之前在和小伙伴在做技术分享的时候，分享了他们做的某医院数据上云方案。该医院因为数据延迟问题，病人无法及时看到检验报告。
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。
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。
最近遇到一个日志备份 io 过高的问题，业务日志每十分钟备份一次，本来是用 Python 写一个根据规则扫描备份日志问题不大，但是随着业务越来越多，单机上的日志文件越来越大，文件数量也越来越多，导致每每备份的瞬间 io 阻塞严重， CPU 和 load 异常的高，好在备份速度很快，对业务影响不是很大，这个问题会随着业务增长，越来越明显，这段时间抽空对备份方式做了优化，效果十分显著，整理篇文章记录一下。
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
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
本次实验是基于腾讯CVM（腾讯云虚拟主机）部署的TBase企业版集群，需要部署开源版集群的请移步开源部署方案
得到pageNum=5，将其封装到一个PageDomain实体中 然后调用PageHelper.startPage（page，size…）进行分页。
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。
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。
对于数字和文本类型的数据，比方说名字和电话号码相关的信息。我们需要有个地方存起来。
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。
全球的软件基础架构大部分现在都基于开源软件。应用程序和软件工程负责人应该使用该成熟度曲线，跟踪了解促进使用开源软件或由开源软件提供支持的创新。 战略规划假设 到2025年，与目前的IT支出相比，超过70%的企业将增加开源软件方面的IT支出。 到2025年，SaaS将成为开源软件的首选消费模式，这是由于它能够提供更好的操作简单性、安全性和可扩展性。 到2025年，75%的应用程序开发团队将在其工作流程中实施软件组成分析工具，以便最大程度地降低与开源软件有关的安全和许可风险，而今天这一比例为40%。 到2025
这个功能挺有意思的，里面需要注意的细节还真不少，现在拿出来跟大家分享一下，希望对你会有所帮助。
在 Hudi 0.10 中，我们引入了对高级数据布局优化技术的支持，例如 Z-order和希尔伯特空间填充曲线[1]（作为新的聚类算法），即使在经常使用过滤器查询大表的复杂场景中，也可以在多个列而非单个列上进行数据跳过。
InfluxDB Cluster - 一个开源分布式时间序列数据库，InfluxDB Enterprise 的开源替代方案
在Linux系统内默认对所有进程打开的文件数量有限制（也可以称为文件句柄，包含打开的文件，套接字，网络连接等都算是一个文件句柄）
本项目启动需要依赖MySql、Elasticsearch、Redis、MongoDb、RabbitMq等服务，安装依赖服务请参考mall在Windows环境下的部署，数据库中需要导入mall_tiny.sql脚本。
上传文件需要发送请求。在这些请求中，浏览器将数据拆分为小的“块”，然后通过连接逐个发送这些块。这是必要的，因为文件可能过大而无法一次性发送作为一个庞大的有效负载。
开源软件（Open source software, OSS）是指一种可查看、可修改的公开计算机程序，它对我们今天的软件开发产生了巨大的影响。从宏观分析，几乎所有的应用程序都会应用第三方开源软件，复杂的软件间调用和不同软件版本上下游依赖形成了一条多个软件和多层依赖关系的供应链。然而，在开源软件带来高效开发的同时，也带来了快速增长的软件漏洞的安全问题。对于那些有意破坏网络安全环境的人或组织而言，针对软件供应链的攻击是一个极具吸引力的切入点。本文将从两方面出发，先对本年度的开源安全现状进行分析和说明，然后针对软件生态系统中存在的安全问题，总结了多种开源软件的安全研究动态。
在项目研发的过程中，对于数据存储能力的依赖无处不在，项目初期，相比系统层面的组件选型与框架设计，由于数据体量不大，在存储管理方面通常容易被轻视，当项目发展进入到中后期阶段，系统的复杂性很大程度来源于数据层面；
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
oss-server是针对项目开发时提供的小型对象存储系统,开发者在针对文件上传时业务剥离,同时方便文件迁移，为满足单个项目，多个系统的情况下，提供统一的oss服务
导读：今天主要和大家交流的是网易在数据湖Iceberg的一些思考与实践。从网易在数据仓库建设中遇到的痛点出发，介绍对数据湖Iceberg的探索以及实践之路。
随着近来开源、云原生等技术的应用，软件供应链开始向多元化发展。此举虽加速了技术的革新和升级，但也让供应链安全成为全球企业的“心腹大患”。
Anaconda（专注于数据分析的 Python 发行版创建者）最近发布了一份关于数据科学现状调查结果的报告。该报告总结了来自 133 个郡县的近 3500 名学生、学者和专业人士的回复，内容涵盖受访者人口统计征、工作以及社区趋势等话题。
