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 当数据发送到其它系统时, 需要知道这个系统是可以容错的(fault-tolerance...) kafka为了做到这一点, 系统设计更加接近数据库的日志系统而非传统消息队列 难点 硬盘读写问题 写入银盘慢?..., 或者更多 更糟糕的是使用jvm的场景, 1. java 对象的额外数据很大, 一般会是数据的两倍甚至更多. 2....综上, kafka的设计很简单, 直接写入文件系统(kernel cachepage)而不经过任何缓存....在硬盘数据结构上kafka不选择常用的Btree, 虽然有O(logN)的速度, 但是机械硬盘并不如此, 机械硬盘每一次跳动要10ms kafka 的消息被消费后, 并不会立即删除, 而是会保留一段时间
一、云存储系统的优势 云存储系统底层存储基于对象存储存储资源 云存储资源访问完全兼容原有老图库访问规则 图片访问资源转换规则服务，基于动态弹性扩缩容相关部署，避免大流量访问带来的服务器压力 云存储访问资源...CDN资源子域名共享CDN缓存 二、云存储系统相关功能 三、云存储适用的场景 1.块存储 传统的文件系统，是直接访问存储数据的硬件介质的。...适用场景：数据中心块设备集群、磁带机存储阵列、硬盘内部工作....块存储设备适合大批量冷数据快速写入及管理。...如：数据库系统 2.文件存储 把存储介质上的数据组织成目录-子目录-文件这种形式的数据结构，用于从这个结构中寻找、添加、修改、删除文件的程序，以及用于维护这个结构的程序，组成的系统有一个专用的名字：文件系统...适用场景：各大公有云存储系统及网盘（OSS、S3、COS、七牛云对象存储），专业的存储系统，对存储量要求较高的大型存储系统，对高可用要求较高的存储系统，专业的企业网盘 目前开源的对象存储系统：MinIO
闯关目的 第1关：汉字字库存储芯片扩展实验 (1) 理解存储系统进行位扩展、字扩展的基本原理； (2) 使用相关原理解决实验中汉字字库的存储扩展问题，并能够使用正确的字库数据填充。...自动测试电路会逐一取出 trace 存储器中的主存地址去访问存储系统，并逐一将数据从 cache 模块取出送校验和计算电路计算校验和，计数器值为256时会停止电路运行，此时所有存储访问的 cache 命中率将会在右上角...自动测试电路会逐一取出 trace 存储器中的主存地址去访问存储系统，并逐一将数据从 cache 模块取出送校验和计算电路计算校验和，计数器值为256时会停止电路运行，此时所有存储访问的 cache 命中率将会在右上角...自动测试电路会逐一取出 trace 存储器中的主存地址去访问存储系统，并逐一将数据从 cache 模块取出送校验和计算电路计算校验和，计数器值为256时会停止电路运行，此时所有存储访问的 cache 命中率将会在右上角...自动测试电路会逐一取出 trace 存储器中的主存地址去访问存储系统，并逐一将数据从 cache 模块取出送校验和计算电路计算校验和，计数器值为256时会停止电路运行，此时所有存储访问的 cache 命中率将会在右上角
设计一个日志存储系统实现如下功能： void Put(int id, string timestamp)：给定日志的 id 和 timestamp，将这个日志存入你的存储系统中。
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。...问题就在这里：通过给数据分配不均等的资源可以给类似帕累托分布的结构更好的支持。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。...如果你想了解更多，（上面链接处）我的存储讨论日展示概要地介绍了工作负载监控和自动分级设计，即分层设计。 非均匀分布无处不在。...类似这样的设计也使得高速公路和乡间公路设计、中心城市交通系统设计、互联网核心路由设计以及许多Netflix入门级系列课程设计上都有所不同。
数据库 - 关系型数据库 数据库表设计与范式 1NF,2NF,3NF 优点 减少数据冗余 保证数据完整性 SQL语言提供了强大的查询功能 问题 数据结构复杂情况下表结构难以维护 性能一般，容易产生性能瓶颈...可扩展性较差 数据库 - NoSQL数据库 NoSQL数据库特点 Key - Value结构 支持结构化查询 优点 易于维护 性能较高 可扩展性好 问题 容易产生数据冗余 不支持SQL查询 二、游戏服务器架构与数据存储设计...软件工程思想：分离稳定和不稳定 稳定，使用MySQL表字段，例如：NAME、职业、角色的性别、等级； 不稳定，打包放入GAMEBLOB里面，再通过DR技术进行版本控制和管理，例如：道具、学会的技能； 混合式存储设计...游戏服务器存盘策略设计 Player——>Game Server 1（Player Runtime Data）<——(load)DB 游戏存盘需求特点：update > read > insert >...注：此模型较简单，真正设计时会比这个复杂的多。 运营日志存储 什么是运营日志？ 游戏中玩家重要行为的记录 诸如登录记录，等级变更，财产变化流水，交易记录等信息 运营日志的用途有哪些？
