文章目录 一、python对接MinIO 1.首先执行命令安装包 2.创建客户端 3.桶操作 3.1 创建桶 3.2 查询桶 3.2.1 查询桶和判断桶是否存在 3.2.2 列出桶的对象信息 3.3 删除桶 3.4 桶的策略配置 3.4.1 策略查询 3.4.2 策略设置 3.4.3 策略删除 3.5 桶的通知配置 3.5.1 桶的通知配置 3.5.2 桶的通知设置 3.5.3 桶的通知删除 3.6 桶的前缀和后缀事件 3.7 桶的加密配置 3.7.1 加密查询 3.7.2 加密设置 3.7.3
文章来源:火线Zone社区,链接:https://zone.huoxian.cn/d/907-aws-s3
Ceph对象网关是一个构建在librados之上的对象存储接口,它为应用程序访问Ceph 存储集群提供了一个RESTful风格的网关。
http://www.eygle.com/internal/shared_pool-1.htm
1 bucket index背景简介 bucket index是整个RGW里面一个非常关键的数据结构,用于存储bucket的索引数据,默认情况下单个bucket的index全部存储在一个shard文件(shard数量为0,主要以OMAP-keys方式存储在leveldb中),随着单个bucket内的Object数量增加,整个shard文件的体积也在不断增长,当shard文件体积过大就会引发各种问题,常见的问题有: 对index pool进行scrub或deep-scrub的时候,如果shard对应的Obj
问题描述:上线运行一段时间后,随着越来越多的数据增长,集群每次重启后一周左右,读写就会开始变得越来越慢,直到无法正常进行读写。
本文章首发于语雀! 通过各种高科技功能同步到Hajeekn 的博客 本篇文章参考 Dejavu 的文章和 Scoop 官方文档 Windows 和 MacOS Linux 不一样 Windows 安装软件的途径一般是搜索引擎/软件管家
时不时地,我们所有人都面临着限制我们的外部 API 的问题——出于多种原因,我们应该限制对我们 API 的调用的某些功能。
.NET利用ArrayPoolPool<T>和MemoryPool<T>提供了针对Array/Memory<T>的对象池功能。最近在一个项目中需要使用到针对字节数组的对象池,由于这些池化的字节数组相当庞大,我希望将它们分配到POH上以降低GC的压力。由于ArrayPoolPool<T>没法提供支持,所以我提供了一个极简的实现。
由于公司用了minio做文档存储,所以最新学习了下rclone的使用,用来同步云存储的数据,以及为后续数据迁移做准备。
hive中table可以拆分成partition, table和partition可以通过CLUSTERED BY 进一步分bucket,bucket中的数据可以通过SORT BY排序。
Hive学习笔记 1、Hive数据类型 基本数据类型 tinyInt smallInt Int BigInt Boolean float double string timestamp binary --字节数组 集合类型 STRUCT 和 c 语言中的 struct 类似,都可以通过“点”符号访问元素内容。例如,如果某个列的数据类型是 STRUCT{first STRING, last STRING},那么第 1 个元素可以通过字段.first 来引用。 MAP MAP 是一组键-值对元组
1、部署好MinIO后,可以在浏览器输入http://127.0.0.1:9001进入到Login画面
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左边那个就是directory page,它有一个参数叫做global depth,1<<global depth为directory的大小。它存储了指向各个bucket page的指针。bucket page里面存储的则是实际的数据(在本实验中是std::pair类型的键值),每个bucket都有一个自己的local depth。
bucket index是整个RGW里面一个非常关键的数据结构,用于存储bucket的索引数据,默认情况下单个bucket的index全部存储在一个shard文件(shard数量为0,主要以OMAP-keys方式存储在leveldb中),随着单个bucket内的Object数量增加,整个shard文件的体积也在不断增长,当shard文件体积过大就会引发各种问题。
