随着网络性能提升,云端计算架构逐步向存算分离转变,AWS Aurora 率先在数据库领域实现了这个转变,大数据计算领域也迅速朝此方向演化。
作者 | 苏锐 策划 | Tina Hadoop 的诞生改变了企业对数据的存储、处理和分析的过程,加速了大数据的发展,受到广泛的应用,给整个行业带来了变革意义的改变;随着云计算时代的到来, 存算分离的架构受到青睐,企业开开始对 Hadoop 的架构进行改造。 今天与大家一起简单回顾 Hadoop 架构以及目前市面上不同的存算分离的架构方案,他们的利弊各有哪些,希望可以给正在存算分离架构改造的企业一些参考和启发。 Hadoop 存算耦合架构回顾 2006 年 Hadoop 刚发布,这是一个 all-i
原生对象存储服务的索引是扁平化的组织形式,在传统文件语义下的 List 和 Rename 操作性能表现上存在短板。腾讯云对象存储服务 COS 通过元数据加速功能,为上层计算业务提供了等效于 HDFS 协议的操作接口和操作性能。
背景介绍 原生对象存储服务的索引是扁平化的组织形式,在传统文件语义下的 List 和 Rename 操作性能表现上存在短板。腾讯云对象存储服务 COS 通过元数据加速功能,为上层计算业务提供了等效于 HDFS 协议的操作接口和操作性能。 (一)什么是元数据加速器? 元数据加速功能是由腾讯云对象存储(Cloud Object Storage,COS)服务提供的高性能文件系统功能。 元数据加速功能底层采用了云 HDFS 卓越的元数据管理功能,支持用户通过文件系统语义访问对象存储服务,系统设计指标可以达到2.4
Hortonworks在博客中提出了一个全新的Hadoop对象存储环境——Ozone,能将HDFS从文件系统扩展成更加复杂的企业级存储层。
引言 随着大数据技术架构的演进,存储与计算分离的架构能更好的满足用户对降低数据存储成本,按需调度计算资源的诉求,正在成为越来越多人的选择。相较 HDFS,数据存储在对象存储上可以节约存储成本,但与此同时,对象存储对海量文件的写性能也会差很多。 腾讯云弹性 MapReduce(EMR) 是腾讯云的一个云端托管的弹性开源泛 Hadoop 服务,支持 Spark、Hbase、Presto、Flink、Druid 等大数据框架。 近期,在支持一位 EMR 客户时,遇到典型的存储计算分离应用场景。客户使用了 EMR
Flink 因为其可靠性和易用性,已经成为当前最流行的流处理框架之一,在流计算领域占据了主导地位。早在 18 年知乎就引入了 Flink,发展到现在,Flink 已经成为知乎内部最重要的组件之一,积累了 4000 多个 Flink 实时任务,每天处理 PB 级的数据。
随着大数据技术架构的演进,存储与计算分离的架构能更好的满足用户对降低数据存储成本,按需调度计算资源的诉求,正在成为越来越多人的选择。相较 HDFS,数据存储在对象存储上可以节约存储成本,但与此同时,对象存储对海量文件的写性能也会差很多。
我们经常会被问到一个企业大数据架构的问题:随着企业收集 / 产生的数据越来越多,如何设计一套高效廉价的大数据架构,在尽可能多保留所有原始数据内容的同时还可以支持“无缝接入”的新的分析算法。本文所要介绍的数据湖解决方案可能是解决这个难题的一种新思路。
存储是大数据的基石,存储系统的元数据又是它的核心大脑,元数据的性能对整个大数据平台的性能和扩展能力非常关键。本文选取了大数据平台中 3 个典型的存储方案来压测元数据的性能,来个大比拼。
作者 | 胡梦宇 审校 | 蔡芳芳 1 背景 随着云原生技术的飞速发展,各大公有云厂商提供的云服务也变得越来越标准、可靠和易用。凭借着云原生技术,用户不仅可以在不同的云上低成本部署自己的业务,而且还可以享受到每一个云厂商在特定技术领域上的优势服务,因此多云架构备受青睐。 知乎目前采用了多云架构,主要是基于以下考虑: 服务多活: 将同一个服务部署到不同的数据中心,防止单一数据中心因不可抗力不能正常提供服务,导致业务被“一锅端”; 容量扩展: 一般而言,在公司的服务器规模达到万台时,单一数据中心就很难
OSS(Object Storage Service)俗称对象存储,主要提供图片、文档、音频、视频等二进制文件的海量存储功能。目前除了公有云提供对象存储服务外,一般私有云比较关心一些开源的分布式对象存储解决方案,本文列举了一些常见的技术方案供参考。
