在大规模网络爬虫系统中，合理的架构设计和高效的部署方式是确保系统稳定性和可扩展性的关键。本文将介绍如何利用云计算和Docker技术进行大规模网络爬虫系统的架构设计和部署，帮助你构建高效、可靠的爬虫系统。
总的来说，Ceph作为一个开源、分布式和可扩展的存储平台，在云存储、大规模数据存储和备份、虚拟化环境及内容分发网络等领域有着广泛的应用。与竞争对手的差异化点在于其全球性的社区支持和强大的可扩展性。
近日，Gartner发布了2019年全球分布式文件存储关键能力报告（Critical Capabilities for Distributed File Systems），Dell EMC、IBM、浪潮、华为、Qumulo、Pure Storage、Red Hat共7家全球主流厂商入围测评。
1 概述、虚拟化技术 【PConline 杂谈】云计算技术说新其实也不新了，伴随着近几年云计算技术的不断成熟和快速发展，已经在很多行业当中都能够看到云计算带来的改变。熟悉云计算的朋友们可能都不会陌生云
随着数字经济的飞速发展,各行各业都需要储存、提取、使用大量信息，伴随着新业务模式的到来, 数字系统的后台应用及平台也在面临着从传统架构向新型分布式架构变迁的过程。业务越集中, 对IT技术平台的分布式架构要求越高。后端软件从集中式架构向分布式架构的转型越来越迫切。
大数据已经成为这个时代的标志，如何理解和运用大数据，也是我们这个时代的重中之重。今天，小编从“实战”和“拓展”两个方向，为各位推荐几本书，希望能够有助于你在大数据方面的学习。 实战篇 《集体智慧编程
CubeFS 是国内首个云原生开源分布式存储产品，2019 年开源并捐赠托管至云原生计算基金会 (CNCF)，2020 年 10 月 OPPO 开始主导 CubeFS 社区运营与版本迭代，累计发布 7 个 release 版本。在 OPPO 的全力推进下，CubeFS 于 2022 年 6 月进入 CNCF 孵化阶段。 本文，我们与 CubeFS Maintainer OPPO 的何小春进行了对话，共同探讨 CubeFS 的技术演进及云原生存储技术的发展方向。 1 云原生存储技术“越来越分布式” 随着云
在数字化时代，数据已经成为各行各业的核心资产，需要以一种高效、可扩展和高可靠性的方式进行存储和管理。对象存储是一种以对象为中心的存储方式，将数据存储为对象而不是文件，它具有高度可靠性、高扩展性和高性能等优点。
动态应用，是相对于网站静态内容而言，是指以c/c++、php、Java、perl、.net等服务器端语言开发的网络应用软件，比如论坛、网络相册、交友、BLOG等常见应用。动态应用系统通常与数据库系统、缓存系统、分布式存储系统等密不可分。 大型动态应用系统平台主要是针对于大流量、高并发网站建立的底层系统架构。大型网站的运行需要一个可靠、安全、可扩展、易维护的应用系统平台做为支撑，以保证网站应用的平稳运行。 大型动态应用系统又可分为几个子系统： 1）Web前端系统 2）负载均衡系统 3）数据库集群系统 4）缓存
继青云科技（QingCloud）上市以来，旗下分布式存储品牌QingStor近日也官宣了新的品牌征程：
1、虚拟化技术 虚拟化是云计算最重要的核心技术之一，它为云计算服务提供基础架构层面的支撑，是ICT服务快速走向云计算的最主要驱动力。可以说，没有虚拟化技术也就没有云计算服务的落地与成功。随着云计算应用的持续升温，业内对虚拟化技术的重视也提到了一个新的高度。与此同时，我们的调查发现，很多人对云计算和虚拟化的认识都存在误区，认为云计算就是虚拟化。事实上并非如此，虚拟化是云计算的重要组成部分但不是全部。 从技术上讲，虚拟化是一种在软件中仿真计算机硬件，以虚拟资源为用户提供服务的计算形式。旨在合理调配计算机资源，使
本文主要对杨传辉（日照）《大规模分布式存储系统原理解析与架构实战》、大话存储、网络资源(具体参考文末链接)及个人理解进行整理，意在构建出存储发展基本轨迹和一些基本常识，让更多像我一样的初入者有个宏观上的认知。
分布式系统(Distributed System)资料 希望转载的朋友，你可以不用联系我．但是一定要保留原文链接，因为这个项目还在继续也在不定期更新．希望看到文章的朋友能够学到更多． 《Reconfigurable Distributed Storage for Dynamic Networks》 介绍:这是一篇介绍在动态网络里面实现分布式系统重构的paper.论文的作者(导师)是MIT读博的时候是做分布式系统的研究的,现在在NUS带学生,不仅仅是分布式系统,还有无线网络.如果感兴趣可以去他的主页了解. 《
