支持 Linux、FreeBSD、AID 等Unix系统，解决了大容量的文件存储和高并发访问问题，文件存取实现了负载均衡，适合存储 4KB~500MB 之间的小文件，特别适合以文件为载体的在线服务，如图片...五、文件存储 5.1 LOSF问题 小文件存储（LOSF）面临的问题： 本地文件系统innode梳理优先，存储小文件数量受限。 目录层级和目录中文件数量会导致访问文件开销很大（IO次数多）。...小文件存储，备份和恢复效率低。 针对小文件存储问题，FastDFS 提供了文件合并解决方案。...FastDFS 默认创建大文件为 64M，大文件可以存储很多小文件，容纳一个小文件的空间叫slot，solt 最小256字节，最大16M。小于256字节当256字节存储，超过16M文件单独存储。...5.2 存储方式 （1）【默认存储方式】未开启合并 ，FastDFS生成的file_id 和磁盘上实际存储的文件一一对应。 （2）【合并存储方式】多个file_id对应文件被存储成了一个大文件 。
海量数据时代来临，但在这上空飘着一朵乌云——那就是海量小文件的存储问题。 海量小文件是怎么产生的？...海量小文件，存储大烦恼 海量小文件体量庞大，但目前的文件系统包括本地文件系统、分布式文件系统都是匹配大文件场景的。...如前面所讲的智能安防、智慧金融的存储架构方案设计，就需要重点考虑到存储系统对于海量小文件的处理性能难题。...比如传统NAS存储采用二叉树结构进行数据的存放，这种方法在遇到海量小文件的时候，文件系统在存储海量小文件的同时还需要存储更大数据级的海量元数据，NAS存储在扩展性和检索速度方面很容易就达到了瓶颈。...海量小文件案例实践 据深信服透露，南方某市公安反恐工程项目采用了深信服分布式存储进行智能安防的数据存储，其中涉及到3.5PB的视频存储以及数十亿级别的人脸识别的海量小文件存储，是一个典型的大文件与海量小文件混合存储的场景
当今世界，互联网、大数据应用迅猛发展，物联网、人工智能、云计算 技术日新月异，随之而来的是各种企业和个人应用持续不断地产生亿级甚至是百亿级的海量小文件。...这些小文件的元数据管理、存储性能以及访问效率等问题因而成为学术界和工业界公认的难题。...为此，杉岩数据推出了强大的对象存储产品，解决企业对海量图片、视频等非结构数据存储需求，以便更好的挖掘非结构化数据的价值。...· 第二级： 在集群多个区域故障的时候，提供跨集群容灾方案。支持二到六个数据中心的数据容灾，包括双中心或者是更复杂的方式建立存储集群，不同数据中心之间进行数据异步传输。...对象存储+AI，创造无限可能 在完成大量非结构化数据积累后，企业可以通过结合AI先进的数据分析与挖掘技术，发挥海量数据背后的价值，为更多智能化的新业务系统提供强劲助力，支撑企业业务发展。
2）支持Linux/Windows 系统 3）支持集群，支持动态扩展，支持数据容量最大可达10TB 4）支持单文件最大2G 5）支持2种负载均衡策略 6） 支持单文件在2个节点存储...系统的整体存储结构 在该结构中主要分为了两类节点：SN节点和MS节点，SN节点主要职责是存储数据，而MS节点的职责就是监控管理每个节点，而我们的FSI节点主要为用户提供访问本系统的接口，结构示意图如下...表示文件备份到了两个节点上，当用户通过指定的文件ID 进行查找文件时，系统首先对文件ID前两个字节进行解析，分析此文件存放的节点号（SNID），然后通过解析到的SNID，建立到此节点的链接，最后由节点通过查找本地存储文件目录...文件删除流程图 7.对大文件上传的支持流程图 分布式文件系统对大文件的支持主要是集中在对于文件分块的处理，本系统的对大文件支持也是通过将大文件进行分割成小的文件块，然后对每一个文件块进行处理（存储...，存储在新加入的节点上，这里主要是通过文件备份来完成，数据迁徙的工作的。
