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
当提到文件系统，大部分人都很陌生。但我们每个人几乎每天都会使用到文件系统，比如大家打开 Windows、macOS 或者 Linux，不管是用资源管理器还是 Finder，都是在和文件系统打交道。如果大家有自己动手装过操作系统的话，第一次安装的时候一定会有一个步骤就是要格式化磁盘，格式化的时候就需要选择磁盘需要用哪个文件系统。
作者 | 高昌健 当提到文件系统时，大部分人都很陌生。但实际上我们几乎每天都会使用它。比如，大家打开 Windows、macOS 或者 Linux，不管是用资源管理器还是 Finder，都是在和文件系统打交道。如果大家曾经手动安装过操作系统，一定会记得在第一次安装时需要格式化磁盘，格式化时就需要为磁盘选择使用哪个文件系统。 维基百科上的关于文件系统 [1] 的定义是： In computing, file system is a method and data structure that the
本篇笔记主要介绍基于MQX嵌入式实时操作系统下的MFS文件系统，以搭载Kinetis微控制器kv4x系列MCU的控制板为平台，以SDK1.2.0为基础，1.2.0已经包含MQX。本笔记假设你已经清楚了解MQX工程建立，调试和任务创建。以IAR为开发环境。由于需要交互，所以请自行打开超级终端，或者安装SecureCRT或者其他工具。 工程运行 打开KSDK1.2.0中的有关文件系统的例程，以kv46MCU位例，如果是默认安装目录即为 C:\Freescale\KSDK_1.2.0\middleware\fil
从主流的几种MQ消息队列采用的存储方式来看，主要会有三种 分布式KV存储：这种存储方式对于消息读写能力要求不高的情况可以使用，比如ActiveMQ中采用的levelDB。 文件系统存储：这种方案适合对于有高吞吐量要求的消息中间件，因为消息刷盘是一种高效率，高可靠、高性能的持久化方式，除非磁盘出现故障，否则一般是不会出现无法持久化的问题。常见的比如kafka、RocketMQ、RabbitMQ都是采用消息刷盘到所部署的机器上的文件系统来做持久化。 关系型数据库：关系型数据库在单表数据量达到千万级的情况下IO性能会出现瓶颈，比如ActiveMQ可以采用mysql作为消息存储，所以ActiveMQ并不适合于高吞吐量的消息队列场景。 总的来说，对于存储效率，文件系统要优于分布式KV存储，分布式KV存储要优于关系型数据库。
上一篇已经介绍了hadoop集群在centos和windows环境的搭建。这篇简单介绍在hadoop环境中简单计算示例。
安全业务的核心逻辑在安全策略中实现。整个的策略开发流程包括特征数据的收集，安全策略的编写实现，和策略的反馈评估。其中特征数据的收集是必不可少的环节，数据的质量将直接影响安全策略的效果。
微信作为月活过10亿的国民级应用，其安全能力备受关注。值得注意的是，没有足够的特征数据，安全策略将是"无根之木，无源之水"。微信安全数据仓库作为安全业务的特征数据存储中心，每天服务了万亿级的特征数据读写请求，为整个微信安全策略提供了可靠的数据支撑，是微信安全的一块基石。事实上，微信安全数据仓库不仅仅是一个存储中心，更是一个特征管理和数据质量管理的中心。本文将介绍安全数据仓库的起源、演进、当前的架构设计和数据质量保证系统的实现，请往下阅读。
Redis本身内容繁杂，要是上来就研究一细节点，如连接池、数据结构，虽可直接学到某个点的详尽源码内容，甚至尽快解决一些事故，但容易溺死在细节汪洋，无法整体把控Redis。
数据库中常用的索引设计有两种，一个是 B+ 树，一个是 LSM-tree。B+ 树比较经典，比如说传统单机数据库 mysql 就是 B+ 树索引，它对快速读取和范围查询（range query）比较友好。LSM-tree 是近年来比较流行的索引结构，Bigtable、LevelDB、RocksDB 都有它的影子；前面文章也有提到，LSM-tree 使用 WAL 和多级数据组织以牺牲部分读性能，换来强悍的随机写性能。因此，这也是一个经典的取舍问题。