OpenStack Swift是一个分布式对象存储系统，它可以为大规模的数据存储提供高可用性、可扩展性和数据安全性。Swift是OpenStack的一个核心组件，它允许用户将大量的数据存储在云上，并且可以随时访问、检索和管理这些数据。
本文介绍了目前云原生环境下，支持有状态应用的几种典型存储方案的特点，并对市场主流的云原生存储产品实际测试性能进行对比。
大数据技术当中，在海量数据的存储环节，涉及到两个重要的概念，就是分布式数据存储与数据库，稳定高效安全的数据存储，才能为后续的计算分析环节，提供稳固的支持。今天的大数据概念解析，我们来讲讲分布式存储与数据库。
如今，数据价值释放迎来了最好的时代。去年，《关于构建更加完善的要素市场化配置体制机制的意见》（以下简称《意见》）首次将数据写入到生产要素，并鼓励发挥“数据”这一新型要素对其他要素效率的倍增作用，培育发展数据要素市场。
最近花了很长的时间去搜罗整理Java核心技术好文，我把每个Java核心技术的优选文章都整理成了一个又一个的文档。今天就把这些东西分享给老铁们，也能为老铁们省去不少麻烦，想学什么技能了，遇到哪方面的问题了 直接打开文档学一学就好了。不多说，直接上干货！ 一、Redis技术好文精选整理 Redis哨兵、复制、集群的设计原理，以及区别 Spring+Redis+Docker+Dubbo 深入了解redis 如何解决Redis缓存雪崩、缓存穿透、缓存并发等5大难题 二、Nginx技术好文精选整理 Nginx实战
近年来，云计算、大数据、人工智能、物联网等信息技术与产业快速发展，信息技术与传统产业的融合也不断加深，快速发展的数字经济已经成为我国产业转型升级和经济高质量发展的重要驱动因素。数据是数字经济的重要基础组成，信息技术也围绕数据的生产、加工、应用而展开。当前，企业和用户无时无刻都在产生大量的数据，数据中心等信息基础设施也在实时地存储和计算各类数据，网上购物、电子支付、工业互联网等数据应用场景更是随处可见。据IDC 预测，到 2025 年全球数据量将达到 163ZB，相当于 2016 年 16.1ZB 数据量的十倍。当前，数据的快速、高效、安全存储已经成为业界关注的焦点。
可靠性:是存储系统的基石，一款存储系统至少需要提供99.99%的数据可靠性，数据丢失或者错乱对于存储系统是致命的，对大数据、云存储这样大规模的分布式集群
保存像图片、音视频这类大文件就是对象存储。不仅有很好的大文件读写性能，还可通过水平扩展实现近乎无限容量，并兼顾服务高可用、数据高可靠。
作者 CDA 数据分析师 大数据抽取转换及加载过程（ETL）是大数据的一个重要处理环节，Extract 即是从业务数据库中抽取数据，Transform 即是根据业务逻辑规则对数据进行加工的过程，
前言 本文是为了帮大家快速回顾了Java中知识点，这套面试手册涵盖了诸多Java技术栈的面试题和答案，相信可以帮助大家在最短的时间内用作面试复习，能达到事半功倍效果。 本来想将文件上传到github上，但由于文件太大有的都无法显示所以直接整理成多个PDF，供大家学习，也能为老铁们省去不少麻烦，想学什么技能了，遇到哪方面的问题了 直接打开文档学一学就好了。不多说，直接上干货！ 一、Redis技术好文精选整理 Redis哨兵、复制、集群的设计原理，以及区别 Spring+Redis+Docker+Dubbo
块存储原理：主要是将裸磁盘空间整个映射给主机使用的，就是说例如磁盘阵列里面有5块硬盘（为方便说明，假设每个硬盘1G），然后可以通过划逻辑盘、做Raid、或者LVM（逻辑卷）等种种方式逻辑划分出N个逻辑的硬盘。此种方式下，操作系统还需要对挂载的裸硬盘进行分区、格式化后，才能使用，与平常主机内置硬盘的方式完全无异。简单地说，iSCSI就是在IP网络上运行SCSI协议的一种网络存储技术。为了克服上述文件无法共享的问题，所以有了网络文件系统。网络文件系统原理：网络文件系统是一个文件共享系统，使用客户端服务器架构，允
