RHCS（Red Hat Cluster Suite）：能够提供高可用性、高可靠性、负载均衡、存储共享且经济廉价的集群工具集合。 LUCI：是一个基于web的集群配置方式，通过luci可以轻松的搭建一个功能强大的集群系统。 CLVM：Cluster逻辑卷管理，是LVM的扩展，这种扩展允许cluster中的机器使用LVM来管理共享存储。 CMAN：分布式集群管理器。 GFS(Global File System)共享文件系统：以本地文件系统的形式出现。多个Linux机器通过网络共享存储设备，每一台机器都可以将网络共享磁盘看作是本地磁盘，如果某台机器对某个文件执行了写操作，则后来访问此文件的机器就会读到写以后的结果
作者 | 高昌健 当提到文件系统时，大部分人都很陌生。但实际上我们几乎每天都会使用它。比如，大家打开 Windows、macOS 或者 Linux，不管是用资源管理器还是 Finder，都是在和文件系统打交道。如果大家曾经手动安装过操作系统，一定会记得在第一次安装时需要格式化磁盘，格式化时就需要为磁盘选择使用哪个文件系统。 维基百科上的关于文件系统 [1] 的定义是： In computing, file system is a method and data structure that the
今天看了The Google File System的论文，我们简称其为GFS。GFS是谷歌的分布式文件存储系统，这篇论文是现代分布式软件系统入门的经典论文，并由此诞生了Hadoop生态中HDFS的开源实现。
GlusterFS是一个网络文件系统，能够处理数PB的数据和数千个用户。 对于数据中心Linux服务器，GlusterFS可能是本地存储所需的文件系统。
当提到文件系统，大部分人都很陌生。但我们每个人几乎每天都会使用到文件系统，比如大家打开 Windows、macOS 或者 Linux，不管是用资源管理器还是 Finder，都是在和文件系统打交道。如果大家有自己动手装过操作系统的话，第一次安装的时候一定会有一个步骤就是要格式化磁盘，格式化的时候就需要选择磁盘需要用哪个文件系统。
GFS 是谷歌为其业务定制开发的，支持弹性伸缩，为海量数据而生的分布式大文件存储系统。它运行于通用廉价商用服务器集群上，具有自动容错功能，支持大量客户端的并发访问。
估计所有的spark开发者都很关心spark的硬件要求。恰当的硬件配置需要具体情况具体分析，浪尖在这里给出以下建议。 一，存储系统 因为因为大多数Spark工作可能需要从外部存储系统（例如Hadoop文件系统或HBase）中读取输入数据，所以将其尽可能靠近该系统很重要。所以，有如下建议： 1，如果可能，在与HDFS相同的节点上运行Spark。最简单的方式是将spark 的Standalone集群和hadoop集群安装在相同的节点，同时配置好Spark和hadoop的内存使用，避免相互干扰(对于hadoop，
估计所有的spark开发者都很关心spark的硬件要求。恰当的硬件配置需要具体情况具体分析，在这里给出以下建议。主要译自官网
👆点击“博文视点Broadview”，获取更多书讯 📷 我们无时无刻不在使用文件系统，进行开发时在使用文件系统，浏览网页时在使用文件系统，玩手机时也在使用文件系统。 对于非专业人士来说，可能根本不知道文件系统为何物。因为，通常来说，我们在使用文件系统时一般不会感知到文件系统的存在。即使是程序开发人员，很多人对文件系统也是一知半解。 虽然文件系统经常不被感知，但是文件系统是非常重要的。在 Linux 中，文件系统是其内核的四大子系统之一；微软的 DOS（Disk Operating System，磁盘管理系统
1.nagios安装 ------------ 2.添加用户和密码 htpasswd /usr/local/nagios/etc/htpasswd.users eddy
我们设计并实现了Google GFS文件系统，一个面向大规模数据密集型应用的、可伸缩的分布式文件系统。GFS虽然运行在廉价的普遍硬件设备上，但是它依然了提供灾难冗余的能力，为大量客户机提供了高性能的服务。
但凡是要开始讲大数据的，都绕不开最初的Google三驾马车：Google File System（GFS）， MapReduce，BigTable。
这篇文章是我学习极客时间徐文浩老师的《大数据经典论文解读》课程的学习笔记，大量的文字和图片来自专栏内容，如有侵权就删。
对于Spark开发人员来说，一个比较普遍的问题就是如何合理的配置Spark的硬件？当然如何合理的对Spark集群进行硬件配置要视情况而定，在这里给出以下建议：
我们知道如要要从磁盘取数据，需要告诉控制器从哪取，取多长等信息，如果这步由应用来做，那实在太麻烦。所以操作系统提供了一个中间层，它管理本地的磁盘存储资源、提供文件到存储位置的映射，并抽象出一套文件访问接口供用户使用。对用户来说只需记住文件名和路径，其他的与磁盘块打交道的事就交给这个中间层来做，这个中间层即为文件系统。
支持FUSE，相对比较轻量级，对master服务器有单点依赖，用perl编写，性能相对较差，国内用的人比较多，易用，稳定，对小文件很高效。 + 支持文件元信息 + mfsmount 很好用 + 编译依赖少，文档全，默认配置很好 + mfshdd.cfg 加 * 的条目会被转移到其它 chunk server，以便此 chunk server 安全退出 + 不要求 chunk server 使用的文件系统格式以及容量一致 + 开发很活跃 + 可以以非 root 用户身份运行 + 可以在线扩容 + 支持回收站 + 支持快照 - master server 存在单点故障 - master server 很耗内存 测试性能还不错。吞吐量在15MB/秒以上