小文件合并方案分享 现有问题 资源利用率&成本:受限于磁盘性能和硬件成本，需要在控制好硬件成本的情况下，解决海量小文件的存储，提高资源利用率。...单个集群如果存储了大量小文件(240块SATA，总共6亿文件，文件大小约100KB)，磁盘容量平均利用率只有22%。 读写性能:随着集群文件数量的增长，整体的读写性能会急剧下降。...导致这类性能下降的原因主要有2个，一方面是filestore底层采用xfs文件系统，xfs不适合做这种大量小文件的存储，另外是我们采用了SMR的SATA磁盘，这类磁盘也不适合用在Ceph里，具体可以参考下面的文档...单pool结构方案 ? 写入数据之前，需要预先分配一个大文件块，调度算法实现较复杂。(单个大文件读写竞争处理) 大文件发生GC时(空洞资源回收)，会同时影响小文件读写。...多pool结构方案 按默认方式写入数据，写入过程不需要考虑后续大文件合并的问题，实现较简单。 大文件发生GC时(空洞资源回收)，只会会影响部分小文件读。
介绍 本项目是使用Java开发的一个分布式海量小文件存储系统，功能包括文件上传、文件下载、文件存储等，解决了海量小文件在存储和访问过程中遇到的各种性能问题。...项目特性&设计 网络升级 核心逻辑优化 BackupNode+NameNode主备模式高可用架构 NameNode联邦架构 生产级技术架构 网络升级 小文件系统的网络部分原本实现比较杂乱，这是由于讲课的时候需要讲解各种技术的使用方式和演示最底层的开发是使用那些...NameNode联邦架构 为了解决大规模海量小文件带来的内存增长压力，开发了NameNode的联邦架构，简单来说，就是通过多个NameNode节点组成集群，每个NameNode节点保存整个内存目录树的一部分数据
平台上CV类的任务数据集，一般都是海量的图片文件。这类数据集的特点是： 文件个数多，小数据集达到十万级别，大数据集达到百万、千万甚至上亿级别。 单个文件占用空间不大，大多是小文件。 3.2....训练任务测试结果 从图中可以看出，经过优化后针对海量小文件训练场景，训练速度的提升非常明显。在第二个epoch后，元数据缓存优化版本的训练速度提升为原来的3~4倍，且训练速度较为稳定。...延伸方案 上述分析和方案主要针对的是海量小文件的IO密集型计算场景，接下来发散思维，简要介绍一下多种AI加速的解决方案。...通过缓存文件元数据并聚合小文件进行本地存储，能使训练任务的IO方式从网络IO逐渐演变为本地IO。 聚合数据集文件 聚合数据集文件方案主要指的是lmdb、TFRecord等技术。...特征存储 特征存储方式是一种直观有效的方案，本质是进行CPU-GPU算力分离。
小文件的问题其实以前也一直困扰着我，对于传统数仓，导致小文件多的原因非常多： 分区粒度，如果你分区非常多，就会导致更多的文件数产生 很多流式程序是只增操作，每个周期都会产生N个文件，常年累月，积石成山...以前为了解决更新问题，经常一份数据会有中间好几个存储状态，也会导致文件数很多。...为了解决小文件问题，我们也是八仙过海各显神通，一般而言可能都是写个MR/Spark程序读取特定目录的数据，然后将数据重新生成N个文件。...所以其实小文件并没有想象的那么好解决，或者说能够优雅的解决。 为什么海量小文件是问题 前面，我们谈到了小文件的根源。那么文件多就多了，为什么是个问题呢？...Delta如何解决小文件 我们知道，其实大部分存储的问题都有小文件的多的问题，比如HBase等，他们的解决方案是做compaction,本质上就是讲小文件合并成大文件。
关键词：分库分表，路由机制，跨区查询，MySQL 数据变更，分表数据查询管理器与线程技术的结合，Cache 前面已经讲过Mysql实现海量海量数据存储查询时，主要有几个关键点，分表，分库，集群，M-S，...分库是如何将海量的Mysql数据放到不同的服务器中，分表则是在分库基础上对数据现进行逻辑上的划分。...常用解决方案如下： MySQL master/slave:只适合大量读的情形，未必适合海量数据。MySQL cluster:提供的可能不是大家想要那种功能。...MySQL proxy: MySQL master/slave配合MySQL 5.1 partition:只是将一个表存储上逻辑分开，部分改善了性能，但是可扩展性仍然是问题。...海量数据查询时，还有很重要的一点，就是Cache的应用。不过是不是Cache在任何时候都是万能贴呢？不一定。Cache也命中率，维护等问题。
