在Ceph集群中，数据分布和负载均衡是通过以下策略和算法来实现的，并且这些技术在大规模集群中具有一定的优势。
CRUSH（Controlled Replication Under Scalable Hashing）算法是Ceph中实现数据分布和复制的关键算法。它的基本原理是将数据分布和复制的决策从中央控制器转移到客户端端。CRUSH算法通过一种称为CRUSH映射的方法，将对象（数据）映射到集群中的存储设备上。
在上一篇文章中，我带你了解了分布式存储系统的三个要素：顾客、导购和货架（分布式存储系统三要素，掌握这些就离成功不远了）。其中，导购实现了分布式数据存储系统中数据索引的功能，包括存储数据时确定存储位置，以及获取数据时确定数据所在位置。
在分布式环境下面，我们经常会通过一定的规则来进行数据分布的定义，本文描述的取模算法和一致性 Hash（Consistent Hash）是通过一定规则产生一个key，对这个key进行一定规则的运算，得出这个数据该去哪儿。
随着信息技术的发展和存储需求的不断增长，文件系统架构也在不断演变。从传统的单机文件系统到现代的分布式文件系统，我们见证了文件系统在性能、可扩展性和容错性等方面的巨大进步。本文将带你了解文件系统架构的演变过程，探讨其中的关键技术和发展趋势。
Redis Cluster 集群中涉及到了数据分布问题，因为 redis cluster 是多 master 的结构，每个 master 都是可以提供存储服务的，这就会涉及到数据分布的问题，在新的 redis 版本中采用的是虚拟槽分区技术来解决数据分布的问题，关于什么是虚拟槽分区技术我们后面会详细的介绍。在集群中除了虚拟槽分区技术之外，还有几种数据分布的算法，比如哈希算法，一致性哈希算法，这篇文章我们就来一起聊一聊这几种数据分布算法。
聚簇索引并不是一种单独的索引类型，而是一种数据存储方式。 不同的存储引擎有着不同的实现方式，对于 InnoDB，聚簇索引意味着将 B-Tree 索引与数据行存储在同一个结构中。 “聚簇”指的就是数据行和相邻的键值紧凑的存储在一起。 因为每一个行都只能存储在唯一的地方，所以一个表只能有一个聚簇索引。
今天单位值班，有一些时间可以继续完成这篇连载文章。首先祝所有朋友新年快乐！感谢你们在这一年当中对我文章的关注和指点，来年我们共同继续努力！
数据架构是架构设计中很重要的一环，可能对于很多DBA而言，数据管理，数据优化，数据迁移类的工作居多，而对于数据架构方面的工作也会思考少一些，这方面就会薄弱一些。 如果在这个行业里有一定的经验，就会发现如果细细来看数据架构，原来很多东西我们是在这么用，但是没有一个系统的整理和分类来归纳出来，有些时候我们做技术很容易陷入一个漩涡，那就是很容易去考虑一些非常具体的事情，而很难从整体上来把握。今天下午看了下温昱老师的书《一线架构师实践指南》，这方面的很多盲点都得到了一个系统的解答。 数据架构中的
Mongodb另一种集群，就是分片技术，可以满足MongoDB数据量大量增长的需求。
传统意义上的索引，目标是为了加快查询速度，但独立于数据，通常可以加载到内存，典型的比如B-Tree等。
在屏幕监控软件里，哈希算法经常被用来快速比较和侦测屏幕内容的变化，这样就能立即抓取屏幕截图或者视频帧的变动。就在这种情境下，哈希算法的性能优化变得特别重要，因为它直接影响到监控软件的实时反应和效率。下面分享一些关于如何在屏幕监控软件中对哈希算法进行性能分析和优化的建议：
数据分布 分布式存储系统需要将数据分布到多个节点，并在多个节点之间实现负载均衡。常见的数据分布的方式有两种：一种是哈希分布，如一致性哈希，典型的系统是Amazon Dynamo系统；另一种是顺序分布，即将表格上的数据按主键排序，并切分成多块数据，每个数据存到不同的节点中，典型的系统是Google Bigtable, Taobao Oceanbase。 将数据分散存储到多台机后，要尽量保证每台的存储量、访问压力等是均衡的，一般需要一个总控节点定时收集所有工作节点的负载信息，然后将负载高的节点的数据迁移到负载低
下面要介绍的论文发表于ICCV2019，题为「ACE: Adapting to Changing Environments for Semantic Segmentation」。
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
开源列式数据库ClickHouse以极致的性能、超高的性价比获得了广泛好评。在PB级查询分析场景下ClickHouse是最佳解决方案之一。开源ClickHouse集群采用SHARED-NOTHING架构，增加计算节点非常容易。