陈东明，具有丰富的大规模系统构建和基础架构的研发经验，善于复杂业务需求下的大并发、分布式系统设计和持续优化。近年专注于分布式系统一致性的研究，常年坚持技术文章创作和社区分享。曾就职于饿了么、百度，主导开发饿了么key-value数据库，负责百度即时通讯产品的架构设计。个人微信公众号dongming_cdm。本文是本人新书《分布式系统与一致性》的一个章节，节选出来和大家分享、讨论。
1、2001年，Nutch问世。Nutch的设计目标是构建一个大型的全网搜索引擎，包括网页抓取、索引、查询等功能，但随着抓取网页数量的增加，遇到了严重的可扩展性问题；
本着常读常新的原则，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。
前言：今日，笔者受邀参加“Dell&RedHat HPC研讨会”。会上，分享了红帽在HPC领域的解决方案。由于很多朋友关心这个话题，因此将演讲的内容分享出来，供大家参考。PPT在书写过程中，得到了同事
glusterfs是一个可扩展，分布式文件系统，集成来自多台服务器上的磁盘存储资源到单一全局命名空间，以提供共享文件存储。
前面介绍了 HeartBeat 及其集群高可用部署、DRBD原理与实践、DRBD配置与管理、高可用集群架构 corosync+pacemaker、LVS+KeepAlived、haproxy+keepalived+nginx 实现 k8s 集群负载均衡、Pacemaker+Corosync 高可用架构实战等相关的知识点，今天我将详细的为大家介绍高可用集群管理工具 RHCS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！！！
文件系统是计算机中一个非常重要的组件，为存储设备提供一致的访问和管理方式。在不同的操作系统中，文件系统会有一些差别，但也有一些共性几十年都没怎么变化：
不难看出, 其中commodity hardware, massive storage和enormous processing power就是Hadoop的重要特点. 而The Hadoop Distributed File System(HDFS)作为Hadoop的核心子项目之一, 是Google File System(GFS)的实现, 为分布式计算提供数据存储和管理的功能.
术语简介 GlusterFS是一个开源的分布式文件系统。更多特性介绍附录的参考文档。 Brick:GFS中的存储单元，通过是一个受信存储池中的服务器的一个导出目录。可以通过主机名和目录名来标识，如'SERVER:EXPORT' Client: 挂载了GFS卷的设备 Extended Attributes:xattr是一个文件系统的特性，其支持用户或程序关联文件/目录和元数据。 FUSE:Filesystem Userspace是一个可加载的内核模块，其支持非特权用户创建自己的文件系统而不需要修改内核代码。
关于FastDFS与ASP.NET Core WebApi相结合的详细的代码已经最后一章节提供给大家进行下载了。
在这篇论文发表之前，工业界的分布式系统最多也就是几十台服务器的 MPI 集群。而这篇 GFS 的论文一发表，一下子就拿出了一个运作在 1000 台服务器以上的分布式文件系统。并且这个文件系统，还会面临外部数百个并发访问的客户端，可以称得上是石破天惊。 当然，在 19年后的今天，开源社区里的各种分布式系统，也都远比当初的 GFS 更加复杂、强大。回顾这篇 19 年前的论文，GFS 可以说是“技术上辉煌而工程上保守”。说 GFS 技术上辉煌，是因为 Google 通过廉价的 PC 级别的硬件，搭建出了可以处理整个互联网网页数据的系统。而说 GFS 工程上保守，则是因为 GFS 没有“发明”什么特别的黑科技，而是在工程上做了大量的取舍（trade-off）。
之前已经有过关于小样本语义分割的论文解读，关于如何用 Transformer 思想的分类器进行小样本分割，链接见：https://mp.weixin.qq.com/s/YVg8aupmAxiu5lGTYrhpCg 。本篇是发表在 CVPR 2022 上的 Generalized Few-shot Semantic Segmentation（后文简称 GFS-Seg），既一种泛化的小样本语义分割模型。在看论文的具体内容之前，我们先了解一些前置知识。
在了解什么是分布式存储之前，我们先来简单了解一下存储几十年来的大概历程。
在GFS Server Maseter节点（192.168.1.104）上执行命令：
什么FAT,NTFS,NFS,DAS,SAN,NAS,OSD这些名词我一个都不认识。
GFS 1.GFS核心的思想 2. GFS的优点 3.GFS架构(含GFS特点) 1.GFS核心的思想 是硬盘横向扩展以及数据冗余 全球化。这意味着任何客户端都可以访问（读写）任何文件，允许在不同的应用程序之间共享数据。 支持在多台机器上自动分片大文件。这可以通过允许对每个文件快进行并行处理来提高性能，并且还可以处理无法放入单个磁盘的大文件。 支持故障自动恢复。 针对大文件的顺序访问以及最常见的读取和追加操作进行了优化 2. GFS的优点 理论上能存储无限数据，因为硬盘可以横向扩展。 容错性，数据冗余多份，
答： Hadoop的核心是分布式文件系统HDFS和MapReduce，HDFS是谷歌文件系统GFS的开源实现，MapReduces是针对谷歌MapReduce的开源实现。
Colossus，巨人，谷歌第二代GFS文件系统。与GFS相比，Colossus相关的文章和信息却零星稀少。
var mongoose = require('mongoose'); var Schema = mongoose.Schema; mongoose.connect('mongodb://127.
