根据IDC在2018年底的预测显示，由于大数据、AI、物联网、5G等因素的驱动，全球的数据量在2025年将高达175ZB（1ZB=1024EB，1EB=1024PB)。在中国市场，由于AI技术在安防等领域的大规模落地与应用，IDC预计，中国将在2025年成为拥有数据量最大的地区，甚至超过整个EMEA（欧洲+中东+非洲），其中绝大部分数据是非结构化数据。
最近，留意到 MinIO 官方博客的一篇题为“在对象存储上实现 POSIX 访问接口是坏主意”的文章，作者以 S3FS-FUSE 为例分享了通过 POSIX 方式访问 MinIO 中的数据时碰到了性能方面的困难，性能远不如直接访问 MinIO。在对结果进行分析时，作者认为是 POSIX 本身存在的缺陷导致的性能问题。这个结论与我们既有经验有一定出入。
Java 在 JDK 1.4 引入了 ByteBuffer 等 NIO 相关的类，使得 Java 程序员可以抛弃基于 Stream ，从而使用基于 Block 的方式读写文件，另外，JDK 还引入了 IO 性能优化之王—— 零拷贝 sendFile 和 mmap。但他们的性能究竟怎么样？ 和 RandomAccessFile 比起来，快多少？ 什么情况下快？到底是 FileChannel 快还是 MappedByteBuffer 快……
ZFS的设计与开发由Sun公司的Jeff Bonwick所领导的一支团队完成。最早宣布于2004年9月14日，于2005年10月31日并入了Solaris开发的主干源代码。并在2005年11月16日作为OpenSolaris build 27的一部分发布。Sun在OpenSolaris社区开张1年后的2006年六月，将ZFS集成进了Solaris 10 6/06版本更新。 ZFS的命名来源发想于"ZettabyteFile System"的首字母缩写。但 ZFS 本身并不具备任何的缩写意涵，只是作者想阐述做为一个具备高扩充容量文件系统且还有支持许多延伸功能的一个产品。
国内，随着互联网的高速发展，因为各大通信公司的政策，造成了南电信北联通互通有局限性，再加上大小且质量参差不齐的运营商，在这特殊的氛围的互联互通下号称“八线合一”的机房开始崭露头角。互联网的广泛性使得网民分散在全国各地，由于全国地区的经济发展和互联网建设的不平衡，实际网民的体验往往受限于最后一公里的速度。在技术大喷井的年代，一些无聊或者有目的黑客攻击也开始涌现，无论是渗透还是DDoS攻击都非常频繁，时刻威胁着网站的安全…… 上述种种问题，作为应用服务提供商，我们要如何解决此类问题呢？归根结底就是要充分利用好C
如果一个文件大小为10K，则1亿个文件大小仅为1TB(但要消耗掉NameNode 20GB内存)
火山引擎边缘云是以云计算基础技术和边缘异构算力结合网络为基础，构建在边缘大规模基础设施之上的云计算服务，形成以边缘位置的计算、网络、存储、安全、智能为核心能力的新一代分布式云计算解决方案。
ClickHouse 作为开源 OLAP 引擎，因其出色的性能表现在大数据生态中得到了广泛的应用。区别于 Hadoop 生态组件通常依赖 HDFS 作为底层的数据存储，ClickHouse 使用本地盘来自己管理数据，官方推荐使用 SSD 作为存储介质来提升性能。但受限于本地盘的容量上限以及 SSD 盘的价格，用户很难在容量、成本和性能这三者之间找到一个好的平衡。JuiceFS 的某个客户近期就遇到了这样的难题，希望将 ClickHouse 中的温冷数据从 SSD 盘迁移到更大容量、更低成本的存储介质，更好地支撑业务查询更长时间数据的需求。
最近忙着给YOUZAN的数据库服务器升级系统版本，从centos6 升级到centos7。centos/redhat 7 默认将文件系统设置为xfs。咨询了很多DBA朋友,他们已经升级到7 并且使用xfs很久。于是我们也随大流打算使用xfs文件系统。
文件系统是最常用的数据存储形式，所以，常用Linux操作系统的用户必然知道ext4、xfs等单机文件系统，用Windows操作系统的用户也都知道NTFS单机文件系统。各种业务场景下，不同的数据都存储于文件系统之上，大量业务逻辑就是基于文件系统而设计和开发的。提供最常用的存储访问方式，这是我们做文件系统的出发点之一。
如果你觉得这些问题都很简单，都能很明确的回答上来。那么很遗憾这篇文章不是为你准备的，你可以关掉网页去做其他更有意义的事情了。如果你觉得无法明确的回答这些问题，那么就耐心地读完这篇文章，相信不会浪费你的时间。受限于个人时间和文章篇幅，部分议题如果我不能给出更好的解释或者已有专业和严谨的资料，就只会给出相关的参考文献的链接，请读者自行参阅。
