有人问我,你是如何做到统一存储的?我微微一笑,大声告诉他:Ceph在手,天下我有。
近日,有关存储系统选型的问题在微信群里讨论的火热,CSDN在这里稍微将各位专家的问答总结了一下,分享给大家。 文章内容来源大数据基础设施微信群,参与讨论的专家有中国科学院软件研究所工程师,C3核心成员李明宇,国防科学技术大学教授,CCF大数据专家委员会委员李东升,云人科技联合创始人兼CEO吴朱华,Memblaze技术顾问刘爱贵等等。 以下是问答实录: Q:有一个场景:每天有近百GB数据增加,数据内容有WORD文档和图像等多种类型。用什么存储或文件系统比较合适? A: HDFS、HBase、Hive不太适合存
**分布式存储:**通过网络使用企业中的每台机器上的磁盘空间,并将这些分散的存储资源构成一个虚拟的存储设备,数据分散的存储在企业的各个角落。
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。
Facebook's Haystack design paper. https://www.usenix.org/legacy/event/osdi10/tech/full_papers/Beaver.pdf
本篇博文转载于http://blog.csdn.net/uj_mosquito/article/details/41827373?utm_source=tuicool 1、POOL, PG AND
我们的YRCloudFile是一款面向云时代的分布式文件系统,它的主要特点是支持海量小文件的高性能数据访问,对Kubernetes平台的无缝支持,混合云场景下的数据支撑。我们在开发YRCloudFile时,也会去了解业界主流的分布式文件系统,学习其优点,避免其缺点。本文讨论几个我们曾调查过的主流的分布式文件系统,它们都是开源系统,因为这样能收集到丰富的资料,能看到代码,使得了解及讨论更为清晰。
在了解什么是分布式存储之前,我们先来简单了解一下存储几十年来的大概历程。
GPL:不允许修改后和衍生的代码做为闭源的商业软件发布和销售,修改后该软件产品必须也采用GPL协议;
块存储一般体现形式是卷或者硬盘(比如windows的c盘),数据是按字节来访问的,对于块存储而言,对里面存的数据内容和格式是完全一无所知的。好比上面图中,数据就像玉米粒一样堆放在块存储里,块存储只关心玉米粒进来和出去,不关心玉米粒之间的关系和用途。
支持FUSE,相对比较轻量级,对master服务器有单点依赖,用perl编写,性能相对较差,国内用的人比较多,易用,稳定,对小文件很高效。 + 支持文件元信息 + mfsmount 很好用 + 编译依赖少,文档全,默认配置很好 + mfshdd.cfg 加 * 的条目会被转移到其它 chunk server,以便此 chunk server 安全退出 + 不要求 chunk server 使用的文件系统格式以及容量一致 + 开发很活跃 + 可以以非 root 用户身份运行 + 可以在线扩容 + 支持回收站 + 支持快照 - master server 存在单点故障 - master server 很耗内存 测试性能还不错。吞吐量在15MB/秒以上
近两年,SDS挺火。做SDS的厂商也很多,如VMware的vSAN,Nutanix,传统存储厂商EMC也有自己的SDS产品。有调查机构显示,SDS在未来将超过传统存储,看起来SDS的前景还是光明的。
与集中式存储相反,分布式存储通常采用存储单元集群的形式,并具有在集群节点之间进行数据同步和协调的机制。分布式存储最初是由Google提出的,其目的是通过廉价服务器解决大规模,高并发情况下的Web访问问题。
作为一名专注于大数据存储与处理技术的博主,我深知Hadoop Distributed File System(HDFS)作为一款广泛应用的分布式文件系统,在大数据生态系统中的基石地位。本篇博客将结合我个人的面试经历,深入剖析HDFS的底层原理、关键特性及其故障排查方法,分享面试必备知识点,并通过示例进一步加深理解,助您在求职过程中自信应对与HDFS相关的技术考察。
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。
保存像图片、音视频这类大文件就是对象存储。不仅有很好的大文件读写性能,还可通过水平扩展实现近乎无限容量,并兼顾服务高可用、数据高可靠。
在分布式存储技术体系当中,分布式文件存储是其中的分类之一,也是大数据架构当中常常用到的。得益于Hadoop的高人气,Hadoop原生的HDFS分布式文件系统,也广泛为人所知。但是分布式文件存储系统,并非只有HDFS。今天的大数据开发分享,我们就主要来讲讲常见的分布式文件存储系统。
