文件形式管理。

4. 计算结果存储：将数据处理任务的计算结果如报表等持久化输出。

5. 模型存储：将机器学习训练出的各种模型参数以文件方式管理。

在应用层，可以通过HDFS Java客户端或Ceph FUSE进行文件读写。在集群层需要主备机制保证数据一致性。

此外，可以在存储系统上添加缓存服务，将热点数据如元数据缓存在内存中，提高查询效率。

总之，利用分布式文件存储可以很好地解决数据湖海量数据的持久化和管理需求，是数据湖核心基础设施之一。它可以有效支撑数据湖各种下游分析应用。