在这个数据爆炸的时代，产生的数据量不断地在攀升，从GB,TB,PB,ZB.挖掘其中数据的价值也是企业在不断地追求的终极目标。但是要想对海量的数据进行挖掘，首先要考虑的就是海量数据的存储问题，比如Tb量级的数据。
美国国家海洋和大气管理局(NOAA)正在升级其全球气象预报系统(GFS)模式，以提高美国各地的天气预报能力。这些进展将改善飓风形成预报、降雪位置、暴雨预报以及模式的整体性能。
但凡是要开始讲大数据的，都绕不开最初的Google三驾马车：Google File System（GFS）， MapReduce，BigTable。如果我们拉长时间轴到20年为一个周期来看呢，这三驾马车到今天的影响力其实已然不同。MapReduce作为一个有很多优点又有很多缺点的东西来说，很大程度上影响力已经释微了。BigTable以及以此为代表的各种KeyValue Store还有着它的市场，但是在Google内部Spanner作为下一代的产品，也在很大程度上开始取代各种各样的的BigTable的应用。而
文章：GFS-VO: Grid-based Fast and Structural Visual Odometry
几个小时要处理完TB的数据，但是这些程序一般都不是分布式系统人员开发的，使用起来因为一些分布式的系统问题，会非常的痛苦
GlusterFS是Scale-Out存储解决方案Gluster的核心，它是一个开源的分布式文件系统，具有强大的横向扩展能力，通过扩展能够支持数PB存储容量和处理数千客户端。GlusterFS借助TCP/IP或InfiniBandRDMA网络将物理分布的存储资源聚集在一起，使用单一全局命名空间来管理数据。
之前在进行对接存储项目的时候，对公司内部使用的文件系统进行了梳理，当前公司内部使用的文件系统有GlusterFS,FastDFS等，由于文件系统在海量小文件和高并发之下性能急剧下降，性能遭遇瓶颈，因此打算建设分布式对象存储平台。下面对市面上比较流行的非结构化文件存储产品进行相关整理和比较。
RHCS提供的三个核心功能 高可用集群是RHCS的核心功能。当应用程序出现故障，或者系统硬件、网络出现故障时，应用可以通过RHCS提供的高可用性服务管理组件自动、快速从一个节点切换到另一个节点，节点故障转移功能对客户端来说是透明的，从而保证应用持续、不间断的对外提供服务，这就是RHCS高可用集群实现的功能。 RHCS通过LVS（LinuxVirtualServer）来提供负载均衡集群，而LVS是一个开源的、功能强大的基于IP的负载均衡技术，LVS由负载调度器和服务访问节点组成，通过LVS的负载调度功
正常安装环境下云帮需要一个分布式文件系统，社区版默认使用NFS作为共享存储,如果你的环境中有分布式文件存储系统，需要使用dc-ctl set storage --mode custom 命令安装存储管理服务，然后再将你系统中的分布式存储挂载到 /grdata 目录。 本文的应用场景主要针对使用GlusterFS。
根据华为盘古气象模型团队在 nature 发表的论文显示，其模型准确率已经超越了 ECMWF 的 IFS 模型，但是这些论文中的检验结果都是在人工构造的理想化气象场中（ERA5）进行的，而 ERA5 与真实观测场又是有差距的，盘古在真实观测场中的表现如何，一直以来都缺乏一些实测的报告或者文章介绍。得益于盘古气象模型团队将其模型开源，使我可以在自己个人电脑上搭建盘古气象模型进行预报检验具有了可操作性。因此我专门花了一点时间，来做了一个对盘古气象模型在真实观测场中预报的小检验，以观察其在真实气象观测场中的预报效果。
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