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。
随着云计算的普及和数据分析需求的扩大,数据湖+数据仓库的湖仓一体分析能力成为下一代数据分析系统的核心能力。相对于数据仓库,数据湖在成本、灵活性、多源数据分析等多方面,都有着非常明显的优势。IDC发布的十项2021年中国云计算市场趋势预测中,有三项和数据湖分析有关。可以预见,跨系统集成能力、数据控制能力和更加全面的数据驱动能力,将会是未来数据分析系统重要的竞争领域。
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。
毫末智行是一家致力于自动驾驶,提供智能物流解决方案的人工智能技术公司。数据智能是毫末智行的核心能力,乘用车自动驾驶系统及解决方案、低速无人车生态系统及解决方案、自动驾驶相关产品研发与定制服务三大垂类产品为数据智能服务,同时,数据智能也反哺三大垂类产品。
据IDC发布的《数据时代2025》报告显示,全球每年产生的数据将从2018年的33ZB增长到2025年的175ZB,平均每天约产生491EB数据。随着数据量的不断增长,数据存储成本成为企业IT预算的重要组成部分。例如1PB数据存储一年,全部放在高性能存储介质和全部放在低成本存储介质两者成本差距在一个量级以上。由于关键业务需高性能访问,因此不能简单的把所有数据存放在低速设备,企业需根据数据的访问频度,使用不同种类的存储介质获得最小化成本和最大化效率。因此,把数据存储在不同层级,并能够自动在层级间迁移数据的分层存储技术成为企业海量数据存储的首选。
论文地址: http://arxiv.org/pdf/2110.10640v1.pdf
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。
问题导读 1.构建独立的图片服务器有什么优势? 2.使用云存储服务有哪些优势? 3.图片如何防盗链? 现在几乎任何一个网站、Web App以及移动APP等应用都需要有图片展示的功能,对于
在构建 Web 站点的过程中,任何一个细节都有可能影响网站的访问速度。如果开发人员不了解前端性能相关知识,很多不利网站访问速度的因素会在线上形成累加,从而严重影响网站的性能,导致网站访问速度变慢、用户体验低下,最终导致用户流失。页面性能对网页而言,可谓举足轻重。因此,对页面的性能进行检测分析,是开发者不可忽视的课题。那么我们如何对页面进行监控分析及性能评判?对性能评判的规则又是什么样的呢?
大家好,我是山月,这是我最近新开的专栏:「前端部署系列」。包括 Docker、CICD 等内容,大纲图示如下:
得物上一代日志平台的存储主要依赖于 ES。随着公司业务的高速发展,日志场景逐步产生了一些新需求,主要表现在:应用数量逐步增多,研发需要打印更多的日志定位业务问题,安全合规需要保留更长时间的日志。随着 Clickhouse 的应用广泛,我们了解到行业部分知名公司已经将日志平台逐步由 ES 迁移至Clickhouse,以此来获取更好的写入性能与高压缩比。因此我们与日志平台研发团队开始进行日志平台新存储的选型评估,本文会介绍我们如何通过 Clickhouse 的冷热分离存储替代 ES 的实施方案。
最近,基于大模型的代码生成已经普遍应用于各大开发软件中。但是,LLM的固有偏见会影响其代码生成的创造性,
AutoMQ[1] 是新一代基于共享存储架构实现的云原生 Kafka。得益于其存算分离的共享存储架构,通过和阿里云合作,深度使用阿里云可靠、先进的云服务如对象存储 OSS、块存储 ESSD、弹性伸缩 ESS 以及抢占式实例实现了相比 Apache Kafka 10 倍的成本优势并且提供了自动弹性的能力。
T3出行的杨华和张永旭描述了他们数据湖架构的发展。该架构使用了众多开源技术,包括Apache Hudi和Alluxio。在本文中,您将看到我们如何使用Hudi和Alluxio将数据摄取时间缩短一半。此外,数据分析人员如何使用Presto、Hudi和Alluxio让查询速度提高了10倍。我们基于数据编排为数据管道的多个阶段(包括提取和分析)构建了数据湖。
Hugging Face 技术负责人 Philipp Schmid 表示:“代码自动补全工具,如 GitHub Copilot,已被超过一百万开发者使用,帮助他们的编码速度提高了 55%。看到像 Magicoder 和 OSS-INSTRUCT 这样的开源创新超越了 OpenAI 的 GPT-3.5 和 Google DeepMind 的 Gemini Ultra,真是令人振奋。这些进步不仅展示了人工智能技术的快速发展,也突显了开源社区在推动这一领域创新中的重要角色。”