MMKV——基于 mmap 的高性能通用 key-value 组件，底层序列化/反序列化使用 protobuf 实现，性能高，稳定性强。 https://github.com/Tencent/MMKV/blob/master/readme_cn.md
大数据本身是个很宽泛的概念，Hadoop生态圈（或者泛生态圈）基本上都是为了处理超过单机尺度的数据处理而诞生的。你可以把它比作一个厨房所以需要的各种工具。锅碗瓢盆，各有各的用处，互相之间又有重合。你可以用汤锅直接当碗吃饭喝汤，你可以用小刀或者刨子去皮。但是每个工具有自己的特性，虽然奇怪的组合也能工作，但是未必是最佳选择。 大数据，首先你要能存的下大数据。传统的文件系统是单机的，不能横跨不同的机器。HDFS（Hadoop Distributed FileSystem）的设计本质上是为了大量的数据能横跨成百上
作者：jeryyzhang，腾讯 WXG 后台开发工程师 背景介绍 业务场景 作为以手机为主要平台的移动社交应用，微信内大部分业务生成的数据是有共性可言的:数据键值带有时间戳信息，并且单用户数据随着时间在不断的生成,我们将这类数据称为基于时间序的数据。例如朋友圈的发表，支付账单流水，公众号文章阅读记录等。这类基于时间序的数据通常不会删除，而是会随着时间流逝不断积累，相应需要的存储空间也与日俱增：key 量在万亿级别，数据量达到 PB 级别，每天新增 key 十亿级别。同时在十亿用户的加持下，每天的访问
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）
大数据本身是个很宽泛的概念，Hadoop生态圈（或者泛生态圈）基本上都是为了处理超过单机尺度的数据处理而诞生的。你可以把它比作一个厨房所需要的各种工具：锅碗瓢盆，各有各的用处，互相之间又有重合。你可以用汤锅直接当碗吃饭喝汤，你可以用小刀或者刨子去皮。但是每个工具有自己的特性，虽然奇怪的组合也能工作，但是未必是最佳选择。
大数据本身是个很宽泛的概念，Hadoop生态圈(或者泛生态圈)基本上都是为了处理超过单机尺度的数据处理而诞生的。你可以把它比作一个厨房所以需要的各种工具。锅碗瓢盆，各有各的用处，互相之间又有重合。你可以用汤锅直接当碗吃饭喝汤，你可以用小刀或者刨子去皮。但是每个工具有自己的特性，虽然奇怪的组合也能工作，但是未必是最佳选择。 大数据，首先你要能存的下大数据 传统的文件系统是单机的，不能横跨不同的机器。HDFS(Hadoop Distributed FileSystem)的设计本质上是为了大量的数据能横跨成百上千
数据库调优可以使数据库应用运行得更快，但对于很多人来说，对数据库内核进行调优是一项很有挑战的“技术活”，是只属于少部分内核研发们的“游戏”。但即使是他们，对数据库内核进行性能调优，也充满了不确定性，它需要综合考虑各种复杂因素，如硬件层面的 CPU、 I/O、 内存和网络，以及软件层面关于操作系统、中间件、数据库参数等配置，还有运行在数据库上的各种查询和命令等。在本次 Hackathon 2021 比赛中，TPC 战队就完成了这一项“挑战”，采用 bottom-up 的设计思路，更好地利用硬件资源，使用 TPC (thread-per-core) 线程模型优化了 TiKV 的写入性能、性能稳定性和自适应能力。TPC 战队也凭借这一硬核项目一举斩获了三等奖与技术潜力奖。
MapReduce 在某种程度上有点像 Unix 工具，但不同之处在于可以分散到上千台机器上并行执行。和 Unix 工具一样，MapReduce 虽然看起来简单粗暴，但组合起来却非常强大。一个 MapReduce 任务就像一个 Unix 进程：接受一到多个输入，产生一到多个输出。
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本文作者腾讯WXG后台开发工程师jeryyzhang，收录时有改动，感谢原作者的分享。
不管你是从事开发还是运维工作，都要懂Linux基本命令，Linux命令是Linux系统正常运行的核心。