在分布存储式存储技术体系当中,分布式文件存储是其中的分类之一,也是大数据架构当中常常用到的。得益于Hadoop的高人气,Hadoop原生的HDFS分布式文件系统,也广泛为人所知。但是分布式文件存储系统,并非只有HDFS。今天的大数据开发分享,我们就主要来讲讲常见的分布式文件存储系统。
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。
Apache HDFS:Hadoop分布式文件系统(HDFS)提供了一种在多个机器上存储大文件的方法。 Hadoop和HDFS衍生自Google文件系统(GFS)这篇论文。在Hadoop 2.0.0之前,NameNode是HDFS集群中的单点故障(SPOF)。 使用Zookeeper,HDFS高可用性功能通过在具有热备份的主动/被动配置中提供在同一群集中运行两个冗余NameNode的选项来解决此问题。
Alluxio(/əˈlʌksio/)是大数据和机器学习生态系统中的数据访问层。最初作为研究项目「Tachyon」,它是在加州大学伯克利分校的 AMPLab 作为创建者 2013 年的博士论文创建的。Alluxio 于 2014 年开源。
问题描述 在OpenStack云环境的部署中,存储通常具备Thin provision的功能,这项功能实现了存储按需分配的能力。现在有这样一种场景,用户在文件系统中创建了大文件,使用完之后进行了删除。但实际上,该文件在存储系统上占用的空间并没有释放。
在OpenStack云环境的部署中,存储通常具备Thin provision的功能,这项功能实现了存储按需分配的能力。现在有这样一种场景,用户在文件系统中创建了大文件,使用完之后进行了删除。但实际上,该文件在存储系统上占用的空间并没有释放。
**MooseFS(MFS)** **Ceph** **GlusterFS** **Lustre** **Metadata server** 单个MDS。存在单点故障和瓶颈。 多个MDS,不存在单点故障和瓶颈。MDS可以扩展,不存在瓶颈。 无,不存在单点故障。靠运行在各个节点上的动态算法来代替MDS,不需同步元数据,无硬盘I/O瓶颈。 双MDS(互相备份)。MDS不可以扩展,存在瓶颈。 **FUSE** 支持 支持 支持 支持 **访问接口** POSIX POSIX POSIX POSIX/MPI **
过去的相当长的一段时间里,商用对象存储占据了市场上的大量的份额。国外的Amazon S3,国内的阿里云OSS都成为了大多数公司的选择。但是构建一个企业级的数据湖(包括结构化和非结构化数据)已经成为了越来越多公司的目标。那么Hadoop还能满足我们的要求吗?还是我们需要更多的选择?
Ceph是一款以对象存储技术(独立存储技术)为核心,并在此基础之上实现块存储、文件系统的一体化存储系统。
网盘,又称云盘,是提供文件托管和文件上传、下载服务的网站(File hostingservice)。人们通过网盘保管自己拍摄的照片、视频,通过网盘和他人共享文件,已经成为了一种习惯。我们准备开发一个自己的网盘应用系统,应用名称为“DBox”。
消息: Client name failing to respond to cache pressure
前面我们提到的HDFS,了解了HDFS的特性和架构。HDFS能够存储TB甚至PB规模的数据是有前提的,首先数据要以大文件为主,其次NameNode的内存要足够大。对HDFS有所了解的同学肯定都知道,NameNode是HDFS的存储着整个集群的元数据信息,比如所有文件和目录信息等等。而且当元数据信息较多时,NameNode的启动会变得很慢,也比较容易触发GC操作。显然当数据到了一定的量级,元数据管理会成为HDFS的一个瓶颈,其实这也是为什么说它适合存储大文件的原因。如果解决了元数据管理的问题,其实HDFS是可以支撑海量小文件的。
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
一、分布式文件系统简介: 什么是分布式存储: 分布式存储系统,是将数据分散存储在多台独立的设备上。传统的网络存储系统采用集中的存储服务器存放所有数据,存储服务器成为系统性能的瓶颈,也是可靠性和安全性的焦点,不能满足大规模存储应用的需要。分布式网络存储系统采用可扩展的系统结构,利用多台存储服务器分担存储负荷,利用位置服务器定位存储信息,它不但提高了系统的可靠性、可用性和存取效率,还易于扩展。 分布式文件系统设计目标 : 访问透明 位置透明 并发透明 失效透明 硬件透明 可扩展性 复制透明 迁移透明 CAP理论
