数据的源头与终点 传统上，无论是基于 MapReduce 的数据流，还是基于 Spark/Flink 的流水线，其数据的来源和最终落脚点都可以是分布式存储（比如 GFS、HDFS、S3）。...中间数据的落脚点 对于批处理的中间数据，如果量过大或者计算代价太大，比如 Spark 中的 RDD，会： 内存装不下 spill 到分布式存储中 在 shuffle 后，为了避免重算，通常要持久化到分布式存储系统上一份...分布式数据库的基座 随着数据库本身越来越多的支持分布式部署和计算，传统上的大数据处理需求，一部分被内化为查询引擎层的分布式计算。...在这种情况下，分布式数据库的底层存储通常为分布式（KV）存储，且是和计算分离的（存算分开）。也就是说，数据通过查询引擎层，最终会以 KV 的形式落到分布式存储中，并供之后的查询支持。
2、SAS接口和SATA接口区分 SAS接口: ? ? SATA接口： ? ? 硬盘托架: 方便热插拔： ?...消耗本服务器的资源I/O、CPU 2.非直连式存储：NAS网络附属存储和SAN存储区域网络。...SAN存储： 存储区域网络(Storage Area Network and SAN Protocols，简写SAN，即存储区域网络，是一种高速网络，提供在计算机与存储系统之间的数据传输。...SAN中计算机和存储间的接口是底层的块协议，它按照协议头的“块地址+偏移地址”来定位。共享的存储和前端的操作系统类型没有关系，任何服务器操作系统，都可以正常识别。...7、 搭建iscsi存储系统 IP-SAN的运行模式：C/S模式，工作端口3260 服务端：服务名-target 172.17.1.151（目标） 客户端：服务名-initator 172.17.1.150
分布式文件存储系统 分布式：在hdfs中由多个服务器组成，每个服务器扮演着不同的角色 HDFS适用于一次写入多次读出，不支持文件修改 优点 1高容错性 一台宕机没有什么问题，不会造成一个数据整体丢失。
一、 K8S的存储系统简介 K8S的存储系统从基础到高级又大致分为三个层次：普通Volume，Persistent Volume 和动态存储供应。...Volume 的底层基础设施由独立的存储系统管理，与 Kubernetes 集群是分离的。数据被持久化后，即使整个 Kubernetes 崩溃也不会受损。...当然，运维这样的存储系统通常不是项简单的工作，特别是对可靠性、高可用和扩展性有较高要求时。 Volume 提供了非常好的数据持久化方案，不过在可管理性上还有不足。...Pod 通常是由应用的开发人员维护，而 Volume 则通常是由存储系统的管理员维护。开发人员要获得上面的信息： 要么询问管理员。 要么自己就是管理员。...PersistentVolume (PV) 是外部存储系统中的一块存储空间，由管理员创建和维护。与 Volume 一样，PV 具有持久性，生命周期独立于 Pod。
存储系统是linux系统非常重要，也是非常基础的知识点。整个存储系统涉及到知识点也非常的多。...本文主要通过磁盘简介->分区管理->文件系统管理->文件存储结构->软连接和硬链接->挂载原理->常见存储相关操作命令，这一条主线来让大家对linux的整个存储系统有个初步，清晰的了解. 1.磁盘简介...首先是从盘片开始，对单个盘片来说，我们要掌握的两个非常重要的概念就是磁道和扇区，盘片转一圈画出来的圆就是磁道。...接着就是磁头，磁头的主要工作就是在盘片上里外来回往返的读取和写入数据。 2.分区管理 从分区开始往后的概念，已经和磁盘的物理组件没有什么直接关系了。概念也会越来越抽象，也容易混淆。...软连接和硬链接 有个inode的概念后，我们再来探讨软连接和硬链接就容易理解多了。 硬连接：就是把一个文件指向同一个inode，也就是让这个文件共享同一个inode以及inode所指向的数据块。
Polars 简介 Polars是一个高性能的数据处理库，它旨在提供快速的数据处理能力，特别是在处理大型数据集时。Polars是由Rust语言编写的，这使得它在性能和内存安全性方面具有显著优势。...以下是Polars的一些关键特性和优势： 高性能：Polars的设计重点在于优化数据处理的速度。它利用Rust语言的性能优势，提供了快速的数据过滤、分组、排序和其他常见数据操作。...并行处理：Polars支持并行处理，可以充分利用现代多核处理器的能力，进一步提高数据处理的速度。...易用性：Polars提供了类似于Pandas的API，这使得对于熟悉Pandas的用户来说，学习和迁移到Polars的成本相对较低。它支持常见的数据处理操作，如数据读取、数据清洗、数据转换等。...开源：Polars是一个开源项目，它鼓励社区参与和贡献，这意味着它不断地在进化和改进。
数据处理。当用户文件托管到了七牛，那么针对文件内容的数据处理需求也会自然衍生。比如我们第一个客户就给我们提了图片缩略图相关的需求。在音视频内容越来越多的时候，自然就有了音视频转码的需求。...而分布式存储集群的演进和优化，才是我们最核心的事情。早在 2012 年 2 月，我们就启动了新一代基于纠删码算术冗余的存储系统的研发。新存储系统的关注焦点在： 成本。...让我们回到存储系统最核心的指标 —— 可靠性。首先，可靠性和集群规模是相关的。...我们在存储系统上又有了一些好玩的想法。从长远来说，单位存储的成本会越来越廉价（硬件和软件系统都会推动这个发展趋势）。而存储系统肯定会越来越复杂。...存储系统越来越复杂，越来越专业，这就导致自建存储的难度和成本越来越高，自建存储的必要性也越来越低。
