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朱建平:如何架构海量存储系统

下面是朱建平老师关于如何架构海量存储系统的分享。 朱建平_视频.jpg 讲师介绍:朱建平,毕业于武汉大学计算数学系。...接下来我给大家分享的是海量存储系统,有人说存储是“后台开发领域中的明珠”,是后台技术挑战最大的,今天那么多人趁着周末的时间来学习,我们一起来剖析下这个“明珠”。...整个分享分为四块:一是讲讲什么是存储,虽然大家都接触过,今天我稍微系统点地给大家梳理下;二是怎么去从零构建一个海量存储的系统,在座各位亲自构建海量分布式存储系统的机会可能并不是很多,但是可以从中学习下怎么去架构后台系统...幻灯片13.PNG 总结一下海量存储的关键技术:一是数据分布算法,二是存储引擎,三是数据一致性协议,四是数据建议,五是磁盘管理,六是数据容灾、恢复。...这些对于海量存储系统都是非常关键的一些技术,大家如果要了解的话,可以从这几个方面展开看看,拓展来看,还有异地分布方面的一些技术。

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海量数据, 为何总是 海量垃圾 ?!

2017.9.10, 深圳, Ken Fang 雷军说:我拥有海量的数据, 却不知道怎么用?每年, 花在存储海量数据的费用, 也是海量;足以使企业破产⋯ 为何会如此?...当我们将所谓 “海量数据分析” 的神秘面纱给揭开时, 打破 “海量数据分析” 的神话, 就会很容易的明白, 真正的问题到底出在哪?为何谷歌能做到的, 我们却做不到?...大家都明白的 Common Sense: 做海量数据分析, 要先能建立数据模型;有了数据模型, 我们才能从 “海量” 数据中, 去提炼出 “有用” 的数据。...海量数据分析最关键、最重要的ㄧ步:将海量数据 “转换” 为有用的数据。 而数据模型建立的前提是: @ 要能先分析出, 产生数据背后的 “用户的目的” 。例如:用户是基于什么样的社会事件?天灾?...这样的数据, 再如何的 “海量”, 也根本没法经由 “数据分析师”, 使用任何的数据分析工具, 建立出任何有效的数据模型;海量数据将永远没办法转换为有用的数据。 为什么谷歌能做得到?

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存储系统的那些事

HDFS 更适合做日志存储和日志分析(数据挖掘),而不是存储海量的富媒体文件。因为: HDFS 的 block 大小为 64M,如果文件不足 64M 也会占用 64M。...有人可能会说我可以调小 block 的尺寸来适应,但这是不正确的做法,HDFS 的架构是为大文件而设计的,不可能简单通过调整 block 大小就可以满足海量小文件存储的需求。...当然作为大文件日志型存储,这个瓶颈会非常晚才遇到;但是如果作为海量小文件的存储,这个瓶颈很快就会碰上。 HDFS 仍然沿用文件系统的 API 形式,比如它有目录这样的概念。...七牛云存储的设计目标是针对海量小文件的存储,所以它对文件系统的第一个改变也是去关系,也就是去目录结构(有目录意味着有父子关系)。...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。经典的 3 副本存储系统虽然经典,但是代价也是高昂的,需要我们投入 3 倍的存储成本。

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盘点分布式文件存储系统____分布式文件存储系统简介

盘点分布式文件存储系统 在项目的数据存储中,结构化数据通常采用关系型数据库,非结构化数据(文件)的存储就有很多种方式,服务器本地存储、Nas挂载、ftp等等,今天就来盘点一下,分布式文件存储系统。...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。...TFS是一个高可扩展、高可用、高性能、面向互联网服务的分布式文件系统,主要针对海量的非结构化数据,它构筑在普通的Linux机器 集群上,可为外部提供高可靠和高并发的存储访问。...MooseFS还具有可找回误操作删除的文件,相当于一个回收站,方便业务进行定制;同时MooseFS对于海量小文件的读写要比大文件读写的效率高的多。...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

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大数据理论:揭开大数据理论的神秘面纱

本文将全面介绍大数据理论的基础概念、关键技术及其在实际中的广泛应用。 一、大数据的基本概念 大数据的定义 大数据(Big Data)指的是规模巨大、增长迅速且种类繁多的数据集合。...二、大数据的关键技术 数据存储技术 大数据的存储是一个巨大挑战。...传统的关系型数据库难以应对大数据的规模和速度,因此需要采用分布式存储系统,如Hadoop的HDFS(Hadoop Distributed File System)和NoSQL数据库(如Cassandra...例如,天文学家利用大数据技术处理来自望远镜的海量天文观测数据,探索宇宙的奥秘。...四、UML 模型示例 为了更好地理解大数据的关键技术和应用,下面通过一个简单的UML图展示大数据生态系统的组成部分及其关系。 五、结论 大数据理论为我们提供了处理和利用海量数据的方法和工具。

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存储系统的那些事

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。...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。...有人可能会说我可以调小 block 的尺寸来适应,但这是不正确的做法,HDFS 的架构是为大文件而设计的,不可能简单通过调整 block 大小就可以满足海量小文件存储的需求。 2....当然作为大文件日志型存储,这个瓶颈会非常晚才遇到;但是如果作为海量小文件的存储,这个瓶颈很快就会碰上。 3. HDFS 仍然沿用文件系统的 API 形式,比如它有目录这样的概念。

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