正在规划一个指标库，用到了PostgresSQL，花了一周做完数据初始化，准备导入PostgreSQL，通过向导导入总是报错，通过python沿用之前的方式也有问题，只好参考网上案例进行摸索。...PostgreSQL是一种特性非常齐全的自由软件的对象-关系型数据库管理系统（ORDBMS），是以加州大学计算机系开发的POSTGRES，4.2版本为基础的对象关系型数据库管理系统。...POSTGRES的许多领先概念只是在比较迟的时候才出现在商业网站数据库中。...同样，PostgreSQL也可以用许多方法扩展，例如通过增加新的数据类型、函数、操作符、聚集函数、索引方法、过程语言等。...另外，因为许可证的灵活，任何人都可以以任何目的免费使用、修改和分发PostgreSQL。 PostgreSQL和Python的交互是通过psycopg2包进行的。
在此 Volume 中，用户写入的所有文件（下图的 Needle）都会被合并到该大磁盘文件中。...组成），在写入的过程中，一并被写入的还有基础的元数据信息（文件长度与 Chunk 等信息）；当写入完成之后，调用者需要在一个外部系统（例如 MySQL）中对该文件与返回的 File ID 进行关联保存...存储对比 如前文所述，SeaweedFS 的数据存储由 Volume Server + Master Server 实现，支持小数据块的「合并存储」、「纠删码」等特性。...数据压缩 JuiceFS 支持使用 LZ4 或者 ZStandard 来为所有写入的数据进行压缩，而 SeaweedFS 则是根据写入文件的扩展名、文件类型等信息来选择是否进行压缩。...对于缓存数据的修改，会异步同步到对象存储中。JuiceFS 需要将文件分块存储到对象存储中，尚不支持为对象存储中已有的数据提供缓存加速。
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。...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。...集群扩容相对来讲(只扩EC pool)只会影响部分数据的读取，对写入的影响基本可以忽略。 ?
SeaWeeDFS作为对象存储库来有效地处理小文件。不是管理中央主机中的所有文件元数据，中央主机只管理文件卷，它允许这些卷服务器管理文件和它们的元数据。...这减轻了来自中央主机的并发压力，并将文件元数据扩展到卷服务器，允许更快的文件访问（仅一个磁盘读取操作）。 每个文件的元数据只有40字节的磁盘存储开销。...对于文件写入： 客户端流文件到Filer Filer将数据上传到Weed Volume Servers，并将大文件分成块。 Filer将元数据和块信息写入Filer存储区。...将相同的数据存储在多个服务器上肯定会增加读取并发性。 添加更多硬盘 更多硬盘将为您提供更好的写入/读取吞吐量。 增加用户打开文件限制 SeaweedFS通常只打开一些实际的磁盘文件。...使用“自动拆分/合并”上载大型文件 如果文件很大，最好以这种方式上传： weed upload -maxMB = 64 the_file_name 这会将文件拆分为每个64MB的数据块，并单独上传。
一、认识SeaweedFS Seaweedfs是一个简单，高扩展性的分布式文件系统，是由Golang开发的分布式存储开源项目，它是用来存储文件的系统，并且与使用的语言无关，任何语言，任何框架都可以以它为文件存储...它的两个目标分别是： 存储数十亿级的文件 快速响应文件。 seaweedfs选择以键值对（key->file）的实现方式。...seaweedfs的中心节点（center master）并不会管理所有文件的元数据而仅仅管理文件卷（file volmume），文件及其元数据的管理是由volume server实现的。...通常，分布式文件系统将每个文件拆分为块，中央主服务器保持文件名，到块句柄的块索引以及每个块服务器具体的块。 该架构非常简单。实际数据存储在存储节点的卷上。...在每个写入请求上，主服务器还会生成一个file key，这是一个不断增长的64位无符号整数。