本方案基于CH32V307开发板和TencentOS Tiny开源物联网操作系统，结合腾讯连连小程序，实现远程开关电脑。
本文根据InfoQ中文站对豆瓣洪强宁（@hongqn）的沟通交流整理而成。洪强宁介绍了豆瓣的架构和组件，并分享了豆瓣基础平台部的一些团队经验。文中截图来自洪强宁在2013年CTO俱乐部中的分享。 架
vault 是一款 HCP 推出的密钥管理引擎，用来集中存储集群运行过程中所需要的秘密信息，例如数据库的访问凭证、密码、密钥等。它保证了存储与通信过程的保密性，这对于我们无处不在的敏感信息的数据安全显然是十分必要的。
1．MapReduce计算模型介绍 1.1．理解MapReduce思想 MapReduce思想在生活中处处可见。或多或少都曾接触过这种思想。MapReduce的思想核心是“分而治之”，适用于大量复杂的任务处理场景（大规模数据处理场景）。即使是发布过论文实现分布式计算的谷歌也只是实现了这种思想，而不是自己原创。 Map负责“分”，即把复杂的任务分解为若干个“简单的任务”来并行处理。可以进行拆分的前提是这些小任务可以并行计算，彼此间几乎没有依赖关系。 Reduce负责“合”，即对map阶段的结果进行全局汇总。 这两个阶段合起来正是MapReduce思想的体现。
文件同步分享系统包括 Dropbox、Google Drive，也包括国内的各种网盘，比如百度网盘。总的来说，这里讨论的这个系统包含这样几个基本功能：
MMKV 是基于 mmap 内存映射的 key-value 组件，底层序列化/反序列化使用 protobuf 实现，性能高，稳定性强。
AMD Xilinx K26支持Ubuntu。从ubuntu amd-xilinx下载映像后，把image烧入到TF卡，可以正常启动Ubuntu。
Checkpoint 的存储的位置取决于配置的 State backend（JobManager 内存，文件系统，数据库...）。
场景描述：当Flink程序的checkpoint被激活时，状态会被持久化到checkpoint，以防止数据丢失和无缝恢复。状态在内部如何组织和它们如何以及在哪持久化，依赖于所选的状态后端。
总的来说，我们理解一个概念时，总会试图找到某个角度，并在脑中建立一个模型，以熟悉的模子去刻画他。下面以我一些浅薄的经验，从两方面来解释下分布式存储：用户侧和实现侧。因为在软件领域有个经典的拆解问题的角度：接口和实现分离。
上次简单介绍了MQX的一些背景和知识，今天我们来学习以IAR为开发环境，以kv4x系列控制器为平台，学习分析例程，搭建SDK+MQX开发环境。 准备工作 安装SDK软件Freescale_KSDK1
原贴：https://0xffff.one/d/1395-wen-jian-xi-tong-zuo-wei-huan-cun
Bitcask是一种“基于日志结构的哈希表”（A Log-Structured Hash Table for Fast Key/Value Data）
TiDB-Lightning Toolset 是一套快速全量导入 SQL dump 文件到 TiDB 集群的工具集，自 2.1.0 版本起随 TiDB 发布，速度可达到传统执行 SQL 导入方式的至少 3 倍、大约每小时 100 GB，适合在上线前用作迁移现有的大型数据库到全新的 TiDB 集群。
在当前整个行业及公司内部降本增效的大背景下，B站内部也在积极推进实时与在线业务资源的整合，往云原生架构迁移，统一资源池与调度，提升资源利用效率。不过面临的现实问题就是，不同业务场景下，资源的规格诉求不尽相同。在线的业务资源池，由于在线业务的属性，一般只具备很强的计算能力而基本不带存储以及io能力。Flink虽然是一个计算引擎，但是由于其stateful的特性，在很多计算场景下，对存储和io其实有比较强的诉求，因此实时的资源池，同时具备很强的存算能力。两种资源池的整合，必然面临兼容性问题，考虑到大数据整体的存算分离发展趋势，我们尝试对Flink进行存算分离的改造，核心工作就是statebackend的远程化。