大家好,我是小❤,一个漂泊江湖多年的 985 非科班程序员,曾混迹于国企、互联网大厂和创业公司的后台开发攻城狮。
因此,业界也出现了一系列其他分布式存储系统,最常见的是HDFS、GlusterFS和Openstack Swift。
介绍 在处理大量非结构化数据时,我们需要一个地方来存储它。我们选择存储数据的方式有很多种,但今天我们要关注的一种是对象存储或基于对象的存储。这是处理大量数据时的最佳选择,特别是因为它并不昂贵,并且可以更轻松地管理这些数据。 如果您不熟悉它,对象存储是一种数据存储架构,允许您将大量非结构化数据存储在可扩展的对象结构中。它将数据存储为具有元数据和唯一标识符的对象,从而更容易访问该数据。现在,有许多平台提供对象存储设施。 这就是为什么在本文中,我们将告诉您四个有用的开源对象存储平台,它们包含强大的功能,使它们
Ceph支持两种客户端挂载方式:使用Linux内核支持的mount命令进行的挂载方式。使用用户空间文件系统FUSE(Filesystem in Userspace)进行的网络磁盘挂载方式。
Trivy 是一款轻量级的漏洞扫描工具,支持包括容器镜像,文件系统,IaC 配置文件等。在我之前的 『K8s生态周报』文章中已经介绍过多次,此处就不再展开了。我们一起来看看这个版本中有哪些值得关注的变更。
Ceph:元数据服务器( MDS ),为 Ceph 文件系统存储元数据。元数据服务器使得POSIX 文件系统的用户们,可以在不对 Ceph 存储集群造成负担的前提下,执行诸如 ls、find 等基本命令。
上述客户端类型覆盖了对象存储、块存储、文件存储和云存储等多种类型的应用场景,可以根据具体需求选择合适的客户端来访问和操作Ceph集群。
Ceph使用C++语言开发,Sage Weil(Ceph论文发表者)于2011年创立了以Inktank公司主导Ceph的开发和社区维护。2014年Redhat收购inktank公司,并发布Inktank Ceph企业版(ICE)软件,业务场景聚焦云、备份和归档,支持对象存储和块存储以及文件系统存储应用。出现Ceph开源社区版本和Redhat企业版。
分布式文件系统 分布式文件系统(Distributed File System)是指文件系统管理的物理存储资源并不直接与本地节点相连,而是分布于计算网络中的一个或者多个节点的计算机上。目前意义上的分布式文件系统大多都是由多个节点计算机构成,结构上是典型的客户机/服务器模式。流行的模式是当客户机需要存储数据时,服务器指引其将数据分散的存储到多个存储节点上,以提供更快的速度,更大的容量及更好的冗余特性。 目前流行的分布式文件系统有许多,如MooseFS、FastDFS、GlusterFS、Ceph、Mogile
[TOC] 0x00 前言简述 CEPH 简介 Q: 什么是CEPH? 答: Ceph是一个统一的分布式存储系统,设计初衷是提供较好的性能、可靠性和可扩展性。 Ceph 项目最早起源于Sage就读博士
对每个人而言,真正的职责只有一个:找到自我。然后在心中坚守其一生,全心全意,永不停息。所有其它的路都是不完整的,是人的逃避方式,是对大众理想的懦弱回归,是随波逐流,是对内心的恐惧 ——赫尔曼·黑塞《德米安》
元数据节点的作用是维护Ceph文件系统 (CephFS) 中的文件系统元数据,包括文件和目录的名称、权限、属性以及文件和目录的层次结构。它负责管理文件系统的命名空间,并跟踪文件和目录的位置、大小和访问权限等信息。元数据节点还负责处理文件系统的元数据操作,例如创建、删除、重命名文件和目录,以及扩展和收缩命名空间。
Ceph是一种为优秀的性能、可靠性和可扩展性而设计的统一的、分布式文件系统。ceph 的统一体现在可以提供文件系统、块存储和对象存储,分布式体现在可以动态扩展。在国内一些公司的云环境中,通常会采用 ceph 作为openstack 的唯一后端存储来提高数据转发效率。
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
ceph文件系统提供了任何大小的符合posix标准的分布式文件系统,它使用Ceph RADOS存储数据。要实现ceph文件系统,需要一个正在运行的ceph存储集群和至少一个ceph元数据服务器(MDS)来管理其元数据并使其与数据分离,这有助于降低复杂性和提高可靠性。
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