Event Flume数据传输的基本单元，带有一个可选的消息头。如果是文本文件，通常是一行记录。Event从Source，流向Channel，再到Sink，Sink将数据写入目的地。...Sink Sink不断地轮询Channel中的事件且批量地移除它们，并将这些事件批量写入到存储或索引系统、或者被发送到另一个Flume Agent。 Channel到Sink是完全事务性的。...通过doPut将批数据先写入临时缓冲区putList；再通过doCommit将批数据提交给Channel，会检查channel内存队列是否足够合并，如果Channel内存队列空间不足，则回滚数据。...Source接收到的数据可以复制为三份，分别发送到Channel1、2、3，只不过后面的Sink不同。...第二层agent上的resource将接收的事件合并到单个channel中，该channel由sink消费到其最终目的地。
数据类型划分 在引入文件系统之前，先来认识下相关的概念，可以更好地帮助了解后续的文件系统。在计算机世界中，数据可以简单分为：结构化数据、半结构化数据、非结构化数据三大类。...节约成本： Seaweedfs官方描述，每个文件的元数据只有40字节的磁盘存储开销。O(1)磁盘读取,且对大数据量的小文件存储进行了优化，意味着能用更少的空间存储更多的资源，节省开支成本。 .../** * @description: 上传单个文件到文件服务器 * @param: file * @return: 文件的fid + 文件的请全访问地址 *...CommonConstant.CONTENT_DISPOSITION, CommonConstant.ATTACHMENT_FILENAME + encodeFileName); // 读取并写入到响应输出...1、上传文件 2、下载文件 3、删除文件 写在最后 至此，从文件系统的选型、搭建到程序集成都已完成，但该文件系统与第三方OSS服务还有一个小的区别，就是无法使用类似PicGo的工具将它做成对应的图床
④.JobTracker接收到作业以后，将其放入到一个作业队列中去，等待作业调度线程对其调用，当作业调度线程根据算法调度到该作业的时候（默认是FIFO机制），会根据划分信息为每一个划分信息创建一个map...，将溢出内容写入到该溢出文件中。 ...②.在写入本地磁盘之前，后台线程首先根据reduce任务的数目将数据划分成相同数目的分区，然后将要写入到本地磁盘的数据hash的方式写入一个分区中，然后对每个分区中的数据进行排序，如果有Combiner...至此，map阶段完成 ii>Reduce端执行流程 ①.Reduce端接收数据，如果数据很小的话，直接存入缓冲区，当缓冲区数据超过一定比例以后，就进行数据合并操作并溢写到磁盘。 ...②.随着溢写文件不断增多，后台线程将溢写的文件在进行一次合并，变为一个更大的文件。 ③.最后一次将合并的结果输出到reduce函数中，reduce函数将相关处理结果写入HDFS中。
随着时间的推移或达到一定的条件，缓冲区中的数据会被刷新（Refresh）到Lucene的索引中，形成新的段（Segment）。这些段是不可变的，一旦被写入就不能被修改。...最终，通过flush操作将内存中的数据以及Translog中的更改持久化到磁盘上。 段合并：为了优化存储和搜索性能，Lucene会定期进行段合并（Segment Merging）操作。...数据节点上的主分片接收到请求后，会先将文档写入到内存中的Lucene索引结构里。这个过程包括将文档转换成倒排索引的形式，以便后续的搜索和分析。 3....Flush操作 与刷新不同，flush操作会将内存中的数据以及Translog中的更改持久化到磁盘上。这意味着数据被真正写入到了物理存储中，而不仅仅是保存在操作系统的文件系统缓存中。...缓冲区、事务日志、刷新和flush操作共同协作，确保数据被正确、快速地写入到索引中，并可以被用户查询到。
收到请求之后，根据网络拓扑和机架感知以及副本机制进行文件分配，返回可用的DataNode的地址； 注：Hadoop在设计时考虑到数据的安全与高效, 数据文件默认在HDFS上存放三份, 存储策略为本地一份...，当缓冲区快满的时候需要将缓冲区的数据以一个临时文件的方式溢写到磁盘，当整个map task 结束后再对磁盘中这个maptask产生的所有临时文件做合并，生成最终的正式输出文件，然后等待reduce task...接下来，会将数据写入内存，内存中这片区域叫做环形缓冲区(默认100M)，缓冲区的作用是 批量收集 Mapper 结果，减少磁盘 IO 的影响。...当整个数据处理结束之后开始对磁盘中的临时文件进行 Merge 合并，因为最终的文件只有一个写入磁盘，并且为这个文件提供了一个索引文件，以记录每个reduce对应数据的偏移量。 11....内存到磁盘的merge方式一直在运行，直到没有map端的数据时才结束，然后启动第三种磁盘到磁盘的merge方式生成最终的文件。 合并排序：把分散的数据合并成一个大的数据后，还会再对合并后的数据排序。