传统的大数据集群往往采用本地中心化的计算和存储集群。比如在谷歌早期的【三驾马车】中,使用 GFS 进行海量网页数据存储,用 BigTable 作为数据库并为上层提供各种数据发现的能力,同时用 MapReduce 进行大规模数据处理。
传统的大数据集群往往采用本地中心化的计算和存储集群。比如在谷歌早期的【三驾马车】中,使用 GFS 进行海量网页数据存储,用 BigTable 作为数据库并为上层提供各种数据发现的能力,同时用 MapReduce 进行大规模数据处理。 但随着互联网业务的发展,本地中心化的架构开始受到以下两个方面的挑战: 数据增长越来越快,并且数据格式更加丰富多样,非结构化数据越来越多。传统的分布式存储引擎难以大规模存储和处理文本、音视频等非结构化数据。 计算和存储强耦合在本地应用上,缺少弹性。强耦合的模式增加了企业
导语 | 云原生数据湖致力于扩大公有云市场总量:一方面以低成本优势推动客户上云,另一方面云上客户得以低成本撬动更多结构化和非结构化数据的价值,是一场云厂商的自我革命,本文将为大家洞悉云原生数据湖的神秘面纱,并且首次推出腾讯云的云原生数据湖产品。文章作者:于华丽,腾讯TEG数据平台部研发工程师。 一、云上架构大数据平台的挑战和机遇 选择 Cloud 还是 Local 的诸多讨论和实践中,成本一直是绕不开的话题。“公有云太贵了,一年机器就够托管三五年了”,这基本上是刚开始接触公有云的企业,在进行了详细价格
近日,有关存储系统选型的问题在微信群里讨论的火热,CSDN在这里稍微将各位专家的问答总结了一下,分享给大家。 文章内容来源大数据基础设施微信群,参与讨论的专家有中国科学院软件研究所工程师,C3核心成员李明宇,国防科学技术大学教授,CCF大数据专家委员会委员李东升,云人科技联合创始人兼CEO吴朱华,Memblaze技术顾问刘爱贵等等。 以下是问答实录: Q:有一个场景:每天有近百GB数据增加,数据内容有WORD文档和图像等多种类型。用什么存储或文件系统比较合适? A: HDFS、HBase、Hive不太适合存
该帖子也是由两名思科员工共同撰写的:Karthik Krishna,Silesh Bijjahalli
作者 | 聂磊 策划 | Tina 云原生架构下,基于 Hadoop 技术栈搭建数据平台应该如何改造? 理想汽车大数据平台涉及的组件多, 在从 Hadoop 到云原生演进的过程中边探索,边实践,积累了不少一手经验;同时,他们率先在对象存储上使用 JuiceFS,实现平台级文件共享、跨平台使用海量数据等场景。 1 理想汽车在 Hadoop 时代的技术架构 首先简单回顾下大数据技术的发展,基于我个人的理解,将大数据的发展分了 4 个时期: 第一个时期:2006 年到 2008 年。2008 年左右,H
第一个时期: 2006 年到 2008 年。2008 年左右,Hadoop 成为了 Apache 顶级项目,并正式发布了 1.0 版本,它的基础主要是基于谷歌的三驾马车,GFS、MapReduce、BigTable 去定义的。
离线机房:专为满足大数据相关业务方需求而设计的离线计算服务中心。其主要职能是部署离线调度、离线存储以及调度平台等服务。这些服务的目标是提供高效的离线数据处理和计算能力。在离线机房中,大数据业务方可以安心进行批量数据处理和计算任务,从而满足他们对数据处理、存储和调度的要求。
数据湖加速器 GooseFS 是由腾讯云推出的高性能、高可用、弹性的分布式缓存方案。依靠对象存储(Cloud Object Storage,COS)作为数据湖存储底座的成本优势,为数据湖生态中的计算应用提供统一的数据湖入口,加速海量数据分析、机器学习、人工智能等业务访问存储的性能。
AiSuite 是 NAVER 开发者所使用的人工智能平台,它支持 NAVER 的各种服务的开发和运维。
传统的 Hadoop 生态体系中,数据存储角色与计算角色通常会部署在相同的机器上,一个占据硬盘提供存储,一个利用 CPU 和内存做计算。为此,MapReduce 和 Spark 也适应性的设计了多层级的数据本地化策略,即任务尽可能被分配到存储所需数据的对应节点上做计算,以减少中间数据交互产生的网络开销和额外的存储压力,提升整体的大数据应用效率。
前面我们提到的HDFS,了解了HDFS的特性和架构。HDFS能够存储TB甚至PB规模的数据是有前提的,首先数据要以大文件为主,其次NameNode的内存要足够大。对HDFS有所了解的同学肯定都知道,NameNode是HDFS的存储着整个集群的元数据信息,比如所有文件和目录信息等等。而且当元数据信息较多时,NameNode的启动会变得很慢,也比较容易触发GC操作。显然当数据到了一定的量级,元数据管理会成为HDFS的一个瓶颈,其实这也是为什么说它适合存储大文件的原因。如果解决了元数据管理的问题,其实HDFS是可以支撑海量小文件的。
