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难言之隐,分布式存储软硬件解耦究竟难在哪里

分布式存储“软硬件解耦”之错觉来源 或许我们需要把镜头投向21世纪初期,Google提出分布式存储架构的概念并予以实践,在其强大的技术和维护团队支撑下,实现了基于在标准服务器上部署自研分布式存储软件,构建成大规模存储集群 分布式存储软硬件解耦之难点剖析 难言之隐,分布式存储软硬件解耦究竟难在哪里? 软硬件一体的分布式存储有机会克服如上两大缺陷。 所以,根据用户场景的数据重要性,选择最合适自己的方案才是明智之道,鱼和熊掌其实可以兼得。 无论如何波折,分布式存储未来可期 正所谓不管白猫、黑猫,抓到老鼠的就是好猫。我们相信在较长一段时间内,分布式存储软硬件一体和软硬件解耦会长期共存。

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为什么现在都要搞,高大上的分布式数据库

想想那些还用ORACLE 盗版的企业,哪里有钱你的二次开发的MYSQL , 而国家核心的那些"厉害角色", 早就把MYSQL 这样的产品画在圈外了. 并且这些资源尤其人员,很难找到合适的. 资本家本性除了要榨干每一滴血管的血外,另一个本性或者人性,就是不愿意受制于人, 所以ORACLE 这样产品也必然让资本不欢喜. 廉价的硬件, 简单的单节点架构构成, 想想都会让资本家开心, 从分布式数据库系统本身的技术角度考虑,主要可以做到 1 分布式存储, 数据存储扩容,缩容, 节点高容错性,通过多节点将数据分散存储满足 高可用,数据冗余, 读写分离,数据存储节点替换添加的多种需求 2 分布式计算, 单体数据计算主要的缺点在于, 忙时计算能力不足, 闲时计算能力剩余, 通过分布式计算的特点,将计算的算力平衡分布,并且通过将任务分解后 在数据量超大时的FULL备份的时长问题 3 高并发下,分布式数据库设计中的2PC,造成的性能衰减愈加严重的问题, 尤其在大事务回滚的情况下. 4 数据存储节点非传统模式(非行存储模式)在数据存储中带来的性能损耗以及查询速度问题

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    大数据入门

    一块普通的硬盘不能将一个文件存储下来。 那我还想将这个文件存下来,怎么办呢?方案其实很简单(说白了一个是垂直伸缩,一个是水平伸缩): 多几块硬盘,组成一个更大的“硬盘”,希望能容纳更多的数据。 ,这就有了分布式文件系统 HDFS是分布式文件系统的其中一种(目前用得最广泛的一种) 在使用HDFS的时候是非常简单的:虽然HDFS是将文件存储到不同的机器上,但是我去使用的时候是把这些文件当做是存储在一台机器的方式去使用 还可以使用机器A/B/C的资源做运算,这就很合适了。 「将数据传递给程序」这种就是所谓的“移动存储到计算”,而「程序到数据所在的地方执行」这种就是所谓的“移动计算到存储的观念”。 于是我们就需要将日志、数据库、爬虫这些不同数据源的数据导入到我们的集群中(这个集群就是上面提到的,分布式文件系统(HDFS),分布式计算系统)。 由于数据源的不同,所以会有多种的工具对数据进行导入。 最后 这篇文章简单的说了一下所谓的「大数据」中的数据是从哪里来的,由于数据量很大,所以我们要解决数据的存储和计算的问题。

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    好物推荐

    当一个阵列硬盘组不合适,我唯一想到的就是一个智能的硬盘盒了额,售价108元,不过固态硬盘感人的价格.我也是实在不知道这个东西的用处在哪里.看商品得定位是SSD的解决方案.可以支持到2T. ? ? 卡转换器 双系统切换器 兼容PI 4B/3B+/3B/2B/B+ 看介绍可以知道,这个东西是树莓派全系列使用的,让我们来设想一种使用场景.你在keil系统上面抓完包,突然想玩把游戏,不需要切换存储卡 (首先别问为什么突然想玩游戏,我哪里知道).可能一方面是怕存储卡丢失.总之这个创意我给满分.35元的售价不算太高,也算是和有趣的配件. ? ? ? ? ? ? 我没有zero,据说50快的东西.国内都是100快我舍不得. ---- 这个东西卖59,我觉得不算贵.而且接口齐全.而且加进来了专门的网线口,有了这个东西就能有很多玩法,至少可以做个旁路由用吧

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    Hadoop(七)HDFS容错机制详解

    前言   HDFS(Hadoop Distributed File System)是一个分布式文件系统。 它具有高容错性并提供了高吞吐量的数据访问,非常适合大规模数据集上的应用,它提供了一个高度容错性和高吞吐量的海量数据存储解决方案。    HDFS存储理念是以最少的钱最烂的机器并实现最安全、难度高的分布式文件系统(高容错性低成本)。    数据块的第一个副本优先放在写入数据块的客户端所在的节点上,但是如果这个客户端上的数据节点空间不足或者是当前负载过重,则应该从该数据节点所在的机架中选择一个合适的数据节点作为本地节点。      如果客户端上没有一个数据节点的话,则从整个集群中随机选择一个合适的数据节点作为此时这个数据块的本地节点。 ?