（5）Secondary NameNode加载编辑日志和镜像文件到内存，并合并。 （6）生成新的镜像文件fsimage.chkpoint。...；环形缓冲区默认大小100m，环形缓冲区达到80%时，进行溢写；溢写前对数据进行排序，排序按照对key的索引进行字典顺序排序，排序的手段快排；溢写产生大量溢写文件，需要对溢写文件进行归并排序；对溢写的文件也可以进行...最后将文件按照分区存储到磁盘，等待Reduce端拉取。 3）每个Reduce拉取Map端对应分区的数据。拉取数据后先存储到内存中，内存不够了，再存储到磁盘。...在该函数内部，它会将生成的key/value分区（调用Partitioner），并写入一个环形内存缓冲区中。...需要注意的是，将数据写入本地磁盘之前，先要对数据进行一次本地排序，并在必要时对数据进行合并、压缩等操作。
属性控制），会在本地文件系统中创建一个溢出文件，将该缓冲区中的数据写入这个文件。...然后对每个分区中的数据进行排序，如果此时设置了Combiner，将排序后的结果进行Combia操作，这样做的目的是让尽可能少的数据写入到磁盘。...合并的过程中会不断地进行排序和combia操作，目的有两个：1.尽量减少每次写入磁盘的数据量；2.尽量减少下一复制阶段网络传输的数据量。最后合并成了一个已分区且已排序的文件。...2．随着溢写文件的增多，后台线程会将它们合并成一个更大的有序的文件，这样做是为了给后面的合并节省时间。...3．合并的过程中会产生许多的中间文件（写入磁盘了），但MapReduce会让写入磁盘的数据尽可能地少，并且最后一次合并的结果并没有写入磁盘，而是直接输入到reduce函数。
Reduce中的Shuffle主要负责将Map阶段的数据拷贝到Reduce的缓冲区、数据的溢写（Spill），数据的合并（Merger）。在后面讲解Shuffle过程是时再详细讲解。...[shuffle] Map中的Shuffle 首先，map函数处理完数据后，会将数据放入到一个环形缓冲区内，默认情况下，缓冲区的大小是100M，缓冲区有一个阈值默认是80%，就是说如果缓冲区内空间被占满了...一旦内存缓冲区达到阈值大小或者map出处的阈值，则合并后溢写到磁盘中。如果指定combiner，则在合并期间运行combiner以降低写入磁盘的数据量。...从数据输入到map，经过map处理，将数据放入缓冲区，再分区排序后溢写到split文件，然后多个split文件合并成一个大文件;reduce后台线程在所有map输出都完成后将同一分区的数据拷贝到reduce...的内存缓冲区中，缓冲区满后将数据溢写到reduce的spilit文件，然后多个split文件合并成一个文件，这些由split合并而成的文件再合并成一个大文件，交给reduce程序处理。
比如节点1接收到了请求，但发现这个请求的数据应该是由节点2处理（因为主分片在节点2上），所以会把请求转发到节点2上。...) 节点写入 将数据写到内存缓存区 然后将数据写到translog缓存区 定期将数据从buffer中refresh到FileSystemCache中，生成segment文件，一旦生成segment文件，...默认配置运行流程： Elasticsearch会把数据先写入内存缓冲区，然后每隔1s刷新到文件系统缓存区（当数据被刷新到文件系统缓冲区以后，数据才可以被检索到）。...所以：Elasticsearch写入的数据需要1s才能查询到 为了防止节点宕机，内存中的数据丢失，Elasticsearch会另写一份数据到日志文件上，但最开始的还是写到内存缓冲区，每隔5s才会将缓冲区的刷到磁盘中...Elasticsearch会有一个merge任务，会将多个segment文件合并成一个segment文件。在合并的过程中，会把带有delete状态的doc给物理删除掉。