随着互联网的发展，用户产生的数据越来越多，企业面临着庞大数据的存储问题，目前市面上主流的分布式大数据文件系统，都是对数据切片打散，通过离散方法将数据散列在集群的所有节点上，本文将带你了解DHT（Distributed Hash Table）：分布式哈希表是如何实现数据的分布式离散存储的。
👆点击“博文视点Broadview”，获取更多书讯 📷 21世纪以来，大规模分布式系统、云计算和云原生飞速发展，在短短20年间就成为各大企业信息技术基础架构的核心基石。 企业迈向分布式的根本原因包括： 移动互联网时代，各大企业每天都在和巨大的流量和爆炸性增长的数据打交道； 摩尔定律的失效，使得提升单机性能会产生很高的成本，同时网络速度越来越快，意味着并行化程度只增不减； 此外，许多应用都要求7×24小时可用，因停电或维护导致的服务不可用，变得越来越让人难以接受； 最后，经济全球化也导致了企业必须构建分布在多
1. 前言 开源列式数据库ClickHouse以极致的性能、超高的性价比获得了广泛好评。在PB级查询分析场景下ClickHouse是最佳解决方案之一。开源ClickHouse集群采用SHARED-NOTHING架构，增加计算节点非常容易。 图1：开源ClickHouse架构 但是，开源ClickHouse也有明显的不足之处： 采用存算一体架构，计算与存储耦合。 存储与计算资源无法独立扩展。用户对计算与存储资源非对称需求越发强烈，并且希望云服务商能够提供更为灵活的资源编排能力。 不具备弹性能力。 开源Cl
在我们日常处理海量数据的过程中，如何有效管理和优化数据库一直是一个既重要又具有挑战性的问题。
随着应用规模的不断扩大，单一 Redis 实例往往难以满足海量数据存储和高并发访问的需求。Redis 分区技术应运而生，通过将数据分布在多个 Redis 实例上，实现了数据的水平扩展，从而提高了系统的可扩展性和性能。本文将深入探讨 Redis 分区的原理、策略以及实现方法，通过具体案例展示如何在实际场景中应用分区技术，以达到优化数据存储和查询的目的。
作者：李跃森 2016年7月，腾讯云对外发布云数据库PostgreSQL，提供腾讯自研的内核优化版和社区版两个版本，以及提供分布式集群架构（分布式集群内部代号PostgreSQL-XZ）两种方案。 本
Ceph是一个分布式存储系统，可以动态地扩展和缩减存储容量。下面分别描述Ceph的PG动态分布策略和智能重平衡的实现方式。
Spark中的内存使用分为两部分：执行（execution）与存储（storage）。
分布数据库定义：分布数据库是由一组数据组成的，这组数据分布在计算机网络的不同计算机上，网络中的每个节点具有独立处理的能力（称为场地自洽），可以执行局部应用。同时每个结点也能通过网络通信子系统执行全局应用。
DBLE 项目测试负责人，主导分布式中间件的测试，在测试中不断发现产品和自身的 bug。迭代验证，乐在其中。
批量归一化（BN：Batch Normalization：解决在训练过程中，中间层数据分布发生改变的问题，以防止梯度消失或爆炸、加快训练速度）
本文共1100字，建议阅读7分钟。 在分布式数据库及大数据平台中，数据如何分布到多台机器中是个很关键的问题。
5月25日，云+社区技术沙龙-互联网架构成功举办。本期沙龙特邀请腾讯的技术专家分享关于技术架构、落地实践案例、无服务器云函数架构、海量存储系统架构等话题，从技术角度看架构发展，为开发者们带来丰富的实践经验内容，深度揭秘技术架构。下面是朱建平老师关于如何架构海量存储系统的分享。
OceanBase是阿里集团研发的可扩展性关系型数据库，实现了数千亿条记录、数百TB数据上的跨行跨表事务。
CRUSH Map是一个树形结构，OSDMap更多记录的是OSDMap的属性(epoch/fsid/pool信息以及osd的ip等等)。
随着近些年来，数据规模的爆炸式增长（参见下图），如何存储、处理海量数据成为企业不得不面临的问题。作为数据的主要载体，数据库首当其冲面临这个挑战。于是近些年来，以分布式数据库为代表的产品不断涌现，正是为应对这种状况。本文尝试从分布式数据库最为基础的能力—数据分片，谈谈当前现状及各家实现情况如何。下述内容，仅代表个人观点，仅供参考。
MongoDB 是一个高性能、可扩展的 NoSQL 数据库，常用于存储非结构化数据。随着数据量的增加，单个 MongoDB 实例的性能和可用性可能会受到限制。为了解决这个问题，可以使用 MongoDB 集群来实现数据的分布和复制。
面对信息化程度不断提高带来的PB级海量数据存储需求，传统的存储系统在容量和性能的扩展上存在瓶颈。云存储以其扩展性强、性价比高、容错性好等优势得到了业界的广泛认同。分布式文件系统和分布式块存储作为云存储中重要的技术，成为奠定云存储发展的重要基石。