1.从源头上解决，在上传到HDFS之前，就将多个小文件归档 使用tar命令 带上参数-zcvf 示例： tar -zcvf xxx.tar.gz 小文件列表 2.如果小文件已经上传到HDFS了，...可以使用在线归档 使用hadoop archive命令 示例： hadoop archive -archiveName xxx.har -p /文件目录 小文件列表 /存放目录 在线归档的功能实际是一个...MR程序，这个程序将HDFS已经存在的多个小文件归档为一个归档文件！
集群方案：解决DB宕机带来的单点DB不能访问问题。 读写分离策略：极大限度提高了应用中Read数据的速度和并发量。...1) 像Oracle这样成熟稳定的DB可以支撑海量数据的存储和查询，但是价格不是所有人都承受得起。 2) 负载高点时，Master-Slaver模式中存在瓶颈。...而Sharding可以轻松的将计算，存储，I/O并行分发到多台机器上，这样可以充分利用多台机器各种处理能力，同时可以避免单点失败，提供系统的可用性，进行很好的错误隔离。...4) 接下来对分布式数据库解决海量数据的存访问题做进一步介绍 分布式数据方案提供功能如下： （1）提供分库规则和路由规则（RouteRule简称RR），将上面的说明中提到的三中切分规则直接内嵌入本系统
这些海量数据的存储与访问成为了系统设计与使用的瓶颈，而这些数据往往存储在数据库中，传统的数据库存在着先天的不足，即单机（单库）性能瓶颈，并且扩展起来非常的困难。...数据切分 数据切分，简单的说，就是通过某种条件，将我们之前存储在一台数据库上的数据，分散到多台数据库中，从而达到降低单台数据库负载的效果。...无论是垂直切分，还是水平切分，它们解决了海量数据的存储和访问性能问题，但也随之而来的带来了很多新问题，它们的共同缺点有： 分布式的事务问题； 跨库join问题； 多数据源的管理问题 针对多数据源的管理问题
HBase是基于HDFS的简单结构化数据分布式存储技术，其可被用来存储海量图片小文件，并具有系统层小文件合并、全局名字空间等多种优势。但基于HBase的海量图片存储技术也存在一些问题。...本文将介绍基于HBase的海量图片存储技术，并针对其问题给出改进方法。本文第1部分介绍了基于HBase的海量图片存储技术方案，并分析了原理及优势。第2部分介绍了该方案存在的问题及改进方法。...第3部介绍了改进后方案的应用效果。第4部分总结全文，并指明下一步工作。 一、基于HBase的海量图片存储技术 Google利用BigTable来存储网页快照及属性信息，来支持网页搜索。...由于用单元格(Cell)存储图片小文件的内容，上述存储数据的过程实际上隐含了把图片小文件打包的过程。 搭建HBase集群后，采用上面设计的大表即可存储海量图片。...四、结束语 本文设计并实现了基于HBase的海量图片存储技术方案，实现了系统层小文件合并、全局名字空间、并具有良好的通用性；通过对HFile Key-Value字节数组结构的完善，实现了图片读取时的自动纠错
方案一 归档，archive。Hive 具有内置支持，可将现有分区中的文件转换为 Hadoop 存档(HAR)，这样一个曾经由 100 个文件组成的分区只能占用约 3 个文件(取决于设置)。...2、使用concatenate命令合并小文件时不能指定合并后的文件数量，但可以多次执行该命令。 ...方案三 （推荐） 使用 sql， insert overwrite 重新生成数据。 通过创建和原表表结构的中间表，再将数据从原表导入到中间表。...cos、ofs上，创建表后可能需要修改存储路径，默认是hdfs路径。...对于txt格式的文件可以使用 hadoop getmerge 来合并小文件。