Facebook's Haystack design paper. https://www.usenix.org/legacy/event/osdi10/tech/full_papers/Beaver.pdf
文件系统是操作系统中负责管理持久数据的子系统，说简单点，就是负责把用户的文件存到磁盘硬件中，因为即使计算机断电了，磁盘里的数据并不会丢失，所以可以持久化的保存文件。
随着数据量的不断膨胀，无论是为了扩展存储容量、安全备份还是高效文件传输。外置硬盘都成为了Mac用户不可或缺的存储解决方案。然而，选择合适的硬盘格式是确保数据兼容性与访问便利性的关键一步。下面我们来看看Mac外置硬盘用什么格式，Mac外置硬盘不显示怎么办的相关内容。
本篇博文转载于http://blog.csdn.net/uj_mosquito/article/details/41827373?utm_source=tuicool 1、POOL, PG AND
存储器是计算机的核心部件之一，在完全理想的状态下，存储器应该要同时具备以下三种特性：
文章摘要：MQ分布式消息队列大致流程在于消息的一发一收一存，本篇将为大家主要介绍下RocketMQ存储部分的架构 消息存储是MQ消息队列中最为复杂和最为重要的一部分，所以小编也就放在RocketMQ系列篇幅中最后一部分来进行阐述和介绍。本文先从目前几种比较常用的MQ消息队列存储方式出发，为大家介绍RocketMQ选择磁盘文件存储的原因。然后，本文分别从RocketMQ的消息存储整体架构和RocketMQ文件存储模型层次结构两方面进行深入分析介绍。使得大家读完本文后对RocketMQ消息存储部分有一个大致的了解和认识。 这里先回顾往期RocketMQ技术分享的篇幅（如果有童鞋没有读过之前的文章，建议先好好读下之前小编写的篇幅或者其他网上相关的博客，把RocketMQ消息发送和消费部分的流程先大致搞明白）： （1）消息中间件—RocketMQ的RPC通信（一） （2）消息中间件—RocketMQ的RPC通信（二） （3）消息中间件—RocketMQ消息发送 （4）消息中间件—RocketMQ消息消费（一） （5）消息中间件—RocketMQ消息消费（二）（push模式实现） （6）消息中间件—RocketMQ消息消费（三）（消息消费重试）
作者：kevineluo，腾讯 CSIG 后台开发工程师 本文将从文件传输场景以及零拷贝技术深究 Linux I/O 的发展过程、优化手段以及实际应用。 前言 存储器是计算机的核心部件之一，在完全理想的状态下，存储器应该要同时具备以下三种特性： 速度足够快：存储器的存取速度应当快于 CPU 执行一条指令，这样 CPU 的效率才不会受限于存储器； 容量足够大：容量能够存储计算机所需的全部数据； 价格足够便宜：价格低廉，所有类型的计算机都能配备。 但是现实往往是残酷的，我们目前的计算机技术无法同时满足上述的三个
导言 | 本文邀请到腾讯CSIG后台开发工程师kevineluo从文件传输场景以及零拷贝技术深究Linux I/O的发展过程、优化手段以及实际应用。I/O相关的各类优化已经深入到了日常开发者接触到的语言、中间件以及数据库的方方面面。通过了解和学习相关技术和思想，开发者能对日后自己的程序设计以及性能优化上有所启发。 前言 存储器是计算机的核心部件之一，在完全理想的状态下，存储器应该要同时具备以下三种特性：第一，速度足够快：存储器的存取速度应当快于CPU执行一条指令，这样CPU的效率才不会受限于存储器；第二，
最好能提供更多的细节，比如ubuntu版本号，u盘品牌及具体型号和容量，u盘格式化成了什么文件系统，大文件大致是多大，你过了多久忍不住拔掉的，usb口是2.0的还是3.0的，等等等等
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
有一天，小H在吃完午饭回到办公室，旁边几位同学在打《王者荣耀》，并且在挑拨匹配到的一对情侣队友分手。
自网易云音乐机器学习平台上线以来，就承担了音乐内部推荐、搜索、直播、社交、算法工程等各个业务团队机器学习场景的需求， 这其中也遇到了很大的挑战，尤其是在分布式存储这块上，团队花费大量时间、精力，解决其中的核心问题。本文是网易数帆存储团队与网易云音乐机器学习平台与框架团队联合创作，向各位看官描述下，在机器学习场景，如何利用 Ceph 作为统一化的分布式存储，并基于此进行的相关的优化。
存储，是我们码农每天都要打交道的事情，而当我们面对RAID，SAN，对象存储，分布式数据库等技术的时候，又往往似是而非，存储成了我们熟悉的陌生人。
