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【Flink】第十四篇:LSM-Tree一般性总结

如果了解Bigtable的话,应该知道在这个影响深远的分布式存储系统中有两个核心的部分:Master Server和Tablet Server。 磁盘中的树定期可以做merge操作,合并成一棵大树,以优化性能。 本质上: I/O亲大文件顺序读写,CPU亲多个小文件并行处理 按照我理解LSM,画出下图(可能存在HBase和RocksDB的影子), 说明: 数据区:数据区主要是存储写入的命令,同时为了方便分段读取 当时,由于存在读放大,需要多个地方,但是SSTable的数据区是若干有序的数据段,所以,只需要将稀疏索引放入内存,进行磁盘的顺序IO即可。 所以,将其总结为, I/O亲大文件顺序读写,CPU亲多个小文件并行处理

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分布式对象存储设计原理

1 对象存储数据是如何保存大文件的? 对象存储对外提供的服务,就是个近乎无限容量的大文件KV存储,所以对象存储和分布式文件系统之间,没有那么明确的界限。 处理和写请求的流程一样。网关收到对象读写请求后,先拿请求中的Key,去元数据集群查找这Key在哪个数据节点,再去访问对应数据节点读写数据,最后把结果返回给客户端。 这张图虽画的对象存储集群结构,但名词改改,可套用到绝大多数分布式文件系统和数据库上去,如HDFS。 2 对象如何拆分和保存的? 对象存储如何保存大文件对象。 数据访问 请求一个Key时: 网关首先去元数据查找这个Key的元数据 然后根据元数据中记录的对象长度,计算出对象有多少块 就可分块并行处理。 还可以在管理员后台系统中,预留一个手动清除缓存的功能,必要的时候人工干预。 做素材库的,现在自建对象服务器,对象服务器里面大多都是图片素材,场景是多写少。选择Ceph可以用于生成环境吗?

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    数据库原理——主从复制

    一个大文件和多个小文件相比,大文件读取更快(顺序读写),因为小文件需要频繁多次寻址(随机读写)。 kafka消息队列,数据放在磁盘上,只支持append操作(append的大多数是顺序读写),包括大数据分布式的也是,不支持Insert和update I/O Thread操作:顺序读取,几乎不延迟 (异地,不在同一个局域网,用专用光纤传输,此处不要省钱) I/O Thread 顺序写入 Relay log,无延迟 SQL Thread读取Relay log: 顺序 SQL Thread ,才会传入备库,那么在开始执行时就延迟了 主库的写操作是顺序写binlog,从库单线程去主库顺序binlog,从库取到binlog之后再本地执行。 执行器调用引擎的事务提交接口,引擎把刚刚写完的redo改成commit状态,更新完成 redo log的两阶段提交/两个日志必须同时写 先写redo log后写binlog: redo log写完之后,系统即使崩溃

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    大文件拆分方案的Java实践【面试+工作】

    大文件拆分方案的Java实践【面试+工作】?1. 单线程-多线程写的方案设计思路1、读写并行。源文件大小为:8G,太大,不能一次性读入内存,很大可能出现oom;2、单线程源文件,多线程写文件。 但是ForkJoinPool线程池的分而治之的思想值得学习,在并行排序、并行计算的场景非常适用,比如如果这里不是文件拆分,而是读取大文件中的1亿个数字,找出其中最大的top100,那么这时候适用ForkJoinPool (如并行排序)场景,其分而治之的思想值得学习,但在大文件拆分场景并无优势;4、‘生产者-消费者’模式的性能调优中涉及到:生产者任务数量、消费者任务数量、任务队列大小的协同调整;7. 一下是我编写的一个大文件的分割和合并的代码:??????

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    大文件的上传和下载

    这里插入一个分治思维、大文件的上传和下载能很好的体现该思维。如果一个问题比较难,我们可以不断的拆解成很多个子问题,不断拆开直到我们能解子问题。当我们把多个子问题解决完的时候,距离目标已经很近了。 (拆分和聚合) 1、大文件不能直接读入内存 当文件比内存还大的时候,把大文件一次性读入内存。自己想想后果。开发语言都支持读取文件流的方式,一点点的。 2、大文件的上传 client(APP、Web)->server 大文件大小为M,在client端需要做的就是把大文件拆分为多个小块,每个小块大小为N。 可以是边拆边上传小文件,也可以是拆完后并行上传小文件。最终把按照顺序排好的ceil(M / N)个小文件名字告知服务器。让服务器那边做合并重组。像7牛的文件上传SDK,具体没有看源码。 这样就能实现快速的下载大文件、断点续传了。 3-1、服务端不支持断点续传怎么办 参照HTTP1.1开始的range,我们可以自己实现一个类型的协议出来。