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    Hadoop(七)HDFS容错机制详解

    故障检测机制 1.3、回复:心跳信息和数据块报告 1.4、读写容错 1.5、数据节点(DN)失效 二、HDFS备份规则 前言   HDFS(Hadoop Distributed File System)是一个分布式文件系统 它具有高容错性并提供了高吞吐量的数据访问,非常适合大规模数据集上的应用,它提供了一个高度容错性和高吞吐量的海量数据存储解决方案。    HDFS存储理念是以最少的钱最烂的机器并实现最安全、难度高的分布式文件系统(高容错性低成本)。    数据块的第一个副本优先放在写入数据块的客户端所在的节点上,但是如果这个客户端上的数据节点空间不足或者是当前负载过重,则应该从该数据节点所在的机架中选择一个合适的数据节点作为本地节点。      如果客户端上没有一个数据节点的话,则从整个集群中随机选择一个合适的数据节点作为此时这个数据块的本地节点。 ?

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    【秋招备战计划第二弹】最后俩月能提升的知识清单

    滴答清单 【秋招备战计划第二弹】最后俩月能提升的知识清单 又是一个 比较庸俗的标题做开头 这一期 分享一下 秋招要准备的必备知识点 当然 仅仅是站在我自己 春招的面试经验上 得知的 看看自己哪里还有疏漏的 快恢复 应用场景 TCP和UDP协议的区别 socket相关 子网掩码的求法 安全相关 XSS跨站脚本攻击 CSRF跨站请求伪造 SQL注入 预编译语句 存储过程 ABA 基于数据版本(Version)记录机制解决 死锁 死锁解决 业务逻辑 指定锁的获取顺序 大事务拆分成各个小事务 在同一个事务中,一次锁定尽量多的资源,减少死锁概率 给表建立合适的索引以及降低事务的隔离级别等 hash:键值对集合,是一个字符串类型的 Key和 Value 的映射表,也就是说其存储的Value是一个键值对(Key- Value)。可以用来存放一些具有特定结构的信息。 SQL语句入门必备 《大型网站技术架构》 淘宝二手的正版用券3块钱包邮 但是活动没了 不放链接了 十分建议新手看这个书籍 缓存集群都讲了很简单 面试吹B必备 牛客专栏 Java工程师 求职经验分享

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    【技术】HDFS存储原理

    负责元数据的管理;与client交互进行提供元数据查询;分配数据存储节点等。 Datanode:数据存储节点,负责数据块的存储与冗余备份;执行数据块的读写操作等。 :节点失败 (2)第二类:网络故障 (3)第三类:数据损坏(脏数据) 2、故障监测机制 (1)节点失败监测机制 (2)通信故障监测机制 (3)数据错误监测机制 3、回顾:心跳信息与数据块报告 HDFS存储理念是以最少的钱最烂的机器并实现最安全 、难度高的分布式文件系统(高容错性低成本),从上可以看出,HDFS认为机器故障是种常态,所以在设计时充分考虑到单个机器故障,单个磁盘故障,单个文件丢失等情况。 --- 1、机架与数据节点 2、副本放置策略 数据块的第一个副本优先放在写入数据块的客户端所在的节点上,但是如果这个客户端上的数据节点空间不足或者是当前负载过重,则应该从该数据节点所在的机架中选择一个合适的数据节点作为本地节点 如果客户端上没有一个数据节点的话,则从整个集群中随机选择一个合适的数据节点作为此时这个数据块的本地节点。 HDFS的存放策略是将一个副本存放在本地机架节点上,另外两个副本放在不同机架的不同节点上。

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    分布式存储与数据库选型问答整理分享

    用什么存储或文件系统比较合适? A: HDFS、HBase、Hive不太适合存文档、图片大小的文件,HDFS适用于存大文件,后两者适用于数据库场景,每天近百GB的文档、图像,那只有用SWIFT了。 Q:GlusterFS它的优点在哪里,在文件数量太大时Gluster会出现性能问题正常么? MongoDB是NoSQL数据库,和HBase是同一类,但是和其他几个分布式存储显然不是同一类的,不适合用于此类场景。 Q:Ceph,SWIFT分别适合什么样的情况? (这一点如果有疑问,欢迎随时讨论); 如果节点数量少,那就用Ceph统一搞定,因为一般认为生产环境中最小的分布式存储应当有五个节点,所以,如果节点数量少于十个或者刚到十来个,那构建两个分布式存储显然是不理想的 GlusterFS分布式文件系统,给大家参考。http://vdisk.weibo.com/s/HPecIjqX8sc SWIFT分布式对象存储,给大家参考。