掌握了这四个概念，就掌握了Kubernetes中存储系统的核心。我用一张图来说明这四者之间的关系。 ?...Volumes是最基础的存储抽象，其支持多种类型，包括本地存储、NFS、FC以及众多的云存储，我们也可以编写自己的存储插件来支持特定的存储系统。Volume可以被Pod直接使用，也可以被PV使用。...普通的Volume和Pod之间是一种静态的绑定关系，在定义Pod的同时，通过volume属性来定义存储的类型，通过volumeMount来定义容器内的挂载点。 PersistentVolume。...可以包含两个字段matchLabels和matchExpressions。 storageClassName 类似标签选择器，通过storagClassName 来确定PV资源。...Kubernetes Storage Configure a Pod to Use a PersistentVolume for Storage Persistent Volumes kubernetes存储系统介绍
高可用性：在分布式文件系统中，高可用性包含两层，一是整个文件系统的可用性，二是数据的完整和一致性 低成本：分布式存储系统的自动容错和自动负载平衡允许在成本较低服务器上构建分布式存储系统。...是 Hadoop 的核心组件之一， Hadoop 非常适于存储大型数据 (比如 TB 和 PB)，其就是使用 HDFS 作为存储系统....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。...数据位置暴露给计算框架 适合大数据处理：GB,TB,甚至PB级数据。百万规模以上文件数量。10K+节点规模。 流式文件访问：一次性写入，多次读取。保证数据一致性。...追求高性能和高扩展性FastDFS，可以看做是基于文件的key value pair存储系统，称作分布式文件存储服务更为合适。
存储系统，从其固有的任务，很难摆脱复杂系统的诅咒。无论是单次文件系统，还是C / S或B / S结构数据库存储中间件的兴起，还是当今最热的云存储服务，存储都非常复杂，而且越来越复杂。...但是对于存储系统，你需要把大部分的精力花在处理各种异常情况上，你应该相信，即使是这些混乱的、多样化的分支过程的错误，也是“业务逻辑”的正常存储系统。...但是如果有一个高可用性的存储中间件,服务器端业务程序简单地存储中间件更新状态和操作通过在同一时间开始为彼此做更多的业务应用程序实例和负载平衡,很容易实现业务逻辑。...在分布式存储系统出现之前，一些应用程序采用了一些基于单一文件系统的改进版本。例如，将RAID5添加到单个文件系统中，以实现数据冗余，以解决单个文件系统的可靠性问题。...HDFS更适合于日志存储和日志分析(数据挖掘)，而不是存储大量的富媒体文件。因为: 1. HDFS 的 block 大小为 64M，如果文件不足 64M 也会占用 64M。
目标 高吞吐量. 支持大量的事件流, 如日志aggregation 优雅的处理巨量数据日志以支持周期性的离线数据加载 低延迟提交 支持分区, 分布式, 实时处理...
box" ref={this.box}> {renderList} ) } } # 虚拟列表 虚拟列表是一种长列表的解决方案，现在滑动加载是 M 端和...分区 视图区：视图区就是能够直观看到的列表区，此时的元素都是真实的 DOM 元素 缓冲区：缓冲区是为了防止用户上滑或者下滑过程中，出现白屏等（缓冲区和视图区为渲染真实的 DOM ） 虚拟区：对于用户看不见的区域... ) })} ) } # 防抖和节流...防抖和节流....类组件 在 componentWillUnmount 生命周期及时清除延时器和事件监听器 函数组件 在 useEffect 或者 useLayoutEffect 第一个参数 create 的返回函数
数据处理 数据处理的内容比较多，这里主要以数据的索引、筛选为主，关于数据的插值和统计计算以后再说（又拖了一次，哈哈） 第一个要说的是后台留言询问的，如果从daily的nc文件中抽取某些年份1-4月的数据...，以前也说到过 xarray系列｜教你更高效的进行数据处理和分析。...xarray系列｜WRF模式前处理和后处理 善用 .sel、.isel和 .where 等索引函数能够有效改善数据处理效率。...涉及到大量的数据处理时，可以结合 xarray 和 dask 改善效率，但是 dask 的学习成本稍高一些。...有效结合 xarray 和 pandas 能够更好的进行数据处理和分析，比如在不规则数据索引时。不要想单独利用某一个工具实现所有功能。 其中涉及到的一些点展开说的话篇幅太大，以后单独细说。