CRUSH（Controlled Replication Under Scalable Hashing）算法在Ceph中用于数据分布和数据位置计算。
近年来，无论是互联网巨头还是创业新贵，越来越多的公司投身到大数据、人工智能以及云计算的洪流之中。随着科技的进步，全面实现生产过程和业务管理的数字化、智能化是企业保持市场竞争力的关键，在这一过程中对数据的处理和运用将极大的增强企业的核心竞争力，同时，AI 的进步为企业提供了自动化的业务流程，并深刻改变着客户体验和产品差异。当企业纷纷利用这些技术，来降低管理费用，扩大业务范围时，不可置疑，以云计算、大数据、人工智能技术为首的新兴技术产业，正在以无法预期的力量推动着企业创新与新一轮的技术革新。
可扩展性是指系统在需要增加规模或容量时，能够方便地进行扩展而不会影响系统性能或功能。
陈汉，携程网站运营中心研发工程师，从事Hickwall监控告警平台的研发工作。 经历了Hickwall项目的雏形到交付生产再到不断改进，通过整个开发过程，对监控领域有了深入的了解。喜欢探究系统的底层原理，对分布式有浓厚的兴趣。
为什么采取分区，而不是分表，以及MySQL分区不仅能够提升数据库性能和管理效率，还能有效支持处理大规模数据的需求。
Ceph最早起源于Sage就读博士期间的工作、成果于2004年发表，并随后贡献给开源社区。经过多年的发展之后，已得到众多云计算和存储厂商的支持，成为应用最广泛的开源分布式存储平台。
本文以我个人的理解简单分析下并行数据库的技术要点以及对未来并行数据库的发展做下展望，理解有偏差的地方，欢迎各位指正。 并行数据库的定义 在维基百科上，并行数据库被定义为通过并行使用多个CPU和磁盘来将诸如装载数据、建立索引、执行查询等操作并行化以提升性能的数据库系统。其中最重要的关键词是并行，分布式。 并行数据库的技术要点 并行数据库主要由执行引擎、存储引擎和管理功能模块组成，它们的不同技术风格形成了各个有特色的并行数据库产品。随着Hadoop的兴起，目前MPP数据库主要分成两类
数据倾斜即表中某个字段的值分布不均匀，比如有100万条记录，其中字段A中有90万都是相同的值。这种情况下，字段A作为过滤条件时，可能会引起一些性能问题。 本文通过示例分享部分场景的处理方法 未使用绑定变量 使用绑定变量 几种特殊场景 1 测试环境说明 数据库版本：ORACLE 11.2.0.4 新建测试表tb_test： create tablescott.tb_test as select * from dba_objects; 创建索引： create indexscott.idx_tb_test_
数据倾斜即表中某个字段的值分布不均匀，比如有100万条记录，其中字段A中有90万都是相同的值。这种情况下，字段A作为过滤条件时，可能会引起一些性能问题。 本文通过示例分享部分场景的处理方法 未使用绑定变量 使用绑定变量 几种特殊场景 1 测试环境说明 数据库版本：ORACLE 11.2.0.4 新建测试表tb_test： create tablescott.tb_test as select * from dba_objects; 创建索引： create indexscott.idx_tb_test_01
一致哈希是一种特殊的哈希算法。在使用一致哈希算法后，哈希表槽位数（大小）的改变平均只需要对 K/n个关键字重新映射，其中K是关键字的数量， n是槽位数量。然而在传统的哈希表中，添加或删除一个槽位的几乎需要对所有关键字进行重新映射。
在今天的技术世界中，构建高可用性和高性能的分布式系统是一个至关重要的任务。为了实现这一目标，我们需要一种有效的数据分布策略，以确保负载均衡和数据的一致性。一致性哈希算法（Consistent Hashing）正是一种在分布式系统中广泛使用的策略，本文将深入探讨这一算法的原理、应用以及如何使用代码示例实现一致性哈希。
对于Share-Nothing架构的分布式数据库来说，如何将数据均匀的分布到各个节点、在线扩容，以获取更大的存储容量和更高的并发访问量。成为各大分布式数据库系统的一大挑战，今天我将对腾讯云数据库TBase的数据节点在线扩容方案做一个简单的分享。
如何来存储比较大的业务数据，例如比较大系统的报表数据，这些数据通过大数据的ETL转换之后，输出到一个地方供业务查询，数据特点是生成之后一般不会改变（除非数据产出错误，重新计算）。
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