hive 中的小文件肯定是向 hive 表中导入数据时产生，所以先看下向 hive 中导入数据的几种方式
- 查询要监控的 java **进程号**（pid）参考：[https://javapub.blog.csdn.net/article/details/112383958](https://javapub.blog.csdn.net/article/details/112383958)
简介： 阿里巴巴高级技术专家李呈祥带来了《Apache Spark 最新技术发展和3.0+ 展望》的全面解析，为大家介绍了Spark在整体IT基础设施上云背景下的新挑战和最新技术进展，同时预测了Spark 3.0即将重磅发布的新功能。
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。
会保证每周不低于两篇更新，订阅方式见👉这里，欢迎喜欢我文章的朋友们的订阅支持，激励我产出更多优质文章。 RocksDB 是很多分布式数据库的底层存储，如 TiKV、CRDB、NebulaGraph 等等。在 DataDog 工作的 Artem Krylysov 写了一篇文章（原文链接：https://artem.krylysov.com/blog/2023/04/19/how-rocksdb-works/）来对 RocksDB 做了一个科普，通俗易懂，在这里翻译下分享给大家。
来源：马哥教育链接：https://mp.weixin.qq.com/s/UupllldADYE0sHbRs0uouQXfS文件系统是SGI开发的高级日志文件系统，XFS极具伸缩性，非常健壮。所幸的是SGI将其移植到了Linux系统中。在linux环境下。目前版本可用的最新XFS文件系统的为1.2版本，可以很好地工作在2.4核心下。XFS文件系统简介主要特性包括以下几点：数据完全性采用XFS文件系统，当意想不到的宕机发生后，首先，由于文件系统开启了日志功能，所以你磁盘上的文件不再会意外宕机而遭到破坏了。不论目前文件系统上存储的文件与数据有多少，文件系统都可以根据所记录的日志在很短的时间内迅速恢复磁盘文件内容。传输特性XFS文件系统采用优化算法，日志记录对整体文件操作影响非常小。XFS查询与分配存储空间非常快。xfs文件系统能连续提供快速的反应时间。笔者曾经对XFS、JFS、Ext3、ReiserFS文件系统进行过测试，XFS文件文件系统的性能表现相当出众。可扩展性XFS 是一个全64-bit的文件系统，它可以支持上百万T字节的存储空间。对特大文件及小尺寸文件的支持都表现出众，支持特大数量的目录。最大可支持的文件大小为263 = 9 x 1018 = 9 exabytes，最大文件系统尺寸为18 exabytes。XFS使用高的表结构(B+树)，保证了文件系统可以快速搜索与快速空间分配。XFS能够持续提供高速操作，文件系统的性能不受目录中目录及文件数量的限制。传输带宽XFS 能以接近裸设备I/O的性能存储数据。在单个文件系统的测试中，其吞吐量最高可达7GB每秒，对单个文件的读写操作，其吞吐量可达4GB每秒。XFS文件系统的使用下载与编译内核下载相应版本的内核补丁，解压补丁软件包，对系统核心打补丁下载地址：ftp://oss.sgi.com/projects/xfs/d … .4.18-all.patch.bz2对核心打补丁，下载解压后，得到一个文件：xfs-1.1-2.4.18-all.patch文件。对核心进行修补如下：# cd /usr/src/linux # patch -p1 < /path/to/xfs-1.1-2.4.18-all.patch修补工作完成后，下一步要进行的工作是编译核心，将XFS编译进Linux核心可中。首先运行以下命令，选择核心支持XFS文件系统：#make menuconfig在“文件系统“菜单中选择：<*> SGI XFS filesystem support ##说明：将XFS文件系统的支持编译进核心或 SGI XFS filesystem support ##说明：以动态加载模块的方式支持XFS文件系统另外还有两个选择：Enable XFS DMAPI ##说明：对磁盘管理的API，存储管理应用程序使用 Enable XFS Quota ##说明：支持配合Quota对用户使用磁盘空间大小管理完成以上工作后，退出并保存核心选择配置之后，然后编译内核，安装核心:#make bzImage #make module #make module_install #make install如果你对以上复杂繁琐的工作没有耐心或没有把握，那么可以直接从SGI的站点上下载已经打好补丁的核心，其版本为2.4.18。它是一个rpm软件包，你只要简单地安装即可。SGI提交的核心有两种，分别供smp及单处理器的机器使用。创建XFS文件系统完成对核心的编译后，还应下载与之配套的XFSprogs工具软件包，也即mkfs.xfs工具。不然我们无法完成对分区的格式化:即无法将一个分区格式化成XFS文件系统的格式。要下载的软件包名称：xfsprogs-2.0.3。将所下载的XFSProgs工具解压，安装，mkfs.xfs自动安装在/sbin目录下。