目前使用在NAND Flash上的文件系统主要有两种类型[25]:一种是集中索引文件系统(不是专为NAND Flash存储器设计的),主要有常用于磁盘存储器的Windows的FAT[26](File Allocation Table)系列和Linux的EXT[27](E-xtended File System)系列;另一种是日志闪存文件系统,主要有JFFS2和YAFFS 文件系统。若在NAND Flash存储器上使用集中索引文件系统,会存在以下两个主要问题[28]: (1)集中索引文件系统采用\覆写
在执行install.sh安装脚本时,通过--with-chartmuseum参数安装chart插件。
Kafka中的Message是以topic为基本单位组织的,不同的topic之间是相互独立的。每个topic又可以分成几个不同的partition(每个topic有几个partition是在创建topic时指定的),每个partition存储一部分Message。借用官方的一张图,可以直观地看到topic和partition的关系。
操作系统中的文件管理是指操作系统对文件的创建、存储、删除和访问等操作的管理。文件是操作系统中的基本单位,用于存储和组织数据。
利用harbor我们可以搭建自己的docker repository,同时利用它自带的chartmesum插件我们可以利用harbor来管理我们的charts。在mac 上学习k8s系列(5)helm chart 我们详细介绍了如何使用helm和helm chart的基本原理,本节我们实战应用helm搭建harbor。新版的helm只需要下载解压就行
"bowtie2 -p 10 -x genome_index -U input.fq | samtools sort -O bam -@ 10 -o - > output.bam
导读:经过不断地迭代,如今Git的功能越来越完善和强大。然而Git的第一个提交源码仅约1000行,当时的Git实现了哪些功能?本文将从源码开始,分析其核心思想,挖掘背后优秀的设计原理。
难得的是,Kafka的索引组件中应用了二分查找算法,而且社区还针对Kafka自身的特点对其进行了改良。
Kafka中消息是以topic进行分类的,生产者生产消息,消费者消费消息,都是面向topic的。
美国中餐馆的最后一道菜,往往是小甜饼,叫做"幸运饼"(fortune cookie)。 里面有一张纸条,写着人生格言。 这种形式的格言,显然很受欢迎。早在1979年,就有人写了一个叫做 fortune
对于数据库,可能很多数据分析师或者算法工程师都认识不深,但是他们的日常工作又经常用到,所以想起了写一个关于数据库主题的文章。准备从大家都非常熟悉的文件系统出发,来介绍数据库系统的各种基础概念。
前面的文章介绍了Hadoop lzo的安装和配置(见 http://www.linuxidc.com/Linux/2014-05/101090.htm ),本文接着介绍lzo压缩在hadoop应用程序中的使用方法,包括在mapreduce程序,streaming程序和hive中的使用。 1 给lzo文件建立索引
有一天,小H在吃完午饭回到办公室,旁边几位同学在打《王者荣耀》,并且在挑拨匹配到的一对情侣队友分手。
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消息中间件的性能好坏,它的消息存储的机制是衡量该性能的最重要指标之一,而 Kafka 具有高性能、高吞吐、低延时的特点,动不动可以上到几十上百万 TPS,离不开它优秀的消息存储设计。下面我按照自己的理解为大家讲解 Kafka 消息存储设计的那些事。
Kafka是什么 Kafka最初由Linkedin公司开发,是一个分区、多副本、多订阅者、且基于zookeeper协调的分布式日志系统(也可以当做MQ系统),常用于web/nginx日志、访问日志,消息服务等,Linkedin于2010年贡献给了Apache基金会并成为顶级开源项目。 1.前言 一个商业化消息队列文件存储机制设计,是衡量其技术水平的关键指标之一。 下面将从Kafka文件存储机制和物理结构角度,分析Kafka如何实现高效文件存储,及实际应用效果。 2.Kafka文件存储机制 Kafka部分名词
Kafka 作为大数据技术生态的重要组件,尤其是实时流数据处理场景下,作为分布式生产/消费系统,得到广泛的重用。而 Kafka 在数据生产和消费上,日志是主要的场景。今天的大数据开发学习分享,我们就来讲讲 kafka 日志结构的基础。