因为前文已经围绕Reducer相关的各种成员变量做了相关分析,所以本文开始做动态逻辑分析,目的是:把前面几篇文章串联起来,为后面分析前向传播和反向传播设定基础。
1.序篇-本文结构 案例代码 本地任务启动指定 ck 存储路径 本地任务启动停止时,保留 ck 本地任务重启时,指定从 ck 重启 2.案例代码 CREATE TABLE source_table ( dim BIGINT, user_id BIGINT, price BIGINT, row_time AS cast(CURRENT_TIMESTAMP as timestamp(3)), WATERMARK FOR row_time AS row_time - INT
在第一篇文章中,我提到,项目的自动部署是放在 now.sh 上,以方便预览。但出于用户体验和速度的考虑,我们选择了国内的七牛云作为页面的承载。不过,七牛毕竟是一个对象存储,而不是一个专业的 Static Hosting 业务,在使用上出现了不少问题。
Bucket翻译成中文为桶,正如其名,桶里面可以放东西。本文要介绍的Bucket是boltdb中的桶,它是一个数据结构。boltdb中每个Bucket是一颗B+树,它里面存放一批key-value数据对。
目前我的博客使用Typecho + VOID(主题)部署在GCP香港上,访问速度不能说很慢,但是移动全线路绕美个人体验很差。之前直接套了nodecache的香港CDN,反而变成了减速器,之后又安装了魔改版BBR,腾讯TCPA加速80,443,图片懒加载并上传到腾讯云cos用国内CDN加速,但是总体速度依旧不尽人意。直接压缩成WebP并不是所有浏览器都支持,不支持的浏览器直接不显示图片,所以要让支持的浏览器加载WebP格式,不持支的浏览器加载原格式。
1、Poco的安装和编译,依赖本地的openssl库,这个ssl库可能跟项目用的库相冲突(1.0和1.1的openssl库冲突)。
实现的功能很简单,先设置好云的 AccessKeyId 和 AccessKeySecret ,然后设置你所访问的 bucket 所在的区的链接和你所需要访问的 bucket 的名称。之后就可以在 linux 终端上访问
Ceph RGW 会把 bucket 的索引数据存在 index_pool 里,这个索引池,默认叫做 .rgw.buckets.index,如果一个桶有很多对象,比如说成千上万,甚至到百万,如果恰好你没有给每个 bucket 设置可以存储的最大对象数,那么上百万的索引数据,会给这个 bucket 的读写造成很大的性能影响,试想一下,成百万的大 map,从里面找到需要的对象,那是得花多少时间。 Ceph 0.94版本之后,用户可以给索引文件进行 sharding,rgw_override_bucket_index_max_shards,允许用户给桶 bucket 设置最大的分片数。用户可以在 configuration 文件设置这个参数到 [global] 部分。
在多云策略与数据迁移趋势下,企业往往需要将数据在不同云服务提供商之间进行迁移。本文介绍如何使用rclone工具同步腾讯云COS(Cloud Object Storage)桶中的数据到华为云OBS(Object Storage Service)。先决条件是您已经使用华为云在线迁移工具完成了初始数据迁移,现在我们需要保持后续的数据一致性。
除了effect 函数之外的任何函数都可以读取或设置body的文本内容,也就是说,effect函数的执行会直接或间接影响其他函数的执行,这时就可以说effect函数产生了副作用
使用boto进行https的连接失败, validate_certs设置成True或False没有任何作用
现在 OSS 服务算是一个基础服务了,很多云服务厂商都有提供这样的服务,价格也不贵,松哥自己的 www.javaboy.org 用的就是类似的服务。 不过对于中小公司来说,除了购买 OSS 服务之外,也可以自己搭建专业的文件服务器,自己搭建专门的文件服务器的话,曾经比较专业的做法是 FastDFS,松哥之前也专门为之录过视频发在 B 站上,感兴趣的小伙伴可以自行查看。不过 FastDFS 搭建比较麻烦,非常容易出错,所以对各位小伙伴来说多多少少有一点门槛。 松哥在之前的文章录制的一些项目视频中,如果涉及到文
前面介绍了 Grafana 入门与部署、仪表盘 DashBoard 、Dashboard 变量、Panel 面板和Time series(时间序列)、添加动态参数相关的知识点,今天我将详细的为大家介绍Grafana 可视化面板 Heatmap 与 Gauge相关知识,希望大家能够从中收获多多!如有帮助,请点在看、转发朋友圈支持一波!!!