来源 | 经授权转载自 百度智能云技术站 公众号 AI 应用对存储系统的挑战是全面的,从离应用最近的数据计算如何加速,到离应用最远的数据存储如何管理,到数据存储和数据计算之间如何高效流通,再到不同应用之间的资源调度如何协调 …… 这其中每一个环节的低效,都有可能拖累最终的 AI 任务的最终完成时间,让 AI 应用在一直等待数据,多个 AI 应用之间无法高效并发。 本次分享,将以存储系统为视角,对 AI 应用加速中的全部流程进行展开,分析其中关键节点和讲解相应技术,并分享百度智能云在 AI IaaS 建设
中国电信大数据集群每日数据量庞大,单个业务单日量级可达到 PB 级别,且存在大量过期数据(冷数据)、冗余数据,存储压力大;每个省公司都有自己的集群,以及多个收集全国各省级业务信息的集团大数据集群,导致数据分散冗余,省集群与集团集群数据无法共享,跨地域任务延迟高。
随着数据量的爆发式增长,数字化转型称为了整个IT行业的热点,数据也开始需要更深度的价值挖掘,因此需要确保数据中保留的原始信息不丢失,从而应对未来不断变化的需求。当前以oracle为代表的数据库中间件已经逐渐无法适应这样的需求情况,于是业界也开始进行不断的产生的计算引擎,以便应对数据时代的到来。在此背景下,数据湖的概念被越来越多的人提起,希望能有一套系统在保留数据的原始信息情况下,又能够快速对接多种不同的计算平台,从而在数据时代占比的先机。
Alluxio是世界上第一个用于云分析和人工智能的开源数据编排技术。它弥合了数据驱动应用程序和存储系统之间的鸿沟,使存储层的数据更接近数据驱动应用程序,并使其易于访问,使应用程序能够通过一个通用接口连接到多个存储系统。Alluxio的内存第一层体系结构使数据访问速度比现有解决方案快几个数量级。
JuiceFS 是一个基于对象存储的分布式文件系统,在之前跟对象存储比较的文章中已经介绍了 JuiceFS 能够保证数据的强一致性和极高的读写性能,因此完全可以用来替代 HDFS。但是数据平台整体迁移通常是一个费时费力的大工程,需要做到迁移超大规模数据的同时尽量不影响上层业务。下面将会介绍如何通过 JuiceFS 的迁移工具来实现平滑迁移 HDFS 中的海量数据到 JuiceFS。
在我们线上的生产环境中要备份的东西很多,各种服务日志、数据库数据、用户上传数据、代码等等。用 JuiceFS 来备份可以节省你大量时间,我们会围绕这个主题写一系列的教程,整理出一套最佳实践,方便大家。
Apache Ozone 是一种分布式、可扩展和高性能的对象存储,可与Cloudera 数据平台(CDP) 一起使用,可以扩展到数十亿个不同大小的对象。它被设计为原生的对象存储,可提供极高的规模、性能和可靠性,以使用 S3 API 或传统的 Hadoop API 处理多个分析工作负载。
近日,在Apache Hadoop社区主导及邀请下,腾讯开源、腾讯大数据、腾讯云联合承办了Hadoop技术社区在中国的首次Meetup。围绕Hadoop技术实践,来自腾讯、Cloudera、京东、小米、阿里、滴滴、华为、字节跳动的多位嘉宾参与了分享讨论。 腾讯开源运营负责人王春雨表示:“中国企业的参与是开源生态建设不可或缺的一部分。腾讯作为国内开源的先行者,将持续投入社区协同合作,以开放的心态,推动更多开源社区之间的交流对话,助力技术生态发展。” Hadoop是由Apache基金会所开发的分布式系
HDFS 是 Hadoop 生态的默认存储系统,很多数据分析和管理工具都是基于它的 API 设计和实现的。但 HDFS 是为传统机房设计的,在云上维护 HDFS 一点也不轻松,需要投入不少人力进行监控、调优、扩容、故障恢复等一系列事情,而且还费用高昂,成本可能是对象存储是十倍以上。
Alluxio是世界上第一个虚拟的分布式存储系统,以内存速度统一了数据访问。它为计算框架和存储系统构建了桥梁,使应用程序能够通过一个公共接口连接到许多存储系统。Alluxio以内存为中心的架构使得数据的访问速度能比现有方案快几个数量级。