说到分布式存储，我们可能都会联想到软件定义存储（Software Defined Storage，即SDS）。代表全球存储厂商的权威协会SNIA（全球网络存储工业协会）对SDS定义：软件定义存储包括管理面的标准接口和自动化，以及数据面Scale-out的块、文件和对象存储服务。 业界很多分析师和厂商都认为“SDS”应该和硬件解耦，可以部署在容器、虚拟机、标准裸金属服务器上。 但在上述SNIA发布的SDS白皮书中，SNIA并不认同这种观点，而是更关心SDS实现管理面的自动化和数据面的弹性。 分布式存储“软
存储资源盘活系统(HBlock)通过提高资源利用率，优化资源成本，助力企业用户实现绿色转型。它是纯软件的存储控制器，能够安装在任意Linux服务器上，可以把各服务器中分散的磁盘整合成高性能的存储资源池，通过分布式双控制器架构保证了低延迟、高可用、易拓展的特性；通过完善的控制台、命令行与API来统一调度管理所有存储资源；通过强大的兼容性和独特的硬件异构特性充分利用全部存储资源。
数值天气预报是基于数学物理方法客观定量计算未来天气演变的科学。上世纪50年代，数值天气预报的首次成功起报，是天气预报领域的里程碑事件。历经半个多世纪的蓬勃发展，大气科学学科理论和高效数值计算方法不断完善，随着庞大的“海-陆-空-天”四位一体气象观测系统建立，大量观测数据同化驱动，并在强大算力加持下，数值天气预报掀起了一场静悄悄的革命，天气预报的有效性已提高到5-7天。
虚拟化，将各种IT实体资源抽象，转换成另一种形式的技术都是虚拟化。虚拟化是资源的逻辑表示，其不受物理限制的约束。（一个物理主机只能运行一个操作系统，虚拟化则是可以运行多个操作系统）。
在上一篇文章中，我们一起学习了 CAP 理论（想要设计一个好的分布式系统，必须搞定这个理论）。该理论指出，在分布式系统中，不能同时满足一致性、可用性和分区容错性，指导了分布式数据存储系统的设计。
在了解什么是分布式存储之前，我们先来简单了解一下存储几十年来的大概历程。
许多大型企业都有结构化大数据，围绕大数据，大型互联网企业和初创企业“百家争鸣”，各家同质应用竞争日益激烈，服务范围涵盖大数据应用、硬件、技术等，随着数据爆炸性增长，为了帮助企业将数据能力与业务结合，提升效率、降低成本乃至最终提升盈利能力，业务部门亟需利用线上实时反馈数据辅助决策支持以提高服务水平，大数据的统一正成为使用传统方法管理的难题。而Alluxio在大数据系统性能提升以及生态系统多组件整合的进程中扮演着重要角色。
硬件基础 分布式存储系统是运行在通用计算机硬件体系结构上的底层系统，熟悉各种硬件的性能，能帮助我们更好的调整架构，最大限度地发挥硬件的价值。 基础参数 常见硬件的大致性能参数如下： 类别性能访问L1 Cache0.5ns分支预测失败5ns访问L2 Cache7nsMutex加锁/解锁100ns内存访问100ns千兆网络每秒100MB从内存顺序读取数据每秒4GB(同机房)网络来回RTT0.5ms(同城跨机房)网络来回RTT1~2ms(不同城跨机房)网络来回RTT300~100msSATA磁盘寻道10msSAT
前言 话说天下大势，分久必合，合久必分！超融合到了爆发的边缘！ 作者是国内研究超融合相当早的专家，有非常强的理论基础和实战经验。上几篇分析文章，对nutanix/VSAN/深信服等厂家的深入分析，引起了业界很大的反响。 以下是超融合分析系列前面几篇，已经阅读过的同学可以跳过。 超融合概述 超融合产品分析系列（1）：nutanix方案 超融合方案分析系列（2）：VSAN的超融合方案分析 超融合方案分析系列（3）深信服超融合方案分析 非常深入的超融合分析系列，希望大家会喜欢，另外文章最后附有作者的微信，有兴趣
随着文件数据的越来越多，传统的文件存储方式通过tomcat或nginx虚拟化的静态资源文件在单一的服务器节点内已经无法满足系统需求，也不利于文件的管理和维护，这就需要一个系统来管理多台计算机节点上的文件数据，这就是分布式文件系统。
今天跟大家分享的是平安科技使用Ceph构建高效的分布式存储平台，之前的文章对Ceph进行了简单介绍，包括Intel公司对Ceph的支持介绍，下面我们看一下如何来使用Ceph,真正做一个云存储平台。
DAOS在后傲腾时代的发展策略: https://www.bilibili.com/video/BV1Qw411377s