#tar –xvf xfsprogs-2.0.3.src.tar.gz #cd xfsprogs-2.0.3src #./configure #make #make install使用mkfs.xfs格式化磁盘为xfs文件系统，方法如下：# /sbin/mkfs.xfs /dev/sda6 ＃说明：将分区格式化为xfs文件系统,以下为显示内容： meta-data=/dev/sda6 isize=256 agcount=8, agsize=128017 blks data = bsize=4096 blocks=1024135, imaxpct=25 = sunit=0 swidth=0 blks, unwritten=0 naming =version 2 bsize=4096 log =internal log bsize=4096 blocks=1200 realtime =none
Hudi表允许多种类型操作，包括非常常用的upsert，当然为支持upsert，Hudi依赖索引机制来定位记录在哪些文件中。
说起百度网盘，想必大家都对那蜗牛般的下载速度咬牙切齿 o(≧口≦)o，每次看到那一百出头的下载速度，我就想着如果我自己有自己的网盘就好了，安心又快速！
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作者简介 妙成，携程云原生研发工程师，主要从事Elasticsearch、JuiceFS的研发运维，关注分布式数据库、NoSQL。 小峰， 携程云原生研发工程师，主要专注于数据库容器化领域，对分布式存储有浓厚兴趣。 一、摘要 携程的冷数据规模在 10PB+，包括备份数据、图片语音训练数据和日志数据等，存储方案主要是本地磁盘和GlusterFS。在实际使用中这些方案遇到了不少痛点： GlusterFS 在单目录下文件众多时，ls命令速度很慢； 受疫情期间机器采购周期的制约，无法灵活地根据实际需求弹性扩缩容
在软件开发过程中，我们经常需要处理和存储文件。通常情况下，我们会将文件保存在文件系统中，并在数据库中保存文件的路径。然而，有时候我们可能想直接在数据库中存储文件，尤其是当文件较小，或者我们想保证数据库和文件数据的一致性时。在这篇文章中，我们将探讨如何在MySQL数据库中设计一个表来存储文件，并分析这种方案的优缺点。
Kubernetes（简称K8S） 是Google开源的分布式的容器管理平台，方便我们在服务器集群中管理我们容器化应用。
大搜车已经搭建起比较完整的汽车产业互联网协同生态。在这一生态中，不仅涵盖了大搜车已经数字化的全国 90% 中大型二手车商、9000+ 家 4S 店和 70000+ 家新车二网，还包括大搜车旗下车易拍、车行168、运车管家、布雷克索等具备较强产业链服务能力的公司， 与大搜车在新零售解决方案上达成深度战略合作的长城汽车、长安汽车、英菲尼迪等主机厂商，以及与中石油昆仑好客等产业链上下游的合作伙伴。基于这样的生态布局，大搜车数字化了汽车流通链条上的每个环节，进而为整个行业赋能。
Log表引擎是ClickHouse中一种用于高性能、追加写入的表引擎。它是基于LSM树 (Log-Structured Merge Tree) 数据结构实现的，适用于日志数据和其他追加写入场景。
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。
今天分享一下文件存储的一些心得，在软件开发过程中，必然会涉及到文件存储，文件存储的方案有很多，市面上也出现了很多文件系统，我们需要根据自己的需求去选择选择存储方式和规格等等，例如是采用公有云存储还是私有云存储，还是混合云存储，这都需求根据项目的特征去选择，没有哪一种方式是十全十美的，完全根据场景去选择，软件领域没有银弹嘛。
日常生产中 HDFS 上小文件产生是一个很正常的事情，同时小文件也是 Hadoop 集群运维中的常见挑战，尤其对于大规模运行的集群来说可谓至关重要。
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。
Hive表是一种依赖于结构化数据的大数据表。数据默认存储在 Hive 数据仓库中。为了将它存储在特定的位置，开发人员可以在创建表时使用 location 标记设置位置。Hive 遵循同样的 SQL 概念，如行、列和模式。
OSS（Open Sound System）是unix平台上一个统一的音频接口。以前，每个Unix厂商都会提供一个自己专有的API，用来处理音频。这就意味着为一种Unix平台编写的音频处理应用程序，在移植到另外一种Unix平台上时，必须要重写。不仅如此，在一种平台上具备的功能，可能在另外一个平台上无法实现。但是，OSS出现以后情况就大不一样了，只要音频处理应用程序按照OSS的API来编写，那么在移植到另外一个平台时，只需要重新编译即可。因此，OSS提供了源代码级的可移植性。
This application take a nmon file and upload it in a InfluxDB database. It generates also a dashboard to allow data visualization in Grafana. It's working on linux only for now.
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