使用存储过程代替直接操作。 分离活跃数据。 批量读取，延迟修改。 读写分离。
海量数据处理的核心思想 基于海量数据处理面临的上述两个问题，我们可以很容易想到一些对于海量数据进行处理的方案： 不必把数据一次性加载到内存中，而是通过分批处理的方式，把外存中的数据加载到内存中进行处理；...海量数据处理的一些常见案例及对应处理方案 排序问题 案例：给 10 GB 的订单文件进行排序，排序条件是订单的总金额。 首先需要判断，当前内存中能否一次性处理这 10 GB 的文件？...； 之后依次读取 1.txt~9.txt，这样就生成 10 个存储 key-val 的频率统计小文件。...对于海量数据而言，仍然可以使用上面的两种方式来进行处理： （1）方式1：排序+双指针 先对两个文件 0.txt 和 1.txt 进行排序，具体方案可以参考上文排序问题里面的案例； 然后使用 a 、 b...总结 对于海量数据处理问题，在实际情况中，我们可以先考虑单机内存足够处理的情况下需要采用何种方式； 当我们找到单机内存充足情况的处理方案以后，再通过一些海量数据的通用处理手段，例如：外存分批读取、分片、
针对上一个版本https://my.oschina.net/shyloveliyi/blog/786337，有如下更新： 1、解决数据采集汇总后实时存储到hive表中。
本方案试运行中，待观测其性能、稳定性及健壮性，请勿直接应用生产。 涉及的技术栈。 hadoop，版本2.6.0，主要用来存储数据及进行离线分析。 ...当天数据全部存储到增量表中，并设置时效36小时，自动清除过期数据，每天将增量数据，同步到全量数据中。...，按天进行同实时计算同样的分析，存储到hbase中。...并将最终结果存储到mongodb（存储时 注意不要和实时分析放在同一个document里）。 5、开放spark的thirfserver对外提供日志数据查询供运维定位问题。 ...但目前还没一个完美的解决方案。一个变相的解决办法是限定hive表，然后根据规则将数据写入到hive表文件里。
对于海量数据的处理 随着互联网应用的广泛普及，海量数据的存储和访问成为了系统设计的瓶颈问题。对于一个大型的互联网应用，每天几十亿的PV无疑对数据库造成了相当高的负载。...像 Oracle这样成熟稳定的数据库，足以支撑海量数据的存储与查询了？为什么还需要数据切片呢？...即使就是能支付的起，假如有更好的方案，有更廉价且水平扩展性能更好的方案，我们为什么不选择呢？...也就是说，现在我们这样的方案还是存在问题的，容错性能是经不起考验的。当然了，问题总是有解决方案的。...这种情况显然是应该避免的，因为它导致相同内容被存储到不同缓冲中去，降低了系统存储的效率。分散性的定义就是上述情况发生的严重程度。好的哈希算法应能够尽量避免不一致的情况发生，也就是尽量降低分散性。
网络平台部以构建敏捷、弹性、低成本的业界领先海量互联网云计算服务平台，为支撑腾讯公司业务持续发展，为业务建立竞争优势、构建行业健康生态而持续贡献价值！...如此海量的规模需要多大的存储空间，采用怎样的软硬件解决方案，小编有幸请到我们的存储硬件技术大拿守锋和大家一起聊聊腾讯的存储硬件架构及有关存储的技术应用。...针对结构化数据（数据库类）提供了CDB(Cloud Database)服务它为第三方开发人员提供的DB存储解决方案。...针对半结构化数据（key-value类）提供了CKV（Cloud Key-Value）服务为第三方开发人员提供的KEY-Value存储集群的解决方案,支持开源的memcached协议。...在存储系统架构方面，云化的存储服务随着万兆网络的普及，大力解决现有的带宽瓶颈问题后，可以大力推广云存储方案，收拢大大小小各种业务的不同层次的需求，提高存储设备的利用率，可以从公司层面来降低整个存储成本。
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