分布式文件存储。支持 POSIX 语义或者裁剪 POSIX。可以作为存储和计算分离的存储基座，也可以直接为应用所用，比如说深度学习的一些训练，大数据处理的一些中间存储。常见产品有盘古文件系统、Polarfs、JuiceFS 等。
boltdb 是市面上为数不多的纯 go 语言开发的、单机 KV 库。boltdb 基于 Howard Chu'sLMDB 项目 ，实现的比较清爽，去掉单元测试和适配代码，核心代码大概四千多行。简单的 API、简约的实现，也是作者的意图所在。由于作者精力所限，原 boltdb 已经封版，不再更新。若想改进，提交新的 pr，建议去 etcd 维护的 fork 版本 bbolt。
互联网产品中存在很多种类的数据，不同种类的数据对于存储系统的一致性，可用性，扩展性的要求是不同的。比如，金融、账号相关的数据对一致性要求比较高，社交类数据例如点赞对可用性要求比较高。还有一些大规模元数据存储场景，例如对象存储的索引层数据，对一致性，扩展性和可用性要求都比较高，这就需要底层存储系统在能够保证数据强一致的同时，也具有良好的扩展性。在数据模型上，有些数据比如关系，KV 模型足够用；有些数据比如钱包、账号可能又需要更丰富的数据模型，比如表格。
今天，云原生分布式文件系统官方公众号 Juicedata果汁数据科技发布消息称 JuiceFS 已经开源了！
上一篇我们分析了一个MapReduce在执行中的一些细节问题，这一篇分享的是MapReduce并行处理的基本过程和原理。
前言 上一篇我们分析了一个MapReduce在执行中的一些细节问题，这一篇分享的是MapReduce并行处理的基本过程和原理。 Mapreduce是一个分布式运算程序的编程框架，是用户开发“基于hadoop的数据分析应用”的核心框架。 Mapreduce核心功能是将用户编写的业务逻辑代码和自带默认组件整合成一个完整的分布式运算程序，并发运行在一个hadoop集群上。 一、MapReduce并行处理的基本过程 首先要说明的是Hadoop2.0之前和Hadoop2.0之后的区别： 2.
看了前面的几篇Spark博客，相信大家对于Spark的基本概念以及不同模式下的环境部署问题已经搞明白了。但其中，我们曾提到过Spark程序的核心，也就是弹性分布式数据集(RDD)。但到底什么是RDD,它是做什么用的呢？本篇博客，我们就来详细讨论它们的使用情况。
作者：z01_ejdazhi 来源：http://blog.csdn.net/z01_ejdazhi/article/details/56009000 一、大数据技术的发展的三个阶段 01 存起来-等
无论你其他方面做的比Old SQL好再多，SQL和ACID是刚需，这个命你革不掉的。你不支持SQL，就不会有多少人用。所以近几年很多之前不支持SQL的数据库，都开始支持SQL了，甚至于像Spark、Flink这样的流计算平台，也都开始支持SQL。当然，虽然说支持SQL，但这里面各个产品的支持程度是参差不齐的，多多少少都有一些缩水。对于ACID的支持，基本上等同于就没有。
1 摘要 这篇笔记主要介绍基于飞思卡尔软件开发平台(Software Development Kit)的应用软件开发，以IAR 为开发环境，LED闪烁亮灭的裸机程序为例子说明，如何快速搭建工程，以及修
随着云计算的发展，云存储作为一种更基础的云上资源池设施也越来越受到重视和欢迎。从云存储的类型来讲，目前流行的有块存储、文件存储和对象存储三种。今天的主角是对象存储，不过我们在介绍对象存储之前，先来了解下另外两种存储，做个对比，这样才能更好的了解对象存储。
基于 Bitcask 模型，兼容 Redis 数据结构和协议的高性能 KV 存储引擎 设计细节
NameSpace Namespace又称为命名空间（也可翻译为名字空间），它是将内核的全局资源做封装，使得每个Namespace都有一份独立的资源，因此不同的进程在各自的Namespace内对同一种资源的使用不会互相干扰。
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