大數據分布式存儲系統是通過將數據分布存儲在多臺計算機的存儲設備上，同時利用集群中的多臺計算機進行數據的并行計算和處理。這種系統架構允許大規模數據的存儲和計算任務能夠高效地完成，下面我將分別從數據存儲的實現、數據計算的實現、數據存儲與計算的結合實現等方面具體展開講解。

一、數據存儲的實現

大數據分布式存儲系統采用分布式文件系統或分布式數據庫等方式來實現數據的存儲，其中的典型代表包括Hadoop分布式文件系統（HDFS）、Amazon S3、Google文件系統（GFS）、以及NoSQL數據庫（比如Cassandra、MongoDB等）。這些分布式存儲系統通常通過以下幾種方式來實現數據的存儲：

數據分片和冗余存儲。系統根據一定的規則將數據分割成多個數據塊，并通過冗余存儲機制將數據塊復制到不同的節點上，確保數據的高可用性和容錯性。

數據分布和負載均衡。系統根據數據的特性和訪問模式將數據塊分布存儲在不同的節點上，并通過負載均衡機制來實現數據塊的均衡分布，以提高數據的訪問效率和系統的整體性能。

分布式元數據管理。通過分布式的元數據管理機制來維護數據塊的存儲位置、數據塊的復制情況、訪問控制等元數據信息，確保系統能夠高效地管理海量數據。

容錯機制。引入冗余數據和容錯機制，如數據塊的多副本存儲、數據塊損壞的自動修復等方式，以應對硬件故障、網絡故障等各種異常情況。

二、數據計算的實現

在大數據分布式存儲系統中，數據計算指的是利用分布式計算集群對存儲在分布式存儲系統中的數據進行高效的并行計算和處理。數據計算的實現通常依靠計算框架和分布式計算引擎，其中最典型的是Apache Hadoop生態系統，包括Hadoop MapReduce、Hadoop YARN、Spark等。

MapReduce計算模型。MapReduce是Hadoop的計算模型，它能夠將大規模數據集并行分成小的數據塊，然后將這些小數據塊分發給計算節點，分布式地對數據進行Map（映射）、Shuffle（排序和分組）、Reduce（歸約）等計算操作，最終得到計算結果。

分布式計算引擎。除了MapReduce外，還有一些其他分布式計算引擎，如Apache Spark、Apache Flink等，它們通過內存計算和優化的計算模型，能夠高效地進行數據的批處理和實時流處理。

資源管理和任務調度。通過分布式計算引擎和資源管理器（如YARN）的配合，系統能夠自動管理和調度計算任務的執行，將計算任務分發到集群中的計算節點進行并行處理。

數據本地性優化。分布式計算框架通過數據本地性優化，盡量將計算任務調度到存儲有相關數據的節點上，以減少數據的網絡傳輸，提高計算性能。

三、數據存儲與計算的結合實現

大數據分布式存儲系統實現數據存儲和計算的結合，主要通過以下方式來實現數據存儲和計算的無縫銜接：
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數據局部性原則。盡量在計算時將數據移動到計算節點附近，以減少數據傳輸開銷。

增量計算。通過增量計算的方式，對存儲在分布式存儲系統中的數據進行部分更新和增量計算，降低全量數據的計算開銷。

計算結果存儲。將計算得到的結果部分或全部存儲回分布式存儲系統，以便后續的數據分析或用戶查詢。

數據管道。通過數據管道和工作流的方式，將數據存儲和計算有機地連接起來，形成端到端的大數據處理流程。

綜上，大數據分布式存儲系統通過分布式存儲和計算技術的結合，實現了大規模數據的高效存儲和并行計算能力，為大數據應用提供了強大的支持。