之前我们已经对Kafka的日志结构做了基本的讲解,相信大家也都有了一定的了解了。今天我们接着来讲kafka日志管理的部分,Kafka日志加载与恢复。
Kafka作为大数据技术生态的重要组件,尤其是实时流数据处理场景下,作为分布式生产/消费系统,得到广泛的重用。而Kafka在数据生产和消费上,日志是主要的场景。今天的大数据开发学习分享,我们就来讲讲kafka日志结构的基础。
kafka 使用日志文件的方式来保存生产者和发送者的消息,每条消息都有一个 offset 值来表示它在分区中的偏移量。Kafka 中存储的一般都是海量的消息数据,为了避免日志文件过大,一个分片并不是直接对应在一个磁盘上的日志文件,而是对应磁盘上的一个目录,这个目录的命名规则是_。 比如创建一个名为firstTopic的topic,其中有3个partition,那么在 kafka 的数据目录(/tmp/kafka-log)中就有 3 个目录,firstTopic_0~3 多个分区在集群中多个broker上的分配方法
Kafka作为一个消息中间件(后面Kafka逐渐转向一个流失处理平台KafkaStream),消息最终的存储都落在日志中。
作者:datonli,腾讯 WXG 后台开发工程师 背景 开发在定位问题时需要查找日志,但企业微信业务模块日志存储在本机磁盘,这会造成以下问题: 日志查找效率低下:一次用户请求涉及近十个模块,几十台机器,查找日志需要登录机器 grep 日志文件。这一过程通常需要耗费 10 分钟以上,非常低效; 日志保存时间短:单机磁盘存储容量有限,为保存最新日志,清理脚本周期清理旧日志文件腾出磁盘空间,比如:现网一核心存储 7 天日志占用了 90%的磁盘空间,7 天前日志都会被清理,用户投诉因日志被清理而得不到解决;
在 2 月10 号下午大概 1 点半左右,收到用户方反馈,发现日志 kafka 集群 A 主题 的 34 分区选举不了 leader,
在 2 月10 号下午大概 1 点半左右,收到用户方反馈,发现日志 kafka 集群 A 主题 的 34 分区选举不了 leader,导致某些消息发送到该分区时,会报如下 no leader 的错误信息:
前面了解过,MyISAM存储引擎的行数据都存放在MYD文件中,索引文件存放于MYI文件中。由于索引与行记录分开存储,所以MyISAM的索引都是辅助索引,也就是非聚集索引(UnClustered Index)。
es中建索引是指创建一个保存数据的目录,用于保存倒排索引,索引创建之后是不可变的(Immutable),只允许新增字段 es字段是否索引只能在创建索引时配置,不同于mysql,es不能在字段创建后再给字段“加索引” 索引字段有为“索引(indexed)”和“存储(stored)”两个属性,只有被“索引”的字段才能在查询/排序条件中使用,只有被“存储”的字段才能在请求的时候返回字段内容 必须保证索引字段都存储(stored)才能使用update操作,update原理是先从索引中get到原文档内容,然后与传入的
上次的 Kafka 重启失败事件,对为什么重启失败的原因似乎并没有解释清楚,那么我就在这里按照我对 Kafka 的认识,从源码和日志文件结构去尝试寻找原因。
Namesrv接收Broker注册的topic信息, namesrv只存内存,但是broker有任务定时推送
每当Consumer需要从topic分区的某位置开始读消息时,Kafka就会用OffsetIndex直接定位物理文件位置,避免从头读取消息的I/O性能开销。
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即数据文件中的存储结构为: 【blockSize(4byte)->blockData】=>【blockSize(4byte)->blockData】
一个商业化消息队列的性能好坏,其文件存储机制设计是衡量一个消息队列服务技术水平和最关键指标之一。
你好,我是码哥,可以叫我靓仔 作者:mo 引言 在探究 Kafka 核心知识之前,我们先思考一个问题:什么场景会促使我们使用 Kafka? 说到这里,我们头脑中或多或少会蹦出异步解耦和削峰填谷等字样