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    存储性能加速引擎之预

    特别是SSD存储器基本上是由许多并行操作的芯片组成,较大的预I/O将能够利用并行芯片的优势。从SSD存储获得完全性能所需的最佳I/O大小与旋转介质不同,并且因设备而异。 例如,英特尔在其SATA固态硬盘中开辟了10个并行的NAND闪存通道,可提供高达500MB/s的读取带宽和50000以上的 IOPS。并发I/O请求和并行数据传输是上述并行系统的I/O吞吐量的关键。 最成功的一种做法是顺序预,这一直是操作系统的标准实践。新型的预测式预可以基于灵活的AI算法或统计,提升预读数据的命中率。 下图为用FIO测试工具,对小文件顺序大文件顺序场景进行测试,在Linux客户端预开启和关闭情况下,不同内核版本的不同性能表现。 ychu/publications/tc07_pref.pdf 3.https://pdfs.semanticscholar.org/40b9/cf963199d08fccbc08e9ef3e02a7c40eea19

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    快手春节红包背后,高并发存储架构设计

    320G, 单 Node 生产 2 个或 4 个 Pod 5.jpg (2)场景特点 数据以为主:客户从 IDC 拷贝到 CFS 上的文件不会修改,只有很小的概率会删除/新增; 大文件为主:且用户一组文件以一个十几 现在,NFS 最新的版本是 4.1,也被称为 pNFS(parallel NFS,并行网络文件系统)。 用户空间包含一些应用程序(例如,文件系统的使用者)和 GNU C 库(glibc),它们为文件系统调用(打开、读取、写和关闭)提供用户接口。 CFS 解决方案 我们根据业务场景以大文件为主的特点,通过优化 CFS 的预策略,实现了热点文件在接入服务器的缓存和预加载; 采用多级 Cache 机制,原始文件在存储服务器上通过 OS Page Q:春节红包应对的大文件指的是什么? A:指的是快手那边的广告推荐模型,他们的模型文件是很大的,是十几GB的大文件,而他们的应用必须要去这些大文件。 讲师简介 陈宏亮,腾讯云高级工程师。

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    云盘文件系统比较:Ext4、XFS和Btrfs

    第一,大文件支持,最大卷1EiB,最大文件16TiB(对于4KiB块)。Ext4中实现了基于extent的数据管理。 用树结构的文件系统通常相比Ext4用表结构,如链表、直接/间接Block以及extent,能更好地支持大文件,如视频/数据库文件等。 XFS能支持多大文件呢?单卷可达8EiB,最大文件也到8EiB,相比Ext4的16TiB可高了几个数量级。而且是其实动态分配inode的实现机制,只要有空间,就不会耗尽inode。 xfsinode.PNG 另外,XFS可以更高效支持并行IO操作,RAID上的扩展性更好,多线程并行读写时相比Ext4有优势。 0x05 小结 至此,我们一起熟悉了文件系统的概念、以及常见主流的三大文件系统(Ext4、XFS、Btrfs)的各自特点及使用方法、场景以及各自的比较,并实测了其在云服务器中的性能。

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    老码农眼中的存储

    特性/介质 DRAM SSD HDD NVM 非易失性 否 是 是 是 使用寿命 长 短 较长 长 随机 非常快 快 慢 非常快 随机写 非常快 较快 慢 非常快 顺序 非常快 快 较快 非常快 顺序写 配置数据服务:只读访问 缓存系统:有/无持久化 文件系统:目录/POSIX 对象系统:Blob/KV 表格系统:Column/SQL 数据库系统:满足ACID 备份系统:冷存储/延迟 ...... 在使用存储系统的时候,我们可能需要关注的指标: 存储成本 功能: /写/列索引/条件查询/事务/权限。。 性能:读写的 吞吐/IOPS/延时/负载均衡。。。 一般地,对象存储通常以大文件为主,要求足够的IO带宽。块存储:即能应付大文件读写,也能处理好小文件读写,块存储要求的延迟是最低的。 文件存储需要考虑目录、文件属性等等的支持,对并行化的支持难度较大,通过具体实现来定义接口,可能会容易一点。 实现一个分布式存储系统,通常会涉及到元数据,分区,复制,容错等诸多方面。