读写分离的设计： 但是再深究下去，memtable具体是以怎样的格式持久化到磁盘上的呢？...如果说到 B+ 树大家应该不陌生，像 MySQL 这样的关系型数据库底层一般用 B+ 树结构来存储数据。LSM 树其实就是另一种存储数据的结构，常见于日志存储系统中。 首先，我们先来聊聊存储系统。...但磁盘就不一样，考虑到磁盘读取的操作效率相对比较低，且每次只能读取固定大小的磁盘数据，你要自己设计数据的存储布局，规定每个字节存什么信息，然后基于你设计的存储布局实现增删查改的 API，比较枯燥琐碎。...因为 B+ 树是磁盘数据结构，虽然原理上可以理解为 BST 的加强版，但考虑到数据文件格式的设计，真正的代码实现非常复杂。...LSM 树不可能向 B 树那样维护所有数据的有序性，但可以维护局部数据的有序性，从而一定程度提升读性能。 LSM 树的设计 就我的理解，LSM 树其实不是一种数据结构，而是一种存储方案。
来源 | 经授权转载自 百度智能云技术站 公众号 海量数据对数据湖存储的扩展能力提出了极高的要求。元数据面作为云存储最核心、最底层的系统之一，直接决定了存储系统的扩展性。...云存储系统一般由数据面和元数据面构成，其中数据面用于存储用户数据，元数据面用于存储数据对应的 meta 信息。...用户数据量和访问量的增加会导致元数据面存储的条目数和 QPS 增加，元数据面的扩展性会直接影响到整个存储系统的扩展性。...我们根据业务场景和自身设计，采集了系统数据的多维度特征。...7TafDB 应用效果 通过以上设计和优化，我们实现了一套功能完备，具备极致性能和扩展性的元数据存储系统。
分布式数据存储系统：CAP理论 前言 什么是 CAP？...总结 前言 分布式系统处理的关键对象是数据，而数据其实是与用户息息相关的。CAP 理论指导分布式系统的设计，以保证系统的可用性、数据一致性等特征。...这种设计方式保证了分区容错性，但牺牲了一定的系统可用性。...网络分区出现后，各个节点之间数据无法马上同步，为了保证高可用，分布式系统需要即刻响应用户的请求。但此时可能某些节点还没有拿到最新数据，只能将本地旧的数据返回给用户，从而导致数据不一致的情况。...待网络恢复后，服务器 A 和 B 的数据会同步到 C，C 更新数据为 59，最终三台服务器数据保持一致，用户刷新一下查询界面或重新提交一下查询，就可以得到最新的数据。
在各个平台，以并发笔记的ID分享过很多关于共识算法的内容了，所以接下来我准备分享Paxos的实战内容，如何基于Paxos设计一个分布式系统。...shihuili1218/klein 你可以独立部署Klein，像使用Redis一样使用它；但是仅仅是这样的话，也太没有新意了，它有趣的地方在于：Klein可以内嵌入你的项目中，你可以不依赖任何中间件，保证各个成员之间的数据一致...• 快照【完成】 • 拆分Group，proposer等角色无须隔离，只需隔离instance【完成】 • 增加Master：成员变更、优化读请求【进行中】 • 成员自动发现(调研) • 数据对齐
Kudu是Cloudera开源的新型列式存储系统，专门为了对快速变化的数据进行快速的分析。 在国内，小米和神策都已经采用了kudu。...我们使用了kudu 1.3.0版本存储用户行为数据，现在已经使用了一段时间。 首先它的插入性能还是不错的，设置足够的内存以后，插入速度轻轻松松就达到了百万条每秒。...所以如果把每次的RowResult放到一个集合中，最后发现数据都一样。这个思路同事普遍认为和正常程序员思路不一样。 它的客户端缓存了过多的数据。...在一个client中open一个table以后,如果数据库的schema在外界发生了变化,从这个client上进行的数据操作,会由于schema不正确而无法操作.比如另一个client添加了一个列,前一个...这个指令集倒不是特别新，但是很多时候我们的服务器是虚拟机，有的虚拟机CPU没有这个指令集,因此无法使用kudu 5 如果频繁删除创建table，会造成master和tablet server元数据不一致造成问题
作者 | Micah Lerner 译者 | 明知山 策划 | 蔡芳芳 本文对论文“Druid：一个实时分析数据存储系统”进行了概括总结，对 Druid 的架构、存储格式、查询 API 等进行了简要介绍...Zookeeper，存储系统的当前状态（包括片段的副本保存在系统中的哪些分布式节点上）。 实时节点 实时节点有两个职责：从生产者那里获取数据和响应用户对最新数据的请求。...每个（时间段、数据源）缓冲区在被清除之前会暂时保留在节点上——由于资源有限，节点需要定期从内存中清除记录缓冲区。在回收时，内存缓冲区中的数据将被写入“深度”存储系统（如 S3 或谷歌云存储）。...这种设计被用于其他几种数据库（如 Redshift 和 Cassandra）和文件格式（如 Parquet）中，因为它提供了性能优势。...结 论 我发现 Druid 论文很有趣，因为它的设计目标是同时处理实时和历史数据分析。 这个系统代表了实现上述设计目标的一个步骤——Druid 是“Lambda 架构”的第一个实现。
