同样,在数据中心多年的发展历程中,计算与存储也经历了多次分分合合。从大型机的计算与存储紧耦合,到小型机经典的IOE存算分离架构,再到随云兴起的超融合让存算再次融合,计算与存储宛如一对多年的CP,时而亲密无间,时而又若即若离。
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
一个是成本问题,随着累积的数据量的增大,大数据业务量的增多,数据存储和处理的成本越来越高,企业数据基础设施的投资越来越大,这部分投资挤占了企业大数据业务创新的空间。
TDMQ 是腾讯云基于 Apache Pulsar 开源项目开发的消息队列产品,主打金融等行业应用,适用于对消息通讯要求高可靠、强一致的场景。TDMQ 在保障高可靠性的同时,还能保障消息读写的高吞吐量,而且提供丰富的消息类型,确保不同的业务场景都能有效覆盖。
什么是Web组件? 网站的静态网页HTML、JavaScript脚本、CSS样式、图片、动态数据称为网站的Web组件。也就是说,一个Web应用由各种各样的Web组件构成。 为什么要进行Web组件分离? 一个网站的Web组件往往有各自的特点,比如:HTML页面属于静态文件,当用户请求一个HTML页面的时候Web服务器会进行IO操作,读取HTML文件;而用户请求动态数据的时候IO操作会比较少,但会涉及到大量的CPU计算;因此,如果静态内容和动态内容都使用相同服务器配置的话显然不能发挥Web应用最好的性
Standalone 是 Spark 自身提供的一种主从集群部署模式。本文讲述一个常规1主多从的集群部署模式,该模式下master服务依靠Rainbond平台监控保障其可用性,支持重新调度重启。 worker服务可以根据需要伸缩多个节点。
历史上,数据分析需求的不断提升(更大的数据规模、更快的处理速度、更低的使用成本)和计算基础设施的不断进化(从专用的高端硬件、到低成本的商用硬件、到云计算服务),这两大因素推动数据仓库的架构大体经历了三个时代:软硬一体的一体机时代、存算一体的分布式时代以及存算分离的云原生时代。
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。
自建开源大数据平台会随着企业数据的增长遇到:性能慢、扩容周期长、平台稳定性差、运维难、投入成本高等问题。在这里我们将从 EMR 的简介、EMR与自建Hadoop对比优势、自建迁移上云的实践案例来介绍 EMR 是如何解决这些问题的。
软件定义数据中心是一种数据管理方式,它通过虚拟化来抽象计算、存储和网络资源,并将其作为服务提供。为了促进这一过程,SDDC包括智能软件以集中管理虚拟化资源,并自动化运营和分配工作流。 📷 软件定义数据中心架构可以分为三个逻辑层:物理层、虚拟化层和管理层。这些层共同提供了一个统一的系统,为企业提供比传统的技术能实现的更高的管理灵活性、更具成本效益的运行方式。 物理层 软件定义数据中心架构的物理层包括计算、存储和网络组件,以支持SDDC来存储和处理企业数据。这些组件可以由来自不同厂商的商用硬件构成,能够帮助企业
软件定义数据中心是一种数据管理方式,它通过虚拟化来抽象计算、存储和网络资源,并将其作为服务提供。为了促进这一过程,SDDC包括智能软件以集中管理虚拟化资源,并自动化运营和分配工作流。 软件定义数据中心
吕亚霖,2019年加入作业帮,作业帮基础架构-架构研发团队负责人,在作业帮期间主导了云原生架构演进、推动实施容器化改造、服务治理、GO微服务框架、DevOps的落地实践。
Microsoft DevOps 文档里的文章(https://docs.microsoft.com/zh-cn/azure/devops/report/dashboards/cycle-time-a