近日,在Apache Hadoop社区主导及邀请下,腾讯开源、腾讯大数据、腾讯云联合承办了Hadoop技术社区在中国的首次Meetup。围绕Hadoop技术实践,来自腾讯、Cloudera、京东、小米、阿里、滴滴、华为、字节跳动的多位嘉宾参与了分享讨论。 腾讯开源运营负责人王春雨表示:“中国企业的参与是开源生态建设不可或缺的一部分。腾讯作为国内开源的先行者,将持续投入社区协同合作,以开放的心态,推动更多开源社区之间的交流对话,助力技术生态发展。” Hadoop是由Apache基金会所开发的分布式系统基
Apache Hive 在 2010 年作为 Hadoop 生态系统的一部分崭露头角,当时 Hadoop 是一种新颖而创新的大数据分析方法。Hive 的功能就是实现 Hadoop 的 SQL 接口。它的架构包括两个主要服务:一是查询引擎:负责执行 SQL 语句;二是元存储:负责在 HDFS 中将数据收集虚拟化为表。
JuiceFS 是一款面向云原生设计的高性能分布式文件系统,在 Apache 2.0 开源协议下发布。提供完备的 POSIX 兼容性,可将几乎所有对象存储接入本地作为海量本地磁盘使用,亦可同时在跨平台、跨地区的不同主机上挂载读写。
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。
环球易购创建于 2007 年,致力于打造惠通全球的 B2C 跨境电商新零售生态,2014 年通过与百圆裤业并购完成上市,上市公司「跨境通(SZ002640)」是 A 股上市跨境电商第一股。经过多年的努力,在海外市场建立了广阔的销售网络,得到了美国、欧洲等多国客户的广泛认可,公司业务多年来一直保持着 100% 的增长速度。
COS(Cloud Object Storage),一种海量的分布式存储服务,用户可以随时通过互联网对大量数据进行批量存储,兼具性能与共享能力,适用于大数据场景,访问接口多样化,控制台、API、SDK。
元数据是存储系统的核心大脑,元数据性能对整个大数据平台的性能和扩展能力至关重要。尤其在处理海量文件的时候。在平台任务创建、运行和结束提交阶段,会存在大量的元数据 create,open,rename 和 delete 操作。因此,在进行文件系统选型时,元数据性能可谓是首当其冲需要考量的一个因素。
RespectM同学在文章[MLSQL集成JuiceFs](16 - MLSQL集成JuiceFs)中,已经详细的讲解了如何整合两者。丢一个配置文件到SPARK_HOME/conf以及启动时带上SDK Jar就可以完美在MLSQL访问各种对象存储和HDFS了,这非常酷。
冗余性是系统中复制关键组件的过程,旨在提高系统的可靠性或整体性能。它通常以备份或故障转移的形式存在。冗余性在系统中消除单点故障并在需要时提供备份时起着关键作用。例如,如果我们在生产中运行两个服务实例,并且其中一个实例失败,系统可以
“ 雁栖学堂-湖存储专题直播是腾讯云主办的国内首个湖存储百科知识直播节目,是一个围绕湖存储技术领域,基于存储加速服务,覆盖了前沿趋势,时事热点,客户案例,大咖分享,开发者成长路径等内容的直播交流平台。 ” 雁栖学堂-湖存储专题直播第七期将邀请到腾讯云存储高级产品经理“林楠”,介绍数据湖加速器 GooseFS 数据成本篇 。 分享内容 本次分享内容主要探讨如何通过数据湖加速器 GooseFS,对象存储 COS 等服务搭建冷热分层的数据湖存储服务。数据湖加速器 GooseFS 可以为用户提供高性能
Alluxio 是世界上第一个面向基于云的数据分析和人工智能的开源的数据编排技术。 它为数据驱动型应用和存储系统构建了桥梁, 将数据从存储层移动到距离数据驱动型应用更近的位置从而能够更容易被访问。 这还使得应用程序能够通过一个公共接口连接到许多存储系统。 Alluxio内存至上的层次化架构使得数据的访问速度能比现有方案快几个数量级。
导语 | 云原生数据湖架构以低成本优势推动客户上云,同时云上客户得以低成本撬动更多结构化和非结构化数据的价值,是一场云厂商的自我革命。本文由腾讯大数据专家工程师于华丽在 Techo TVP开发者峰会「数据的冰与火之歌——从在线数据库技术,到海量数据分析技术」的《云原生数据湖新一代数据架构》演讲分享整理而成,为大家详尽介绍云原生数据湖的价值和背景,云原生数据湖架构原则和挑战,同时分析腾讯云数据湖产品,展望腾讯云数据湖解决方案。 点击可观看精彩演讲视频 一、云原生数据湖架构的价值 今天分四个阶段来为大家
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