，内存开销是很大的，map在做输出时候会在内存里开启一个环形内存缓冲区，这个缓冲区专门用来输出的，默认大小是100mb，并且在配置文件里为这个缓冲区设定了一个阀值，默认是0.80（这个大小和阀值都是可以在配置文件里进行配置的...），同时map还会为输出操作启动一个守护线程，如果缓冲区的内存达到了阀值的80%时候，这个守护线程就会把内容写到磁盘上，这个过程叫spill，另外的20%内存可以继续写入要写进磁盘的数据，写入磁盘和写入内存操作是互不干扰的...每次spill操作也就是写入磁盘操作时候就会写一个溢出文件，也就是说在做map输出有几次spill就会产生多少个溢出文件，等map输出全部做完后，map会合并这些输出文件。...Yarn作为一个调度器，对应的调度结构为： 1)client首先提交一个application给到rm，rm接收到application后会查看可以存放文件的路径以及app_id； 2)client接收到这个...中，nodemanager从HDFS中取出数据文件）等全部汇总到container中； 6）生成的同时还在其中产生一个主管MrAppMaster，这个MrAppMaster会激活map中所有的切片，同时生成多个待运行的
最近在重构项目，文件存储系统用的 SeaweedFS，学习一下。...SeaweedFS简介 SeaweedFS 是基于 go 语言开发的高可用文件存储系统，主要特征 存储上亿的文件(最终受限制于硬盘大小) 速度快，内存占用小 上手使用比fastDFS要简单很多，自带Rest...SeaWeeDFS作为对象存储库来有效地处理小文件。不是管理中央主机中的所有文件元数据，中央主机只管理文件卷，它允许这些卷服务器管理文件和它们的元数据。...这减轻了来自中央主机的并发压力，并将文件元数据扩展到卷服务器，允许更快的文件访问（仅一个磁盘读取操作）。 每个文件的元数据只有40字节的磁盘存储开销。...概述 在逻辑上Seaweedfs的几个概念： master 存储映射关系，文件和fid的映射关系 weed master Node 系统抽象的结点，抽象为datacenter、rack、datanode
一 RDB RDB是默认的持久化方式，按照一定的策略周期性的将内存中的数据生成快照保存到磁盘。 每次快照持久化都是将内存数据完整写入到磁盘一次，并不 是增量的只同步脏数据。...3.父进程继续处理client请求，除了把写命令写入到原来的aof文件中。同时把收到的写命令缓存到 AOF重写缓冲区。这样就能保证如果子进程重写失败的话并不会出问题。...4.子进程根据内存快照，按照命令合并规则写入到新AOF文件中。 5.当子进程把内存快照写入临时文件中后，子进程发信号通知父进程。然后父进程把缓存的写命令也写入到临时文件。...比如上面的几个命令可以合并为 incr k1 100 set k2 c 写入数据的规则 1 进程内过期的数据不用在写入 2 旧AOF文件含有的无效命令 del k1, set a 1 ,set a 2...3 多条命令可以合并为一个命令，为了防止单个命令过大造成客户端缓冲区溢出，对于list,set,hash,zset 等类型的操作，以64个元素为界拆分为多条。 触发机制 ?
3、每个task都可以在相同的JVM task中完成，随之将完成的处理数据写入临时文件中。...Shuffle与Sort 从map到reduce的过程，被称之为shuffle过程，MapReduce使到reduce的数据一定是经过key的排序的，那么shuffle是如何运作的呢？ ...当map任务将数据output时，不仅仅是将结果输出到磁盘，它是将其写入内存缓冲区域，并进行一些预分类。 ?...1、The Map Side 首先map任务的output过程是一个环状的内存缓冲区，缓冲区的大小默认为100MB（可通过修改配置项mpareduce.task.io.sort.mb进行修改），当写入内存的大小到达一定比例...)，将会除法合并(merged)随之写入磁盘。
组件基本信息 组件：seaweedfs 开源协议：Apache-2.0 License 内容 本节我们分享一个分布式存储系统seaweedfs，它是一个用于 blob、对象、文件和数据湖的快速分布式存储系统...中央主服务器不管理中央主服务器中的所有文件元数据，而是仅管理卷服务器上的卷，而这些卷服务器管理文件及其元数据。...这减轻了来自中央主机的并发压力，并将文件元数据传播到卷服务器中，从而允许更快的文件访问（O(1)，通常只有一次磁盘读取操作）。 每个文件的元数据只有 40 字节的磁盘存储开销。...SeaweedFS 从实现Facebook 的 Haystack 设计文件开始。...SeaweedFS 可以透明地与云集成。SeaweedFS利用本地集群上的热点数据和访问时间为O(1)的云上的温数据，既可以实现本地快速访问时间，又可以实现弹性云存储容量。
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