Ozone 是 Hadoop 的分布式对象存储系统，具有易扩展和冗余存储的特点。Ozone 不仅能存储数十亿个不同大小的对象，还支持在容器化环境（比如 Kubernetes）中运行。Apache Spark、Hive 和 YARN 等应用无需任何修改即可使用 Ozone。Ozone 提供了 Java API、S3 接口和命令行接口，极大地方便了 Ozone 在不同应用场景下的使用。
POLARDB 数据库中有一个核心是他重新设计的存储系统，polarfs，polarfs 是怎么设计的架构是怎样的，下面根据官方的一篇详细的英文文档作为翻译的目标 https://www.vldb.org/pvldb/vol11/p1849-cao.pdf
平时我们在Windows上复制大文件的时候,会显示一个文件复制对话框,很枯燥的显示了文件的复制进度。 📷 为了给这个漫长的文件复制过程增加一点趣味,有位开发者给这个复制过程增加的游戏动画。效果如下所示。 GitHub数据 3k stars 19 watching 50 forks 开源地址:https://github.com/Sanakan8472/copy-dialog-lunar-lander 支持多种难度设置 简单难度 将一个大的文件从本地 SSD 复制到另一个本地 SSD。 📷 中等难度 将一个
Hadoop 附带了一个名为 HDFS(Hadoop Distributed File System, Hadoop分布式文件系统)的分布式文件系统，基于 Hadoop 的应用程序使用 HDFS 。HDFS 是专为存储超大数据文件，运行在集群的商品硬件上。它是容错的，可伸缩的，并且非常易于扩展。
导语 | 本文主要以一张图为基础，向大家介绍Linux在I/O上做了哪些事情，即Linux中直接I/O原理，希望本文的经验和思路能为读者提供一些帮助和思考。 引言 我们先看一张图： 这张图大体上描述了Linux系统上，应用程序对磁盘上的文件进行读写时，从上到下经历了哪些事情。这篇文章就以这张图为基础，介绍Linux在I/O上做了哪些事情。 一、文件系统 （一）什么是文件系统 文件系统，本身是对存储设备上的文件，进行组织管理的机制。组织方式不同，就会形成不同的文件系统。比如常见的Ext4、XFS、Z
背景 计算机硬件性能在过去十年间的发展普遍遵循摩尔定律，通用计算机的CPU主频早已超过3GHz，内存也进入了普及DDR4的时代。然而传统硬盘虽然在存储容量上增长迅速，但是在读写性能上并无明显提升，同时SSD硬盘价格高昂，不能在短时间内完全替代传统硬盘。传统磁盘的I/O读写速度成为了计算机系统性能提高的瓶颈，制约了计算机整体性能的发展。 硬盘性能的制约因素是什么？如何根据磁盘I/O特性来进行系统设计？针对这些问题，本文将介绍硬盘的物理结构和性能指标，以及操作系统针对磁盘性能所做的优化，最后讨论下基于磁盘I/O
关于 Ceph 的介绍网上一大堆，这里就不重复了。Sage Weil 读博士的时候开发了这套牛逼的分布式存储系统，最初是奔着高性能分布式文件系统去的，结果云计算风口一来，Ceph 重心转向了分布式块存储（Block Storage）和分布式对象存储（Object Storage），现在分布式文件系统 CephFS 还停在 beta 阶段。Ceph 现在是云计算、虚拟机部署的最火开源存储解决方案，据说有20%的 OpenStack 部署存储用的都是 Ceph 的 block storage. Ceph 提
“映射”就是建立一种对应关系，主要是指硬盘上文件的位置与进程逻辑地址空间中一块相同区域之间一一对应。这种关系纯属是逻辑上的概念，物理上是不存在的，原因是进程的逻辑地址空间本身就是不存在的，在内存映射过程中，并没有实际的数据拷贝，文件没有被载入内存，只是逻辑上放入了内存，具体到代码，就是建立并初始化了相关的数据结构，这个过程有系统调用mmap()实现，所以映射的效率很高。
rz/sz工具是通过Zmodem协议传输文件的命令，常用于Linux与windows之前的数据传输。
2020年的春节，想必大家都印象深刻，除了新冠肺炎疫情，就是春晚各大APP的红包大战，让不少用户“薅”到了羊毛。
mmap 是一种内存映射文件的方法，即将一个文件映射到进程的地址空间，实现文件磁盘地址和一段进程虚拟地址的映射。实现这样的映射关系后，进程就可以采用指针的方式读写操作这一段内存，而系统会自动回写脏页到对应的文件磁盘上，即完成了对文件的操作而不必再调用 read,write 等系统调用函数。相反，内核空间对这段区域的修改也直接反映用户空间，从而可以实现不同进程间的文件共享。
