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  • 分布式小文件系统fastdfs与weedfs的对比

    总结一下最近接触过的两个分布式小文件系统weedfs和fastdfs。在具体存储小文件的时候,weedfs是通过将多个小文件的二级制存储到一个大文件中,然后通过索引进行具体的位置的定位。而fastdfs是通过文件夹散列的方式将文件直接存储在硬盘上面。而weedfs会产生大量的元数据,因为他依赖的是操作系统的文件管理系统,对每一个文件的定位以及验证都是通过元数据来进行的。从上面的对比就可以看出来,在海量小文件的情况下肯定是weedfs的性能更高,因为他的文件元数据是相当少的,所以这部分经常被访问的元数据能够被操作系统或者内存直接缓存住,这样就减少了对磁盘的操作,而磁盘的操作只需要进行一次总结:小文件存储不同于大文件,大文件的性能和时间消耗,主要在传输的带宽等限制上。而小文件主要在于系统本身的读取速度上。所以综合来说,个人觉得weedfs比fastdfs更先进,更能承受数量更大的小文件
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  • Hadoop Spark - 存储在一个大文件中,而不是许多小文件和索引?

    问题是,当我每天存储它成为一个新文件时,我不想这样做,因为Hadoop不能很好地处理多个小文件。 如何每天创建一个大文件-即我写到同一个主文件,而不是每天写入一个新文件。
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  • 基于Hadoop的云盘系统客户端技术难点之三 小文件存储优化

    一、概述首先明确概念,这里的小文件是指小于HDFS系统Block大小的文件(默认64M),如果使用HDFS存储大量的小文件,将会是一场灾难,这取决于HDFS的实现机制和框架结构,每一个存储在HDFS中的文件二、Hadoop HAR  Hadoop Archives (HAR files) ,这个特性从Hadoop 0.18.0版本就已经引入了,他可以将众多小文件打包成一个大文件进行存储,并且打包后原来的文件仍然可以通过三、SequeuesFile  Sequence file由一系列的二进制keyvalue组成,如果key为小文件名,value为文件内容,则可以将大批小文件合并成一个大文件。该方案对于小文件的存取都比较自由,不限制用户和文件的多少,支持Append追加写入,支持三级文档压缩(不压缩、文件级、块级别)。其存储结构如下图所示:?对于大量小文件的处理,也不失为一种好的选择。
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  • linux下的split 命令(将一个大文件根据行数平均分成若干个小文件)

    split将一个大文件分成若干个小文件方法例如将一个BLM.txt文件分成前缀为 BLM_ 的1000个小文件,后缀为系数形式,且后缀为4位数字形式先利用wc -l BLM.txt 读出 BLM.txt文件一共有多少行再利用 split 命令split -l 2482 ..BLMBLM.txt -d -a 4 BLM_将 文件 BLM.txt 分成若干个小文件,每个文件2482行(-l 2482),
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  • 看两种截然不同的设计理念:分布式文件系统支持大和小文件的思考

    为何Google GFS设计成对大文件友好,而像腾讯的TFS(Tencent File System)和淘宝的TFS(Taobao File System)却设计成对小文件友好了?这一点非常好理解,两个TFS都用来满足图片等大量小文件的需求。但是两者是矛盾的吗?答案是否。实际中TFS也在努力支持大文件,GFS也要支持小文件。GFS通过在GFS之上构建Bigtable来支持大量小文件,腾讯的TFS也支持大文件。这里必然存在不少差异,哪种设计理念更好了?
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  • 人脸识别等海量小文件场景,需要怎样的存储?

    海量小文件,存储大烦恼海量小文件体量庞大,但目前的文件系统包括本地文件系统、分布式文件系统都是匹配大文件场景的。从细节来说,如对元数据的管理、数据布局、缓存管理等的实现策略都侧重于大文件,导致在海量小文件情况下,存储处理性能极差。可是我们知道,当前主流的文件系统基本都是面向大文件设计的,在海量小文件的情况下,因为必然会产生更大数量级的元数据,这会放大文件系统扩展性差、检索效率低的问题。针对海量小文件设计的分布式智能缓存层,能够让小文件在写入SSD后即返回,缩短IO路径,有效降低时延,提高性能。第二,通过智能缓存技术,采用高性能的SSD来加速海量小文件的读写效率并缩短IO路径。第三,通过小文件合并技术来降低文件的数量,从而减少整体IO读写频次来提高IO性能。
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  • 操作系统基础 - LFS和SSD