作者 | 腾讯游戏公共数据平台部基础数据平台团队 开源运动旗手 Eric S. Raymond 在《大教堂和集市》中说,一个项目若想成功,“要将用户当做合作者”。这也一直是 StarRocks 社区的理念。对于 StarRocks 社区,腾讯游戏公共数据平台部既是 StarRocks 社区的用户,也是合作者。他们为腾讯数百款游戏提供基础的数据平台支撑,业务环境复杂,技术组件多样。 他们在数据分析加速项目中,经过多方的技术栈选型,引入 StarRocks 作为数据分析平台的引擎底座。同时,在和
VPC提供给客户在云端创建自定义的网络服务,用户可以自定义在云端VPC的子网、IP规划等网络参数,将VPC抽象成用户在云端的数据中心。VPC对等连接方案解决了跨域云端数据中心之间的网络互通,VPC专线方案使用运营商专线将云端VPC和用户自有IDC连接起来,部分用户出于成本或者容灾考虑,采用IPsec/SSL VPN通过internet实现IDC与VPC的互通。 腾讯云提供在全球范围的云网络接入服务,且在计算和网络领域已经迈入“双百时代”(全网服务器总数量突破100万台,带宽峰值突破100T),如何高效
采访嘉宾 | 誓嘉、林清山 编辑 | Tina RocketMQ 是一个来自阿里巴巴的分布式消息中间件,于 2012 年开源,并在 2017 年正式成为 Apache 顶级项目。 2017 年 2 月 20 日,RocketMQ 正式发布 4.0 版本。差不多 5 年之后,我们终于等来了 5.0 版本。 RocketMQ 5.0 专注于消息基础架构的云原生化演进,聚焦在消息领域的后处理场景,支持消息的流式处理和轻计算,帮助用户实现消息的就近计算和分析,并将全面拥抱 Serverless 和 EDA。 据阿
这是最经典的数据仓库模型,模型上面的不多说,可以参考数据仓库理论。从技术角度上来说,
现在混迹技术圈的各位大佬,谁还没有听说过“大数据”呢?提起“大数据”不得不说就是Google的“三架马车”:GFS,MapReduce,Bigtable,分别代表着分布式文件系统、分布式计算、结构化存储系统。可以说这“三架马车”是大数据的基础。
大规模检索系统一直都是各个公司平台业务的底层基石,往往是以千台裸金属服务器级别的超大规模集群的方式运行,数据量巨大,对于性能、吞吐、稳定性要求极为苛刻,故障容忍度很低。
Flink 从 2014 年诞生之后,已经发展了将近 10 年,尤其是最近这些年得到了飞速发展。在全球范围内,Flink 已经成为了实时流计算的事实标准,成为大数据技术栈中不可或缺的一部分。在 2023 年终盘点之际,InfoQ 有幸采访了 Apache Flink 中文社区发起人、阿里云开源大数据平台负责人王峰(莫问),了解他对大数据技术栈的看法,以及 Flink 的进展和未来规划。
大数据文摘出品 作者:迟慧 随着行业的快速发展和业务的高速迭代,数据量也呈爆炸式增长,大数据云原生化逐渐成为企业数字化转型的重要演进方向。数字化驱动企业提升运营效率,洞察商业机会;云原生化提升 IT 系统效率,促进业务敏捷,大数据云原生化是为企业创新提供无限可能。 大势所趋:云原生大数据 传统的大数据架构在资源利用、高效运维、可观测性等方面存在诸多不足,已经越来越无法适应当下的发展需求。具体来讲,传统大数据架构主要存在以下几方面的问题: 传统大数据组件繁多,安装运维复杂,在生产使用中需要大量的人力支持; 在
本文主要探讨软件项目开发中的工程,涉及软件分层,业务分离等概念。软件工程通常是说以工程的原理,原则和方法指导软件开发,以解决软件危机。