摘要:消息存储对于每一款消息队列都非常重要,那么Kafka在这方面是如何来设计做到高效的呢? Kafka这款分布式消息队列使用文件系统和操作系统的页缓存(page cache)分别存储和缓存消息,摒弃了Java的堆缓存机制,同时将随机写操作改为顺序写,再结合Zero-Copy的特性极大地改善了IO性能。而提起磁盘的文件系统,相信很多对硬盘存储了解的同学都知道:“一块SATA RAID-5阵列磁盘的线性写速度可以达到几百M/s,而随机写的速度只能是100多KB/s,线性写的速度是随机写的上千倍”,由此可以看出对磁盘写消息的速度快慢关键还是取决于我们的使用方法。鉴于此,Kafka的数据存储设计是建立在对文件进行追加的基础上实现的,因为是顺序追加,通过O(1)的磁盘数据结构即可提供消息的持久化,并且这种结构对于即使是数以TB级别的消息存储也能够保持长时间的稳定性能。在理想情况下,只要磁盘空间足够大就一直可以追加消息。此外,Kafka也能够通过配置让用户自己决定已经落盘的持久化消息保存的时间,提供消息处理更为灵活的方式。本文将主要介绍Kafka中数据的存储消息结构、存储方式以及如何通过offset来查找消息等内容。
搜索引擎实现起来,技术难度非常大,技术的好坏直接决定了产品的核心竞争力。 搜索引擎的设计与实现中,会用到大量的算法。百度、Google 这样的搜索引擎公司,面试时,会格外重视考察候选人的算法能力。
每创建一个组件都会带有一个 xxx.podspec 的索引文件。专门用来存放这些索引文件的库就叫做索引库。我们需要将这些索引文件上传到远程索引库才能保证其他的同事能够拿来用。
hello,大家好,我是张张,「架构精进之路」公号作者。 引言 在探究 Kafka 核心知识之前,我们先思考一个问题:什么场景会促使我们使用 Kafka? 说到这里,我们头脑中或多或少会蹦出异步解耦
作者:mo 引言 在探究 Kafka 核心知识之前,我们先思考一个问题:什么场景会促使我们使用 Kafka? 说到这里,我们头脑中或多或少会蹦出异步解耦和削峰填谷等字样,是的,这就是 Kafka 最
reposync 命令用于将远程的yum存储库同步到本地目录,并使用yum来检索软件包,可以指定外网源(repo id)的软件包同步到本地文件中。
数据库索引是存储在磁盘上的,当数据量大时,就不能把整个索引全部加载到内存了,只能逐一加载每一个磁盘块(对应索引树的节点),索引树越低,越矮胖,磁盘IO次数就少
rtree模块有2个常用的类:rtree.index.Index和rtree.index.Property。其中rtree.index.Index用于进行数据操作,rtree.index.Property用于对index进行属性的设定。
更多内容: https://github.com/pierre94/kafka-notes
在好朋友lhelper的帮助下,开始学习全文搜索引擎lucene了。从网上搜索了一些全文搜索的资料后发现这方面的产品很多,光是在http://www.searchtools.com 上你可以查到100多个搜索的工具(包括源代码)。如果你在百度上以“全文搜索”为关键字 搜索的话,会发现除了理论上的介绍以外,大部分的实例都是来自lucene。为什么只有lucene这么广为接受呢?
HISAT2是一款是由Daehwan Kim、Christopher Bennett和Steven Salzberg(Johns Hopkins University)等人开发的高效的基因组比对软件,专为高通量测序数据设计,用于比对大规模RNA序列数据到参考基因组。HISAT2是HISAT的升级版,引入了几个关键技术,如使用分层索引(hierarchical indexing)和全局Ferragina-Manzini (FM)索引结合多个局部FM索引,这些技术使得HISAT2能够以极高的速度和较低的内存消耗完成大规模数据集的比对任务。其优势主要包括:
1、除了文件本身(称做数据区)之外,另建立一张指示逻辑记录和物理记录之间一一对应关系的表——索引表。
从release中选择v1.4稳定版本下载,不建议使用git clone下载,开发版还有一些bug未解决。
Nutch 是一个开源的、 Java 实现的搜索引擎。它提供了我们运行自己的搜 索引擎所需的全部工具。
hls格式视频一般是由列表索引文件*.m3u8,实体碎片文件*.ts组成的,正常逻辑会通过索引文件获取到真实的ts进行访问
随着公司业务的不断发展,团队不断壮大的同时,项目也随之臃肿起来,如何保障团队协作的高效,自然的想到了组件化这个话题。下面总结下本人的梳理和思考。
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