在当今数字化时代,数据量不断增长,对于存储系统提出了更高的要求。传统的存储方式已经难以满足大规模数据的存储和管理需求,因此,对象存储(Object Storage)应运而生。对象存储是一种面向海量数据的存储架构,以其高扩展性、弹性存储、高性能和简单管理等特点,成为了云计算、大数据分析和企业数据管理中的重要组成部分。
网络功能虚拟化(NFV)从根本上改变了电信基础设施的部署方式,而这反过来又将极大改变通信服务提供商(CSP)交付服务的方式,因而会对运营支撑系统(OSS)产生重大影响。然而,正如运营团队常说的,NFV将对CSP的运营支撑系统(OSS)和业务支撑系统 (BSS)产生重大影响。其结果就是,采用NFV就意味着OSS转型,也就意味着要面对这个过程中无法回避的所有挑战。 NFV带来的挑战 尽管 NFV 有望为服务提供商带来独特的优势,但它也给运营和OSS带来一些无法回避的挑战。而这些挑战反过来又可能影响转型能否成功。
上一篇文章《使用压缩文件优化io (一)》中记录了日志备份 io 优化方案,使用文件流数据压缩方案优化 io 性能,效果十分显著。这篇文章记录数据分析前置清洗、格式化数据的 io 优化方案,我们有一台专用的日志前置处理服务器,所有业务日志通过这台机器从 OSS 拉取回来清洗、格式化,最后进入到数据仓储中便于后续的分析。
一面数据原有的技术架构是在线下机房中使用 CDH 构建的大数据集群。自公司成立以来,每年都保持着高速增长,业务的增长带来了数据量的剧增。
KVM forum 2019上,作者和同事的演讲主题是《How KVM-based Hybrid Deployment Powers Bytedance’s Biggest Day Ever》。 在这里详细展开一下,介绍一下基于KVM虚拟化的混合部署。下文的脉络大约是: 1,业务背景 2,为什么使用KVM虚拟化方案 3,在使用KVM虚拟化方案的过程中,我们做了那些改进 4,基于KVM虚拟化的混合部署方案取得了怎样的效果
文件服务器是一个应用必要的组件之一。最早我搞过FTP,然后又用过FastDFS,接私活的时候我用MongoDB也凑合凑合。现如今时代不同了,开始流行起了OSS。
笔者近期调研SDN/NFV影响下的OSS,之前自己知识中没有相关的积累,又一直没有比较官方的资料或者观点,所以在整理的时候遇到了瓶颈。最近在ONF网站看到了刚发布的一篇文档,对OSS/BSS在SDN/NFV时代的挑战和发展做了比较全面的总结,其中多数观点也与笔者收集到的资料相符,在这里分享给大家。 在ETSI NFV ISG提出的NFV框架中,OSS与SDN控制器分别负责不同的工作:OSS负责静态配置或者可以缓慢进行的服务特性等的配置,而NFV编排器和SDN控制器则负责动态配置以及实时的网络状态传输。尽管如
UIUC清华团队的研究人员发布了Magicoder,不到7B参数,就能在代码生成领域与顶级代码模型不相上下。
MGS,MDS,OSS节点是在lustre中可以成为前端,MDT和IST被ldiskfs或者zfs格式化来存储元数据和数据对象的成为后端
本文介绍php OSS文件读取和写入文件,workerman生成临时文件并输出浏览器下载
近几年来,人工智能逐渐火热起来,特别是和大数据一起结合使用。人工智能的主要场景又包括图像能力、语音能力、自然语言处理能力和用户画像能力等等。这些场景我们都需要处理海量的数据,处理完的数据一般都需要存储起来,这些数据的特点主要有如下几点:
本文介绍php OSS文件读取和写入文件, workerman 生成临时文件并输出浏览器下载
俗话说得好,“得来全不费功夫”,免费当然是个好事情了。既然是免费的, 开源的实时操作系统(RTOS)看起来是个不错的选择。 但是对于嵌入式设备和物联网设备的开发者来说, 有时并不愿轻易涉足, 比如家居自动化和可穿戴设备, 医疗仪器和工业控制系统。 在决定之前, 需要了解使用开放源码的真正成本和弊端。
ELK作为日志UI产品,自诞生就备受关注,时至今日也热度不减,在Github上有着高达 54.7k的关注。
几个主要的通信服务提供商(CSP)正在朝着支持网络功能虚拟化(NFV)架构发展,这有助于降低成本并为他们的用户提供灵活、按需的服务,包括所谓“anything-as-a-service”。但NFV正在
根据格像科技公司的业务需求,我们需要搭建一个近似最近邻(Approximate Nearest Neighbor,即 ANN)搜索引擎,以便将在线向量相似搜索功能应用到公司其他业务中。我们搭建的 ANN 搜索引擎需要满足以下几个要求:
虽然 OSS 使组织能够快速构建和部署应用程序,但它也带来了一个挑战:不一致的风险评估,这可能会 损害软件完整性。