2015年12月10-12日，由中国计算机学会（CCF）主办，CCF大数据专家委员会承办，中国科学院计算技术研究所、北京中科天玑科技有限公司与CSDN共同协办，以“数据安全、深度分析、行业应用”为主题的 2015中国大数据技术大会（Big Data Technology Conference 2015，BDTC 2015）在北京新云南皇冠假日酒店盛大开幕。 2015中国大数据技术大会第二天的大数据基础设施分论坛中，来自阿里云、Hulu、北京忆恒创源、阿里巴巴、企事录以及中科院计算所的技术专家分享了大数据基础
过去二十年，存储硬件的性能提升了两个数量级。首先，是SSD的出现；然后是计算机总线接口从SATA到PCIe的转变；最后在非易失性内存技术和制造工艺上的创新。就在2019年的4月份，Intel发布了首个商业化存储级内存产品（SCM）Optane DC Persistent Memory，它使用了3D XPoint技术，位于内存总线上，并且进一步降低了IO的时延。
上篇文章介绍了机械硬盘和固态硬盘：硬盘的各种概念。在文章里有说到固态硬盘只有一种访问方式，不管是顺序读写还是随机读写，SSD都没有寻址时间。但是有朋友来讨论固态硬盘的顺序和随机访问的速度问题，有一些矛盾点。今天就把事情说明白。
磁盘存储和文件系统管理 1. 磁盘结构 1.1设备文件 1. 设备类型： 2. 磁盘设备的设备文件命名： 3. 虚拟磁盘： 4. 不同磁盘标识：a-z,aa,ab… 5. 同一设备上的不同分区：1,2, ... 6. 创建设备文件 7. 工具 dd 常用选项 示例 demo 8. hexdump指令 1.2 硬盘类型 1.硬盘接口类型 2. 服务器硬盘大小 3. 机械硬盘和固态硬盘 4. 硬盘存储术语 CHS CHS LBA（logical block addressing） 5. 识别SSD和机械硬盘类型
类型：技术专栏 作者介绍 张凯（Kyle Zhang），SmartX 联合创始人 & CTO。毕业于清华大学计算机系，研究方向为分布式系统和体系结构。2013 年与徐文豪、王弘毅联合创立 SmartX，主导自主研发了 SmartX 分布式文件系统 SmartX ZBS。SmartX 拥有国内最顶尖的分布式存储和超融合架构研发团队，是国内超融合领域的技术领导者。 本文转载自知乎专栏 @SmartX 技术博客，点击底部“阅读原文”进入博客浏览更多文章。 过去半年阅读了 30 多篇论文，坚持每 1~2 周写一篇
磁盘自从2000年以来，带宽100兆左右，没有太大的变化，延时也没有太大的变化，往后我觉得即使有优化也不会很大。 另外一个，IBM 2020年要构建一个大的存储系统，它有2 GIOP/sec，需要5
前面两节，我们介绍了xv6 文件系统教材上的相关小节说明，从本节开始，将整理课程所讲内容
1）跟NN通信查询元数据(block所在的DN的节点)，找到文件块所在的DN的服务器。2）挑选一台DN（就近原则，然后随机）服务器，请求建立socket流。3）DN开始发送数据（从磁盘里读取数据放入流，一packet为单位做校验） 4）客户端以packet为单位接收，现在本地缓存，然后写入目标文件中，后面的block块就相当于append到前面的block块，最后合成最终需要的文件。
HDFS是一个分布式文件系统，采用分而治之的设计思想，将大文件、大批量文件，分布式存放在大量服务器上，为各类分布式运算框架(MapReduce，spark，tez等)提供数据存储服务。首先，它是一个文件系统，用于存储文件，通过统一的命名空间目录树来定位文件；其次，它是分布式的，由很多服务器联合起来实现其功能，集群中的服务器有各自的角色。
作者：星辰算力平台 1. 背景 随着大数据、人工智能技术的蓬勃发展，人类对于算力资源的需求也迎来大幅度的增长。在腾讯内部，星辰算力平台以降本增效为目标，整合了公司的GPU训练卡资源，为算法工程师们提供统一的底层GPU算力服务。借助于虚拟化、算力挖掘等技术，平台服务公司内各BG的AI训练场景，GPU利用率业界领先。同时，通过云原生任务化的方式，对接了内部各大业务，促进了AI技术研究效率的提升和创新研究。 当下，由于AI训练时的高性能计算设备（如NVIDIA GPU）成本高昂，如果任务在训练过程中不能保证
转载自：http://blog.csdn.net/hit2015spring/article/details/62217289
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