    前言上世纪90年代,伯克利的Jhon Ousterhout带领一个小组开发了一个新的文件系统来尝试解决文件系统的性能问题,这个研究的成果就是Log-structured File System(LFS),如果能把大部分IO都转换成顺序IO,将能极大地提高性能现有的文件系统在许多常见的工作负载下表现都不如意:它们的元数据和数据块是分开的,文件系统写入一个数据块要多次寻道和旋转,虽然FFS通过块组缓解了这个问题这个出发点导致了它的数据结构不同与常见的文件系统。Solid State Drive这里的Solid state disk(简称SSD)特指基于NAND Flash的存储设备,SSD不一定需要基于Flash,但是目前NAND Flash是SSD事实的标准原Oracle系统架构和性能服务团队成员,目前在腾讯从事运营系统开发。
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  • 小文件合并方案分享

    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。导致这类性能下降的原因主要有2个,一方面是filestore底层采用xfs文件系统,xfs不适合做这种大量小文件的存储,另外是我们采用了SMR的SATA磁盘,这类磁盘也不适合用在Ceph里,具体可以参考下面的文档写入数据之前,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。成本低,受限于EC模式及底层硬件性能,读写性能会有所下降。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。(读写分离)成本适中,兼顾性能(SSD多副本)和EC(低成本模式)。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。?
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  • 第三方云存储数据迁移至 COS

    nbsp;               交互形式区分大小文件的阈值迁移并发度HTTPS 安全传输 迁移服务平台 MSP可视化页面操作采用默认设置全局统一开启 COS Migration修改配置文件,非可视化操作可自定义调整针对大文件小文件分别定义并发度可选择是否开启,关闭有利于加快迁移速度操作技巧下面介绍如何配置 COS Migration 能最大程度提高迁移速度: 根据自身网络环境调整区分大小文件的阈值和迁移并发度,实现大文件分块,小文件并发传输的最佳迁移方式。上述调整可在配置文件 config.ini 中分节,修改如下参数进行调整: 参数名称 参数说明 smallFileThreshold 小文件阈值参数,大于等于这个阈值使用分块上传,默认设置为5MB。bigFileExecutorNum 大文件并发度,默认值为8。如果是通过外网来连接 COS,且带宽较小,请减小该并发度。 smallFileExecutorNum 小文件并发度,默认值为64。
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  • 以 URL 作为源地址的数据迁移至 COS

    将业务系统的读写请求切换到 COS 上,在 COS 控制台打开回源设置功能,回源地址为数据源站,此时系统结构如下图所示。一段时间后,冷数据仍然在源站,但热数据已经迁移至腾讯云对象存储 COS。迁移过程中业务系统不受影响。 COS Migration迁移操作步骤如下: 安装 Java 环境。安装 COS Migration 工具。修改配置文件。启动工具。操作技巧下面介绍如何配置 COS Migration 能最大程度提高迁移速度: 根据自身网络环境调整区分大小文件的阈值和迁移并发度,实现大文件分块,小文件并发传输的最佳迁移方式。上述调整可在配置文件 config.ini 中分节,修改如下参数进行调整: 参数名称 参数说明 smallFileThreshold 小文件阈值参数,大于等于这个阈值使用分块上传,默认设置为5MB。bigFileExecutorNum 大文件并发度,默认值为8。如果是通过外网来连接 COS,且带宽较小,请减小该并发度。 smallFileExecutorNum 小文件并发度,默认值为64。
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  • 服务好“最后一公里”,高效CDN架构经验

    这里给几个SSD实战的小贴士: 选择EXT4文件系统+TRIM模式(mount -o defaults,noatime,nodiratime,barrier=0,discard),Btrfs建议少冒险如果是使用三星的固态硬盘,可以尝试它贡献给开源的针对固态硬盘优化的F2FS文件系统,相当不错的选择 IO Schedulers调度算法,可以使用CFQ或者Deadline算法 内核参数调整,SSD所在硬盘、Marvell等知名品牌 SSD更适合应用在随机读写场景,因此需要认真思考什么场合应用大文件 vs 小文件大多数的存储系统都是针对大文件而设计的,对小文件而言,大文件的存储系统无法适应小文件的存储需求作者经验笔记: 无论大小文件,首选EXT4文件系统,ReiserfsBtrfs不要轻易尝试(虽然B-tree设计先进) EXT4针对小文件有所改进,使用了inode预分配,这使得inode具有很好的局部性特征XFS在大文件方面,表现得不错,可以使用。 SSD尽量应用在随机小文件读写的应用场景,毕竟容量宝贵,在有限的空间保存更多的文件是个明智之选。
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  • 企业云盘