导语 | GooseFS是一个分布式缓存系统。是存算分离架构中的一个重要角色,为上层计算框架和底层存储系统构建了桥梁。本文先对GooseFS的基础概念进行介绍,再对其架构及实践运用场景进行阐述,最后结合实践进行性能优化的呈现。 一、GooseFS简介 GooseFS是一个分布式缓存系统。是存算分离架构中的一个重要角色,为上层计算框架和底层存储系统构建了桥梁。 在腾讯云的大数据生态系统中,GooseFS介于计算框架和云存储(如COS,CHDFS,COSN)之间。GooseFS兼容Hadoop生态及同时支持F
消息队列,英文名:Message Queue,经常缩写为MQ。从字面上来理解,消息队列是一种用来存储消息的队列。可以简单理解消息队列就是将需要传输的数据存放在队列中。
Nacos尽可能的减少用户部署以及运维成本,做到用户只需要⼀个程序包,就可以快速以单机模式启动 Nacos 或者以集群模式启动 Nacos。
国际权威市场研究机构IDC近日发布了《IDC PeerScape:金融领域中数据管理分析服务最佳实践案例》报告,腾讯云大数据TBDS和某股份制银行的存算分离数据湖项目凭借其领先的技术架构、强大的数据能力以及全面的国产化适配,荣获该报告的最佳实践案例。这一荣誉证明了腾讯云在金融领域数据管理和分析方面的领先地位,以及其为客户提供卓越解决方案的承诺。
近些年随着云计算和云原生应用的兴起,容器技术可以很好地解决许多问题,所以将大数据平台容器化是一种理想的方案。本文将结合袋鼠云数栈在Flink on Kubernetes的实践让您对大数据平台容器化的操作和价值有初步的了解。
大数据基础设施的发展经历了四个主要阶段,每个阶段都有着标志性的技术进步来应对新的应用需求。
现如今大量的中小型公司并没有大规模的数据,如果一家公司的数据量超过100T,且能通过数据产生新的价值,基本可以说是大数据公司了 。起初,一个创业公司的基本思路就是首先架构一个或者几个ECS,后面加入MySQL,如果有图片需求还可加入磁盘,该架构的基本能力包括事务、存储、索引和计算力。随着公司的慢慢发展,数据量在不断地增大,其通过MySQL及磁盘基本无法满足需求,只有分布式化。 这个时候MySQL变成了HBase,检索变成了Solr/ES,再ECS提供的计算力变成了Spark。但这也会面临存储量大且存储成本高等问题。
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。
为了方便大家梳理清楚大数据学习路线,本文从以下四个方面来介绍大数据技术: 大数据技术栈 大数据发展史 大数据应用 大数据开发岗位
基于PB级海量数据实现数据服务平台,需要从各个不同的角度去权衡,主要包括实践背景、技术选型、架构设计,我们基于这三个方面进行了架构实践,下面分别从这三个方面进行详细分析讨论: 实践背景 该数据服务平台架构设计之初,实践的背景可以从三个维度来进行说明:当前现状、业务需求、架构需求,分别如下所示: 当前现状 收集了当前已有数据、分工、团队的一些基本情况,如下所示: 数据收集和基础数据加工有专门的Team在做,我们是基于收集后并进行过初步加工的基础数据,结合不同行业针对特定数据的需求进行二次加工的。 数据二次加工
这篇文章是 软件架构演进 一个有关 软件架构 系列文章中的一篇。这些文章,主要是我学习软件架构、对软件架构的思考及使用方法的记录。相比于这个系列的前几篇文章,本篇文章可能看来更有意义。
沃趣科技作为服务国内B端企业的数据库产品和解决方案的国产厂商,多年与传统企业打交道,深知传统企业目前正面临着互联网应用和数字化全面转型的挑战。我们了解到CIO眼里最重要的规划之一,就是如何根据企业自身的业务特点打造合适的私有云平台,来适应日新月异的应用场景变化,快速推出满足市场需求的应用。
存算分离,现在已经成为云原生数据库的标配, 开始大规模流行。存算分离后, 进一步使计算单元和存储单元解耦,每个单元可以实现单独的动态扩缩容,并且可以通过冗余配置,实现对单点故障的容忍度, 可以说是近年来数据库市场上的一大进步。