导语:系统做出一系列调度要基于系统运行的统计指标,例如熔断(基于请求数、并发数、请求延迟、异常比例等),本文解析基于滑动时间窗口的统计结构设计办法。
GooseFS是 腾讯云存储团队推出的分布式缓存方案,主要针对需要缓存加速的数据湖业务场景,提供基于对象存储COS服务的近计算端数据加速层。
通过上文分析,我们已经知道了 DDP 的基本架构和如何初始化,本文就看看其核心 Reducer 的静态架构。Reducer提供了反向传播中梯度同步的核心实现。
哈希查找表一般会存在“碰撞”的问题,就是说不同的 key 被哈希到了同一个 bucket。一般有两种应对方法:链表法和开放地址法。链表法将一个 bucket 实现成一个链表,落在同一个 bucket 中的 key 都会插入这个链表。开放地址法则是碰撞发生后,通过一定的规律,在数组的后面挑选“空位”,用来放置新的 key。
我们知道索引对于一个sql语句的执行性能有很大的影响。那么如果判断索引是否被使用以及使用的状态呢。
对象存储,通常指 S3 (Simple Storage Service) 服务,由AWS提供公有云服务,而 Ceph 也可以提供兼容 S3 协议的对象存储服务,使用起来跟 AWS 的 S3 体验几乎一样。 环境介绍 访问域名: tstack-s3.oa.com 后端物理环境: [ 64G/8Core/11TB*4/10GE*2 ] * 5台 Ceph 版本: Jewel 10.2.7 RGW 网关: 1个/台,共5个,HAProxy+KeepAlived 实现负载均衡。 测试秘钥: access_k
我们已经在后台的控制链表中对 Key 和 Id 进行了授权,应能够正常访问没有问题的。
# -*- coding=utf-8 # appid 已在配置中移除,请在参数 Bucket 中带上 appid。Bucket 由 BucketName-APPID 组成 # 1. 设置用户配置, 包括 secretId,secretKey 以及 Region # python3 安装 # pip3 install qcloud_cos_py3 # pip3 install cos-python-sdk-v5 from qcloud_cos import CosConfig from qcloud_cos
S3上传用例-golang 使用AWS-SDk-golang实现文件上传,支持大文件并发,注意只支持AWS4签名,因此ceph的jewel以上版本才可以用。 package main import ( "fmt" "os" "github.com/aws/aws-sdk-go/aws" "github.com/aws/aws-sdk-go/aws/credentials" "github.com/aws/aws-sdk-go/service/s3/s3manager"
map通常是一种无序键值对的集合,map存在的意义主要是利用map的结构根据key来快速检索数据,在go中也是这样的。 map 也是一种集合,我们可以像遍历数组或者切片一样遍历它,但是需要注意的是map是无序的。
前言 很多论坛、博客在进行图片上传之后,都会给自己的图像加上水印,这样可以证明这张图片「属于我」或者是「来自我的博客/网站」。 传统的加水印的方法,通常是在流程内进行,即: 这种做法虽然可行,但是无疑会增加单次请求,服务端的压力,如果是高并发的情况下,或者多人上传多张大图的时候,那么可能就会造成自身服务器资源效果过大。 如果在加水印过程中失败,就有可能导致图像存储失败,致使数据丢失,并不理智。所以后来有人做了如下改进: 这样做法的好处就是 —— 我们可以快速将图片存储,存储之后通过一个单独处理的线
CRUSH 算法通过计算数据存储位置来确定如何存储和检索。 CRUSH 授权 Ceph 客户端直接连接 OSD , 而非通过一个中央服务器或代理。数据存储、检索算法的使用,使 Ceph 避免了单点故障、性能瓶颈、和伸缩的物理限制。
在Windows上使用Scoop包管理器在命令行下安装RabbitMQ。这使得它很容易安装且易于升级或卸载。
本文主要研究一下如何使用bucket4j-spring-boot-starter进行限流
前段时间发现我的博客老是报456错误,而且国内速度加载越来越慢,不知道是什么问题,打算优化下。正在我查资料的时候,突然发现,腾讯云COS竟然支持静态网站部署了,卧槽,那我还放在Github Page干嘛,想办法迁移到国内吧!然后我再Hexo插件库发现了这么一个东西hexo-deployer-cos,有大神写了快速部署插件,说用就用,但是部署的时候踩了两三次坑,固写本文记录。本文域名将用www.test.com代替。
Minio是建立在云原生的基础上;有分布式和共享存储等功能;旨在多租户环境中以可持续的方式进行扩展的对象存储服务。它最适合存储非结构化数据,如:照片、视频、日志文件、容器/虚拟机/映像等,单次存储对象的大小最大可达5TB。
如果表没有定义主键,则默认情况下它是仅追加 表类型(Append Only Table)。 根据桶(Bucket)的定义,我们有两种不同的仅追加模式:"Append For Scalable Table"和"Append For Queue";两种模式支持不同的场景,提供不同的功能。 只能向表中插入一条完整的记录。 不支持删除或更新,并且不能定义主键。 此类表适合 不需要更新的用例(例如日志数据同步)。
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