由于小说网站首页加载了大量图片,以及单页面应用首次加载需要缓存js和css,本就缓慢,导致我的站点在PageSpeedInsights得分贼低,仅有51分。
2019年黄仁勋在GTC China正式发布了TensorRT 7,并称其是「我们实现的最大飞跃」。
lustre介绍 lustre是一个开源、分布式、高性能的分布式存储。lustre广泛被HPC领域使用。lustre目前仅仅支持本地数据容错,在未来版本2.16推出会支持EC,做到数据容错。 lustre 运行在linux操作系统,采用了C/S的网络架构。lustre的整个软件栈是在linux内核实现,提供统一的文件系统命名空间。 lustre组件介绍 MGS+MGT:MGS提供注册lustre server、lustre client以及lustre文件系统的配置信息。MGT是为MGS提供存储的stora
相信大家都听说过 "258 原则(https://blog.csdn.net/weixin_42139375/article/details/83001248)" ,一个网站的性能好坏很大程度上会影响到用户的体验。
摘要:大数据的V特性Volume、Variety、Velocity可以使我们更容易捕捉到用户的离网倾向,从而作出相应的维挽措施挽留用户。上海联通部署大数据驱动的离网预测模型,在预测前5万名高离网倾向预付费用户的准确率达到0.96。 电信运营商提供基础通信管道连接每一位用户。每天数以亿计的用户会在管道中留下通信行为数据,构成运营商大数据。如何挖掘大数据来智能支撑运营商各项业务并进行业务转型是一个需要深入思考的问题。本文主要介绍如何利用大数据与机器学习来支撑用户离网管理。 随着通信行业竞争日益激烈,每
事故的发生是量的积累的结果,任何事情都没有表面看起来那么简单,在软件运行的过程中,随着用户量的增加,不考虑高可用,迟早有一天会发生故障,不得事先考虑高可用设计,而高可用是一门庞大的学问。
点击上方“腾讯云TStack”关注我们 获取最in云端资讯和海量技术干货 本文作者 / 机智的小熊 爱思考的程序员 专注于架构、开发、运维等领域的深入研究 笑谈架构设计 事故的发生是量的积累的结果,任何事情都没有表面看起来那么简单,在软件运行的过程中,随着用户量的增加,不考虑高可用,迟早有一天会发生故障,不得事先考虑高可用设计,而高可用是一门庞大的学问 你想知道我在设计一个高可用系统会考虑哪些内容吗?在架构设计的过程中 考虑方案选型会带来哪些坑,最差的情况下需要考虑故障发生的紧急解决方案 需
Apache Spark 是广为流行的大数据处理引擎,它有很多使用场景: Spark SQL、批处理、流处理、MLLIB、GraphX 等。在所有组件下是统一的 RDD 抽象,RDD 血缘通过两种依赖关系描述,窄依赖和宽依赖。其中宽依赖是支撑复杂算子(Join, Agg 等)的关键,而宽依赖实现机制就是 Shuffle。
2022年6月初,Spring Boot发布了2.7版本,这个版本是Spring Boot 2.x的最后一个主要版本。
大数据的V特性Volume、Variety、Velocity可以使我们更容易捕捉到用户的离网倾向,从而作出相应的维挽措施挽留用户。上海联通部署大数据驱动的离网预测模型,在预测前5万名高离网倾向预付费用户的准确率达到0.96。 电信运营商提供基础通信管道连接每一位用户。每天数以亿计的用户会在管道中留下通信行为数据,构成运营商大数据。如何挖掘大数据来智能支撑运营商各项业务并进行业务转型是一个需要深入思考的问题。本文主要介绍如何利用大数据与机器学习来支撑用户离网管理。 随着通信行业竞争日益激烈,每月都有大量的用户
数据量爆发式增长的今天,数字化转型成为IT行业的热点,数据需要更深度的价值挖掘,应对未来不断变化的需求。海量离线数据分析可以应用于多种商业系统环境,例如电商海量日志分析、用户行为画像分析、科研行业的海量离线计算分析任务等场景。
在计算机中,一般用二进制数来表示像素。在不同的图片格式中,像素与二进制位数之间对应的关系是不同的。一个像素对应的二进制位数越多,它能表示的颜色种类就丰富,成像效果也就越精致,图片所需的存储空间相应也会越大。
使用说明来源原作者:my2sql的GitHub地址:https://github.com/liuhr/my2sql
Spring Cloud 是基于 Spring 框架的微服务开发工具包,它提供了一系列工具和技术,用于开发和管理分布式系统中的微服务。Spring Cloud 可以帮助开发人员快速搭建、配置、连接和管理微服务,简化了分布式系统的开发和部署。
python 字典操作提取key,value dictionaryName[key] = value
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