用户数据存储转向云平台已成为一种不可逆转的趋势，然而，现有的分布式文件系统面对这类特殊的应用时，在可扩展性和存储利用率等方面尚存在诸多不足。为了解决上述不足，本课题面向用户数据的云存储这类特殊的应用，针对这类应用中用户多、访问并发度高、数据量大、数据热点明显的特点，探究了分布式文件系统的可扩展性（特别是存储容量和元数据）、重复数据删除、面向工作负载的数据放置和自适应负载平衡机制等技术问题，主要工作和成果包括：.1. 海量文件系统元数据查询的方法和技术：1) 针对以企业级文件服务器、附网存储设备和部分采用分布式元数据存储的高性能文件系统为代表的典型应用场景, 提出了基于选择性扫描(SmartScan)的元数据快速抓取和同步方法，较好地解决了元数据抓取和同步的效率问题。2) 针对部分存储管理任务对元数据副本和查询结果的 “足够新”的需求，提出了基于文件系统注入的元数据变化跟踪方法。.2. 提出了一种基于键值key-value存储的分布式文件系统元数据管理方法，既保证了高效的元数据访问，又为元数据的修改提供了灵活的接口，能够保证元数据的一致性。.3. 针对虚拟计算环境中的MapReduce负载，提出了一种数据位置感知的优化方法，能够将同一文件块的多个副本均匀分配到不同的物理机中，从根本上减少I/O相互干扰所引起的应用性能急剧下降。.4. 针对虚拟机镜像存储，提出了一种基于重复数据删除技术的存储方法，同时结合P2P技术和按需传输的思想，在节省存储空间的同时，能够有效降低网络负载、加快镜像文件的分发速度。.5. 通过精简元数据信息、改进缺省的数据分布策略等方式，解决了pNFS分布式文件系统在处理海量小文件时性能不足的问题。