Milvus 是一款云原生向量数据库,它具备高可用、高性能、易拓展的特点,用于海量向量数据的实时召回。
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
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。
现代数据技术栈将继续发展变化,但仍然需要大规模性、高性能、数据可访问性、模块化和灵活性。
企业数字化转型过程中,数据价值被显著放大,大数据应用成为不少企业探索的重点。 从技术上看,大数据业务由于数据体量大,且数据量很多时候呈急速膨胀状态;在进行大数据计算分析时,对资源的需求呈现浪涌式特征,又偶有突发性,因此通过上云充分发挥资源按需使用按需付费的优势,成为了不少企业在探索大数据应用时的常见模式。 这其中,企业在综合考量数据安全性、可扩展、可管理和成本效益等因素后,混合云部署的方式就成为了企业的主流选择。 近日,腾讯云存储高级产品经理贺永红在混合云主题论坛上发表演讲,详解了大数据应用上云的新
OpenStack是一个开源的云计算平台,由一系列组件构成。这些组件提供了不同的功能,以实现云计算中的计算、存储、网络、安全等基础设施服务。本文将介绍OpenStack中的主要组件及其作用。
TDSQL-C采用计算和存储分离的架构,所有计算节点共享一份数据,存储容量高达128TB,单库最高可扩展至16节点,提供秒级的配置升降级、秒级的故障恢复和数据备份容灾服务。TDSQL-C既融合了商业数据库稳定可靠、高性能、可扩展的特征,又具有开源云数据库简单开放、自我迭代的优势。TDSQL-C不仅在性能、扩展性和高可用方面有大幅提升,计算存储的解耦使得计算层和存储层都获得了很大的独立优化空间,本文下面将介绍TDSQL-C架构的实现,以及在新架构上的关键技术优势。
导语 TDSQL-C 原(CynosDB)是腾讯云数据库团队自研的新一代云原生数据库,融合了传统数据库、云计算与新硬件技术的优势,采用计算和存储分离的架构,100%兼容 PostgreSQL,提供具备极致弹性、高性能、海量存储、安全可靠的数据库服务。 本文旨在从数据库内核的角度揭秘TDSQL-C PostgreSQL的核心架构与关键技术。本文适合读者:腾讯云售后服务、TDSQL-C用户、TDSQL-C开发者,需要有基本的数据库与存储知识。 TDSQL-C 概述 TDSQL-C采用计算和存储分离的架构
Nacos尽可能减少用户部署以及运维成本,做到用户只需要⼀个程序包,就快速单机模式启动 Nacos 或集群模式启动 Nacos。而 Nacos 是⼀个需要存储数据的组件,为实现目标,就要在 Nacos 内部实现数据存储。单机问题不大,内嵌关系型数据库即可;但集群模式就要考虑保障各节点间的数据⼀致性及数据同步,就得引入共识算法,通过算法保障各节点间的数据⼀致性。
云原生架构 基于云原生技术,指将 云应用中的非业务代码部分进行最大化的剥离,让 云设施接管项目中大量非功能特性(如弹性、韧性、安全、可观测性和灰度等)。把质量属性 和 业务功能完全分离,我们自己的公司只关注业务代码,至于质量属性交给云。
OpenStack? OpenStack 是一个开源云计算平台,可用于构建公共云和私有云。可以编排各种技术组件以提供构建支持任何用例和规模的云服务的能力。 曾几何时,RackSpace进入了云服务行业
环境部署,以及使用的问题, 有没有想过直接在用云创建一个自动化测试框架,动态的分配资源? 可以利用利用 OpenStack,Ubuntu,KVM等开源项目构造了云计算软件测试平台。
MySQL + HBase是我们日常应用中常用的两个数据库,分别解决应用的在线事务问题和大数据场景的海量存储问题。
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