assignTimestampsAndWatermarks()方法接受的参数类型有AssignerWithPeriodicWatermarks和AssignerWithPunctuatedWatermarks...两种，分别对应周期性水印和打点（即由事件本身的属性触发）水印，它们的类图如下所示。...如果产生了递减的时间戳，就要使用名为MonotonyViolationHandler的组件处理异常，有两种方式：打印警告日志（默认）和抛出RuntimeException。...迟到数据处理 如上所述，水印的乱序区间能够保证一些迟到数据不被丢弃，但是乱序区间往往不很长，那些真正迟到了的数据该怎么办呢？有两种方法来兜底，可以说是Flink为迟到数据提供的第二重保障。...对于滑动窗口和滚动窗口是累积（accumulating）策略，对于会话窗口则是累积与回撤（accumulating & retracting）策略。之前讲DataFlow模型时提到过，不废话了。
结果跳转方式 ModelAndView 设置ModelAndView对象 , 根据view的名称 , 和视图解析器跳到指定的页面 ....req.getRequestDispatcher("/WEB-INF/jsp/test.jsp").forward(req,rsp); } } SpringMVC 通过SpringMVC来实现转发和重定向...) { model.addAttribute("msg", "ModelTest1"); return "redirect:/index.jsp"; } } 数据处理...处理提交数据 提交的域名称和处理方法的参数名一致 package cn.com.codingce.controller; import cn.com.codingce.pojo.User; import...当然更多的以后开发考虑的更多的是性能和优化，就不能单单仅限于此的了解。 请使用80%的时间打好扎实的基础，剩下18%的时间研究框架，2%的时间去学点英文，框架的官方文档永远是最好的教程。
【清华大学-美团数字生活联合研究院学术沙龙】由清华大学-美团数字生活联合研究院发起和主办。...| 议题及讲师 议题简介 在信息化基础设施中，存储系统越来越扮演非常重要的角色，与此同时，存储系统也日益复杂，受到的安全威胁也是不断增长。...可靠存储系统希望能够在确保系统可用性的同时，也大大降低运维复杂性，降低人力成本。报告主要说明基于大规模编解码的存储系统设计与实现中的关键问题，介绍测试和实际使用的案例情况。...进一步，基于可靠存储，如何解决数据存储的安全性，包括保密性、完整性和可用性三个方面，报告将分享一些初步的分析和思考。...嘉宾简介 武永卫，清华大学计算机系长聘教授 主要从事并行与分布式处理、云存储和大数据系统等方面的研究工作。
我们的系统是由冷数据和热数据混合组成的，这是一个众所周知的事实。混合介质存储系统技术引起了热烈的争议，它也被应用于为Facebook这种规模的应用程序设计存储系统。...使用多种存储介质来代替同介质存储系统，这样的分配就可以让我们从那些不经常访问的数据处夺来资源补贴给那些经常被访问的数据。 对帕累托原则的误解导致了构建和度量存储系统时的诸多混乱。...因此，为了获得优异的性能，即便不使用磁盘，存储系统仍然需要使用多种介质，实现混合存储。我发现这就是”混合存储“和”全闪存阵列”(AFA)被误解的原因。...对仍然使用磁盘做存储者来说，混合存储系统并不是一个廉价存储系统，它只是一个把更多的钱花费在存放热门数据的高性能存储上的一种存储框架。...非常感谢Jake Wires和Stephen Ingram，他们投入了大量的工作对这篇文章所采用的数据进行跟踪采集、处理和分析。
它是用于部署，扩展和管理大型MySQL实例集群的数据库解决方案，其架构可以像在专用硬件上那样有效地在公有云或私有云架构中运行，能够将很多重要的MySQL特定与NoSQL数据库的可扩展性加以结合并实现扩展...◆ 从裸机迁移到私有云或公有云 ◆ 部署和管理大量的MySQL实例 ◆ Vitess使用本地查询协议包括兼容的JDBC和Go数据库驱动程序，此外，它还实现了几乎与任何其他语言兼容的MySQL...该项目支持自动故障转移/恢复，复制和滚动升级。...不过这些都不是问题，BetterCloud，Flipkart，Kings of Quiz，Slack，Square Cash，Stitch Labs和YouTube等公司正在各个生产和部署阶段使用Vitess...Booking.com，GitHub，HubSpot，Slack和Square在内的组织也是该项目的积极贡献者。
分布式存储的兴起与互联网的发展密不可分，互联网公司由于其数据量大而资本积累少，而通常都使用大规模分布式存储系统。...与传统的高端服务器、高端存储器和高端处理器不同的是，互联网公司的分布式存储系统由数量众多的、低成本和高性价比的普通 PC 服务器通过网络连接而成。...软硬解耦、易于扩展、自动化、基于策略或者应用的驱动是存储系统发展的特征。...面对众多的数据与信息来源，未来的存储系统在连接层上必须更普适，更丰富。...各类型数据存储技术仍在不断的完善和创新，以适应日益增长和不断变化的数据存储需求，形成了多层级、广泛覆盖的产品体系结构。
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