分布式系统需要解决什么问题？ 大规模分布式系统中，存储的设备发生变化(添加或者删存储设备),如何最小化迁移数据量，使整个分布式系统中数据分布趋于均衡，这是分布式存储需要解决的第一个问题 大规模分布式存储系统中,一般数据存储的策略会多种多样，比如在多副本的存储策略上，对于一个数据如何的合理分布到存储设备上，从而使得数据具有较高的可靠性，这是分布式存储需要解决的第二个问题 主流分布式存储如何解决数据分布问题？ Gluster 如何解决的？ 每个数据文件在最终写入Gluster集群中之前，首先是需要客户端根据文件
墨墨导读：讲述大规模分布式系统的容错架构设计。虽然定位是有“分布式”、“容错架构”等看起来略显复杂的字眼，但是这里用大白话 + 手绘数张彩图，逐步递进，让每位读者都能看懂这种复杂架构的设计思想。
在大规模数据采集和爬虫任务中，构建可扩展的分布式爬虫系统是至关重要的。本文将介绍分布式爬虫系统的概念、优势以及构建过程中的关键技术，同时通过实际爬取示例为大家提供参考。
大数据时代带来了数据规模的爆炸性增长，对于高效存储和处理海量数据的需求也日益迫切。本文将探索两种重要的大数据存储与处理技术：Hadoop HDFS和Amazon S3。我们将深入了解它们的特点、架构以及如何使用它们来构建可扩展的大数据解决方案。本文还将提供代码实例来说明如何使用这些技术来处理大规模数据集。
4月16日（周六）20:00 - 22:00，每月一期的数据库论文解读又来啦！ 自数据库诞生以来，新的应用需求就在不断涌现，比如巨大的数据量、更短的数据处理时间、更高的可靠性、新的数据类型、更强的性能。为不断探索新的应用领域，业界众多厂商、技术人员纷纷对数据库技术进行一轮又一轮的创新性探索，前沿技术热点也如雨后春笋般涌现。 作为国内领先的数据库厂商，腾讯云数据库TDSQL一直致力于推动数据库基础研究创新和工程创新，积极探索AI、新硬件、云计算等技术与数据库技术的深度融合发展，同时充分释放领先技术的红利，助
根据IDC在2018年底的预测显示，由于大数据、AI、物联网、5G等因素的驱动，全球的数据量在2025年将高达175ZB（1ZB=1024EB，1EB=1024PB)。在中国市场，由于AI技术在安防等领域的大规模落地与应用，IDC预计，中国将在2025年成为拥有数据量最大的地区，甚至超过整个EMEA（欧洲+中东+非洲），其中绝大部分数据是非结构化数据。
在分布式存储技术体系当中，分布式文件存储是其中的分类之一，也是大数据架构当中常常用到的。得益于Hadoop的高人气，Hadoop原生的HDFS分布式文件系统，也广泛为人所知。但是分布式文件存储系统，并非只有HDFS。今天的大数据开发分享，我们就主要来讲讲常见的分布式文件存储系统。
在云计算时代，Kubernetes 已经成为容器编排的首选平台。随着越来越多的企业在 Kubernetes 上运行数据库和中间件，与 Kubernetes 兼容的持久化存储解决方案的需求也在上升。
一、分布式文件系统简介： 什么是分布式存储： 分布式存储系统，是将数据分散存储在多台独立的设备上。传统的网络存储系统采用集中的存储服务器存放所有数据，存储服务器成为系统性能的瓶颈，也是可靠性和安全性的焦点，不能满足大规模存储应用的需要。分布式网络存储系统采用可扩展的系统结构，利用多台存储服务器分担存储负荷，利用位置服务器定位存储信息，它不但提高了系统的可靠性、可用性和存取效率，还易于扩展。 分布式文件系统设计目标 ： 访问透明 位置透明 并发透明 失效透明 硬件透明 可扩展性 复制透明 迁移透明 CAP理论
分布式的概念很早就有了，然而真正在企业中得以广泛应用却是最近几年的事情。互联网的深入深化及大数据应用的兴起，对于IT系统的处理能力及效率都提出了更高的要求。通过松散耦合将多台物理服务器组成一个集群，提供更大的计算能力，这是分布式的核心作用，也是其得以广泛应用的主要原因。 我们邀请数人云王璞老师，为我们分享他在分布式计算方面的深刻理解和独到见解。 遇见未来 未来数据中心的建设战略之分布式 1 作者及其团队介绍 王璞，数人云CEO及创始人，为美国George Mason大学计算机博士，擅长分布式计算、大规模机
信息是人类认知外界的方式，最初的信息都会对应到现实世界的一个客体或者相关描述。人类是通过不断增加、完善信息来接触、认知并改变世界的。
大数据时代，数据来源途径越来越丰富，而且类型也很多花样，存储和数据处理的需求量很大，对于数据展现也非常的高，并且很看重数据处理的高效性和可用性。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
