随着互联网的发展、信息化电子化水平的不断提升，数据也呈现爆炸性的增长趋势。虽然传统单机存储技术的容量和性能在过去几十年取得非常大的发展，但是面对海量的数据，单机存储技术仍然力不从心。于是，如何构建一个高性能、大容量、高可靠性与高可扩展性的数据存储系统成为一个重要的问题，在这种大背景下，分布式并行文件存储系统应运而生。分布式并行文件存储系统是目前计算机学术界与企业界的一个研究热点，各研究机构与企业也已经取得不少成果。但是这些研究机构与企业所推出的产品，大多是针对自身业务需求设计，具有相当大的局限性与不足，还存在非常大的研究与改进空间。本文主要工作如下：（1）对比分析了GFS、Global File System等目前主流分布式文件存储系统，总结了它们的优势与不足，并提出一种新的分布式文件系统架构与扁平化文件组织形式。（2）设计了一种基于Hash表的索引结构与一种基于一致性Hash算法的扩展机制，并且通过模拟测试验证了一致性Hash算法具有比传统Hash取模算法更好的扩展性。（3）通过分析Linux文件系统的实现原理与细节，揭示了其在海量文件存储上的不足，在此基础上设计了一种基于合并机制的存储节点数据存储方案，并作了详细描述，最后通过实验验证了该方案具有比直接基于文件系统的存储方式更好的读写性能。（4）分析了导致系统负载失衡的两个原因：客户端的访问负载不均问题和热数据问题。针对前一个原因，本文提出了一种基于服务器负载模型与节点静态性能相结合的负载均衡策略，对客户端的访问负载进行均衡；针对后一个原因，本文提出了一种基于数据热度统计的副本数量管理策略，使热数据的副本数量动态增加，达到把负载分摊到多个节点的目的。