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    Hadoop 图解HDFS工作原理

    负责元数据的管理;与client交互进行提供元数据查询;分配数据存储节点等。 Datanode:数据存储节点,负责数据块的存储与冗余备份;执行数据块的读写操作等。 ? 2. HDFS中的存储单元是block。文件通常被分成64或128M一块的数据块进行存储。与普通文件系统不同的是,在HDFS中,如果一个文件大小小于一个数据块的大小,它是不需要占用整个数据块的存储空间的。 HDFS存储理念是以最少的钱最烂的机器并实现最安全、难度高的分布式文件系统(高容错性低成本),从上可以看出,HDFS认为机器故障是种常态,所以在设计时充分考虑到单个机器故障,单个磁盘故障,单个文件丢失等情况 数据块的第一个副本优先放在写入数据块的客户端所在的节点上,但是如果这个客户端上的数据节点空间不足或者是当前负载过重,则应该从该数据节点所在的机架中选择一个合适的数据节点作为本地节点。 如果客户端上没有一个数据节点的话,则从整个集群中随机选择一个合适的数据节点作为此时这个数据块的本地节点。 ?

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    应用性能监控哪里正规,它的工作原理是什么?

    想要用的话可以去哪里应用性能监控哪里正规?我们就来回答这些问题。 应用性能监控哪里正规 应用性能监控哪里正规这个问题比较简单,想要买正规的,建议大家还是去正规的网络渠道去购买有品牌认证的,比如说像腾讯云等等都是可以的,不建议大家去购买小资本的监控系统,因为相对来说它后续的整体服务不一定到位 关于“应用性能监控哪里正规”问题就回答到这,我们具体来看看这个监控到底是什么吧。 应用性能监控的工作原理其实很简单,它就是把企业日常运行产生的一些性能数据进行抓取,并且进行数据上的一些分析并及时反馈给用户,让用户通过后台的一些数据发现问题,并通过云端对这些问题进行处理,优化之后,他还能同时把这些数据进行存储分析并以邮件等多方式推送给用户 应用性能监控哪里正规?其实不管用哪种类型的监控,企业一定要保护好自己的资料以及核心的产品内容,不要轻易地流放出去,不然不利于企业的发展。

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    BTA | 符安文:业务层数据变成智能合约,Scry数据驱动区块链智能合约DApp

    我们想把Scry做成开源,最初立项协议层想基于以太坊,但是我们发现想基于以太坊做数据交易的共有协议工具面临很多的局限性,所以我们去年10月开始研发自己的底层双链,Scry.info,所有的数据存储必须跟分布式的数据系统包括容器一起进行扩展 ,也就是说区块链应用上纯粹的一个互联网分布式系统还是不能解决大量的数据并发问题,所以一定要为底层的分布式数据库加容器做扩容,如果你跟任何一个协议层的人说我只是一条链,下面没有分布式存储加容器的扩充解决数据并发想完成区块链的全共识节点交易 一个最简单的例子,你航空保险,我们在2015年的时候就在国外讲过这个概念,你航空保险的是在航空起飞和落地之间的风险,你是在保险公司或者第三方平台上,你大部分利润就这样被分走了,所以区块链智能合约有三个核心点 接下来我们相信在区块链上做ID市场的保护是非常好的一个方向,而Scry.info协议层也支持这个方向,所以未来每一个人都是一个数字资产的ID,你今天在哪里,消费了多少钱,你位置地理信息硬件所提供的所有数据都是智能合约的资产 ,也可以足球、黄金、指数、期货,这个产品第一个版本会有三种语言,英文、韩语和日语,我们会在每三个月进行一次迭代,这是Scry.info的生态。

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    加米谷:Kafka Connect如何运行管理

    分布式的模式会自动平衡。 bin/connect-distributed.sh config/connect-distributed.properties 在不同的类中,配置参数定义了Kafka Connect如何处理,哪里存储配置 ,如何分配work,哪里存储offset和任务状态。 在分布式模式中,Kafka Connect在topic中存储offset,配置和任务状态。建议手动创建offset的topic,可以自己来定义需要的分区数和副本数。 status.storage.topic (默认 connect-status) - topic 用于存储状态;这个topic 可以有多个 partitions和副本 注意,在分布式模式中,connector

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    中间件运维分析中的选型与实践

    现在很多做链路监控的工具,包括 pinpoint、skywalking,它虽然能告诉你哪个节点出了问题,但你还是要靠人去研究问题在哪里。 所以第一,没有特殊需求,不能够再服务器。 第二,业务没有变化,流量没有增加,你叫我投钱干什么? 大家来看一下上图的表,红框的是我们看重的地方,像 ES 需要很大存储空间,但是在 Kylin 和大数据上是只保存维度聚合的结果数据,对I/O的依赖很小。 我们分布式缓存中间的部分的分片,其中有一个分片每天产生4亿条日志量,我们的对比如上图。 可以,你跟你老板说猛砸几个亿,又快又牛逼,什么事都可以解决,关键点在于你什么时候在什么合适的场景,用什么样合适的技术,并且招到所谓合适的人,不要去提大而空的东西,实际用数据和数学的公式告诉你的老板,这个东西非常合适

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