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    Hadoop之--HDFS

    官网地址: HERE 官网DOC:HERE HDFS (1) 主要的设计理念 <1> 存储超大文件 这里的“超大文件”是指几百MB、GB甚至TB级别的文件。 (2) 适用与不适用场合 <1> 适合进行和存储操作,不适合写操作 <2> 适合进行大文件量的存储,不适合进行大量小文件的存储 (3) 基本概念 Block:大文件会被分割成多个小文件(block DataNode 负责响应文件系统/写请求,同时负责block的创建、删除、在NameNode间复制问题 (5)工作原理 <1>写操作 ? Client向nameNode发送写数据请求,如图蓝色虚线①——> c. NameNode节点,记录block信息。 HDFS是个分布式文件系统,具有高容错性且可以运行在硬件配置不高的机器上,适合大数据量的应用。主要操作就是两个,或者写。

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    重读 Google File System

    前言 本着常常新的原则,最近又一次阅读了Google三架马车之一的《Google File System》。它里面的一些设计思想,实现原则以及取舍,时至今日仍很有参考价值。 支持分块存储超大文件大文件作分块存储,每块固定长度64M。GFS的64M可谓是为后世的各个分布式存储块大小定了个基调。下面我们简单说下块大小的优劣势。 目录树的每个层次节点都拥有自己的读写锁,来控制当对前目录的删除,更改等的并发操作,以及其子目录或文件的,写,删除等并发操作; 此元数据持久化保存。 意思是说复本间相同位置的数据完全相同,客户端无论从哪个复本,读出的数据都是一样的。 常见系统多点写处理 多点并行写入,会引入不确定性,而这些不确定性对系统的使用者来说也增加了复杂度。 因此,目前常见的系统,更多地是不支持多点写,只支持单点写。

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    文件系统fsck提速方案

    根据阿姆达尔定律,存储系统恢复的整体时间由串行部分最慢的节点决定。 在 ec 恢复的过程中,通常是多个节点,多个设备之间并行恢复,系统的瓶颈通常受限于第一阶段本地文件系统的 fsck 过程。 HDFS 中,通常使用 SATA 硬盘存储数据,SATA 硬盘的磁盘容量随着新的SMR、HAMR技术的出现而越来越大,而传输的速率目前受限于 SATA3.0定义的最大速率(6Gb/s,实际使用中通常顺序稳定在 例如找到应用关心的文件进行检查,不关心的直接跳过,对于hadoop hdfs之类的数据存储,目录和文件均有用,因此此方法不适合),并且在mkfs的时候,使用bigalloc和inline data的功能,大文件保证其连续性 等由于采用了 COW 机制,对写入磁盘的数据不会再进行修改,保证存盘数据的稳定性,在恢复之后可以立即对外提供服务,将对断电时刻的数据检查作为一个优先级较低的操作(ZFS为scrub操作),可以和文件系统的正常操作并行执行 给出的建议是可以考虑在分配磁盘块的时候在相应的 block group 上添加相应的标记,表明这个block group 正在进行磁盘块的分配,在出现宕机后,这个 block group 的数据只进行操作

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    GlusterFS分布式存储学习总结

    GlusterFS 适合大文件还是小文件存储?弹性哈希算法和Stripe 数据分布策略,移除了元数据依赖,优化了数据分布,提高数据访问并行性,能够大幅提高大文件存储的性能。 但GlusterFS 并没有在I/O 方面作优化,在存储服务器底层文件系统上仍然是大量小文件,本地文件系统元数据访问是一个瓶颈,数据分布和并行性也无法充分发挥作用。 c)用户空间实现(User Space) 与传统的文件系统不同,GlusterFS在用户空间实现,这使得其安装和升级特别简便。 c)VFS 将数据递交给FUSE 内核文件系统:在启动 glusterfs 客户端以前,需要想系统注册一个实际的文件系统FUSE,如上图所示,该文件系统与ext3在同一个层次上面, ext3 是对实际的磁盘进行处理 性能、brcik写性能等。

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    分布式存储glusterfs原理,部署及k8s, Heketi集成

    弹性哈希算法和Stripe 数据分布策略,移除了元数据依赖,优化了数据分布,提高数据访问并行性,能够大幅提高大文件存储的性能。对于小文件,无元数据服务设计解决了元数据的问题。 但GlusterFS 并没有在I/O 方面作优化,在存储服务器底层文件系统上仍然是大量小文件,本地文件系统元数据访问是一个瓶颈,数据分布和并行性也无法充分发挥作用。 集群中的所有存储系统服务器都可以智能地对文件数据分片进行定位,仅仅根据文件名和路径并运用算法即可,而不需要查询索引或者其他服务器。这使得数据访问完全并行化,从而实现真正的线性性能扩展。 GlusterFS中,所有在Scale-Out存储配置中的存储系统都可以智能地定位任意数据分片,不需要查看索引或者向其他服务器查询。这种设计机制完全并行化了数据访问,实现了真正的线性性能扩展。 因此实际应用时需要在性能和数据一致性之间进行折中,如果需要更高的数据一致性,就得调小缓存刷新周期,甚至禁用缓存;反之,是可以把缓存周期调大一点,以提升性能。