前言 我们知道在一个存储系统中，不光光只有它所存储的数据文件重要，它的存储系统的元数据管理同样十分的重要。...因为涉及到存储系统数据访问操作时，会经过存储系统元数据的查询或更新操作，如果元数据这边的操作出现性能瓶颈，同样会导致用户访问数据的行为出现缓慢的情况。...本文我们来聊聊存储系统一般是如何做高效的元数据管理的，这里面会涉及到多种不同的元数据管理方式。...这个版本的存储系统需要保证的是操作流程的流畅性处理，与此同时整个系统所维护的元数据体量也不是很大。...这个设计一个比较典型的例子是HDFS的Federation方案，然后Proxy Role是client端的ViewFs，或者是HDFS RBF功能的Router角色。
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。...优点： 高容错性：数据自动保存多个副本，副本丢失后，自动恢复 适合批处理：移动计算而非数据。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。...Ceph提供三大存储接口，能够将企业中的三种存储需求统一汇总到一个存储系统中，并提供分布式、横向扩展，高度可靠性的存储，具备高可用性、高性能及可扩展等特点。...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。...MFS的主备架构情况类似于MySQL的主从复制，从可以扩展，主却不容易扩展 随着MFS体系架构中存储文件的总数上升，Master Server对内存的需求量会不断增大 关于大数据开发，分布式文件存储系统
网络附属存储基于标准网络协议（Tcp/IP）实现数据传输，为网络中的Windows / Linux / Mac OS 等各种不同操作系统的计算机提供文件共享和数据备份。...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。...存储设备是指一台或多台用以存储计算机数据的磁盘设备，通常指磁盘阵列。...6、NAS与SAN的区别在两方面： 第一，从网络架构来说，本质区别在于： NAS，直接使用TCP/IP传输数据。SAN使用SCSI或iSCSI协议传输数据。...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
阅读这篇博客前首先你需要知道什么是分布式存储以及分布式存储中的数据分片存储的方式有哪些？...分布式存储系统设计（2）—— 数据分片 阅读玩这篇文章后你会知道分布式存储的最优方案是使用 一致性hash算法实现，至于什么是一致性hash算法可以看这里 一致性 hash 算法（ consistent
那么如何基于Ceph来构建一套符合企业业务需求的软件定义存储系统呢？ 构建之前 在进行正式的设计和构建之前，一定要调查清楚对存储系统的需求。 首先理解你希望运行的workload的特性....设计架构 1）网络 网络是容易出现分布式存储系统性能瓶颈的所在，因此，选择大带宽的网络往往不会出错。考虑Bond以及交换机的适配，选择1Gb，10Gb，25Gb，100Gb。...第三，可以考虑将Cluster网络的带宽设计为Public网络的两倍。...这是考虑到，分布式存储系统在三备份的情况下，外部数据在写入主备节点后，主备节点会将该数据同时写入第二和第三备份节点；同时，数据在各存储节点之间的re-balance以及recovery都需要消耗Cluster...设计和搭建软件定义存储系统是一件复杂的任务。Ceph只是其中的一部分，它还与很多方面相关：服务器，硬盘，网络，Linux内核，文件系统。
简介 Druid 是一个开源的，分布式的，列存储的，适用于实时数据分析的存储系统，能够快速聚合、灵活过滤、毫秒级查询、和低延迟数据导入。...Druid在设计时充分考虑到了高可用性，各种节点挂掉都不会使得druid停止工作（但是状态会无法更新）； Druid中的各个组成部分之间耦合性低，如果不需要实时数据完全可以忽略实时节点； Druid使用...加速列存储的查询速度，并使用CONCISE算法来对bitmap indexing进行压缩，使得生成的segments比原始文本文件小很多； 架构 整体架构 Druid集群包含不同类型的节点，而每种节点都被设计来做好某组事情...这样的设计可以隔离关注并简化整个系统的复杂度。 不同节点的运转几乎都是独立的并且和其他的节点有着最小化的交互，因此集群内的通信故障对于数据可用性的影响非常小。...Druid被设计用于： 一直在线的服务 获取实时数据 处理slice-n-dice式的即时查询 查询速度不同： Druid是列存储方式，数据经过压缩加入到索引结构中，压缩增加了RAM中的数据存储能力，
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...怎么才能让磁头高效的准确的定位到所需要的数据上呢？于是有了分区，分了区后，磁头就会知道哪些数据靠盘片外一点，哪些数据靠盘片的里面一点。...图4.1 如图4.1所示，文件系统分成了若干个组块，而每个组块大体上分为了两个区域，数据区以及源数据区。...数据区存放的是数据的内容本身，而源数据区存放的是一些与数据的内容本身无关的一些为了达到某种管理机制的数据。 在源数据区中，inode表，记录的是文件的属性和文件所在数据块的地址。
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