    使用过程中流量超出免费额度的部分将按量计费 详情可前往说明文档了解 企业云盘团队为企业快速搭建好云上资源池后即可接入使用 方案特色 移动化 提供各种移动客户端 支持员工随时随地登录查阅数据 快共享 超大文件一键生成外链文件历史版本等能力 为团队内部多人协作场景提供了高效率支撑 轻资产 公有云上即开即用 企业无需采购服务器等重资产 降低企业的资产运营压力 应用场景 协同办公 版本控制 移动办公实时高效 海量数据集中管理 超大文件传输协同办公 版本控制 内置多种协作服务 使得以文档为中心的沟通更高效 多渠道通知 处理任务更及时 多人协作编辑 保存每一次的变更版本 并把最终版发予客户 解决方案特色 多人共同修改同一份文档 系统可生成多个历史版本大文件要发给多家客户 如何更快捷的传输 超大文件使用各类 软件或邮箱等传统方案时 存在时效性差 安全性差等问题 如何优化 解决方案特色 使用企业云盘外链功能 文件上传者将文件上传云盘后一键生成外链 下载者只需在浏览器打开外链大文件要发给多家客户 如何更快捷的传输 超大文件使用各类 软件或邮箱等传统方案时 存在时效性差 安全性差等问题 如何优化 解决方案特色 使用企业云盘外链功能 文件上传者将文件上传云盘后一键生成外链 下载者只需在浏览器打开外链
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  • 深入浅出腾讯云 CDN:缓存篇

    问题对于视频这种大文件,原有SSD盘的存储容量无法保证热点文件存储在缓存中,因此SATA盘这种大容量磁盘被应用到了CDN边缘节点中用来缓存视频大文件,以保证CDN边缘节点的命中率。系统层接下从系统层开始考虑从系统层面开始优化。对小文件这并没有什么问题。但是如果为了存储一个4KB的小文件而将一个1GB的文件从缓存中删除,这明显得不偿失的。因此,在DiskTank3中,所有大文件都会被分成一个个1M的数据分片进行存储。元数据可以存储在IO能力较强的SSD盘中,而文件数据则单独存储在数据盘中。在小文件场景下,甚至可以将元数据存放在内存文件系统tmpfs中,完全规避元数据的IO开销。5.3 小文件忽略缓存头部第三个优化点在于提高小文件的存储效率。CDN在缓存文件的同时会将和文件相关的一些信息,如HTTP头部,Mtime和Host等信息,作为头部存储在缓存文件的开头。
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  • 选择存储介质

    注意: 根据您选择的实例规格的不同,购买界面上显示能购买的系统盘和数据盘类型不同。例如,对于选择高 IO 实例类型的用户,才可以选择 SSD 本地盘。选择本地盘的云服务器(包括系统盘和数据盘)均不支持配置(CPU、内存、硬盘)的升级,仅支持带宽的升级。购买成功后,系统盘不支持存储介质更换。存储介质(SATA HDD 本地盘、NVME SSD 本地盘、高性能云硬盘和 SSD 云硬盘)的差异和适用场景如下表所示: 存储介质优势适用场景 NVME SSD 本地盘(仅高 IO 机型 IT3、IT5适用于大文件顺序读写场景,如 EMR 等大数据处理。 高性能云硬盘适用于90%的 IO 场景,质优价廉的最佳选择。适用于中小型数据库、Web 服务器等场景,提供长期的稳定 IO 性能输出。核心业务系统:对数据可靠性要求高的 IO 密集型等核心业务系统。大数据分析: 提供针对 TB、PB 级数据的分布式处理能力,适用于数据分析、挖掘、商业智能等领域。
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  • GPU 云服务器

    腾讯GPU 云服务器是提供 GPU 算力的弹性计算服务,具有超强的并行计算能力,作为 IaaS 层的尖兵利器,服务于深度学习训练、科学计算、图形图像处理、视频编解码等场景……
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  • FPGA 云服务器

    腾讯FPGA云服务器是基于FPGA硬件可编程加速的弹性计算服务,您只需几分钟就可以获取并部署您的FPGA实例。结合IP市场提供的图片,视频,基因等相关领域的计算解决方案,提供无与伦比的计算加速能力……
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  • 专用宿主机

    专用宿主机搭载了腾讯云虚拟化系统,购买之后,您可在其上灵活创建、管理多个自定义规格的云服务器实例,自主规划物理资源的使用。
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