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    分布式文件系统MFS、Ceph、GlusterFS、Lustre的比较

    可以把大文件分片并以类似RAID0的方式分散存储在多个存储节点上。 **冗余保护/副本** 多副本 多副本 镜像 无 **数据可靠性** 由数据的多副本提供可靠性。 由数据的多副本提供可靠性。 当节点、硬件、磁盘、网络发生故障时,系统会自动处理这些故障,管理员不需介入。 无 **扩展性** 增加存储服务器,可以提高容量和文件操作性能。 **开发语言** C C++ C C **适合场景** 大量小文件读写 小文件 适合大文件。 对于小文件,无元数据服务设计解决了元数据的问题。 但GlusterFS并没有在I/O方面作优化,在存储服务器底层文件系统上仍然是大量小文件,本地文件系统元数据访问是瓶颈,数据分布和并行性也无法充分发挥作用。 大文件读写 **产品级别** 小型 中型 中型 重型 **应用** 国内较多 无 较多用户使用 HPC领域。 **优缺点** 实施简单,但是存在单点故障。

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    大数据建模与分析挖掘相关了解「建议收藏」

    一.大数据总体架构与规划 二.各类数据的采集 三.相关名词的了解 MP:MapReduce是一种编程模型,用于大规模数据集(大于1TB)的并行运算。 它极大地方便了编程人员在不会分布式并行编程的情况下,将自己的程序运行在分布式系统上。 Distributed File System),作为Google File System(GFS)的实现,是Hadoop项目的核心子项目,是分布式计算中数据存储管理的基础,是基于流数据模式访问和处理超大文件的需求而开发的 NameNode管理文件系统的元数据,DataNode存储实际的数据。 HDFS客户端 1、提供一些命令来管理、访问 HDFS,比如启动或者关闭HDFS。 2、执行数据块的/写操作。 Secondary NameNode并非 NameNode 的热备。当NameNode 挂掉的时候,它并不能马上替换 NameNode 并提供服务。

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    hadoop系统概览(三)

    大数据不可避免地需要在计算机集群上进行分布式并行计算。因此,我们需要一个分布式数据操作系统来管理各种资源,数据和计算任务。今天,Apache Hadoop是现有的分布式数据操作系统。 本质上,Hadoop由三部分组成: •HDFS是一种分布式高吞吐量文件系统 •MapReduce用于并行数据处理的作业框架 •YARN用于作业调度和集群资源管理 HDFS将文件拆分为分布(并复制)在群集中的节点之间的大块 今天,Hadoop生态系统超越了MapReduce,并包括许多额外的并行计算框架,如Apache Spark,Apache Tez,Apache Storm等。 因此,持续监视,错误检测,容错和自动恢复必须是文件系统的一个组成部分。 HDFS被调整为支持一个适当数量(数千万)的大文件,通常是大小为千兆字节到太字节。最初,HDFS假设文件的一次写入多次访问模型。 DataNode将每个块存储在本地文件系统上的单独文件中,并提供/写访问。当DataNode启动时,它扫描其本地文件系统,并将托管数据块列表(称为Blockreport)发送到NameNode。

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    mmap可以让程序员解锁哪些骚操作?

    再想想你是怎样磁盘文件的? “Hey,操作系统,我要开始abc.txt这个文件了,把这个文件的所有信息准备好,然后给我一个代号”。 当我们首次读取600~800这段地址空间时,操作系统会检测的这一操作,因为此时这段内存中什么内容都还没有,此时操作系统自己读取磁盘文件填充到这段内存空间中,此后程序就可以像内存一样直接读取磁盘内容了。 使用mmap处理大文件要注意一点,如果你的系统是32位的话,进程的地址空间就只有4G,这其中还有一部分预留给操作系统,因此在32位系统下可能不足以在你的进程地址空间中找到一块连续的空间来映射该文件,在64 假设有三个程序A、B、C依赖一个静态库,那么链接器在生成可执行程序A、B、C时会把该静态库copy到A、B、C中,就像这样: 假设你本身要写的代码只有2MB大小,但却依赖了一个100MB的静态库,那么最终生成的可执行程序就是

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