dataCoord的Compaction分析milvus版本:2.3.2流程图:compaction用来合并对象存储的小文件，将小的segment合并为大的segment。...此配置是全局的，会影响系统中的所有集合。
def mkSubFile(lines, head, srcName, sub): [des_filename, extname] = os.path.spl...
本节就以spring boot项目为例实现csv大文件拆分并输出拆分后的zip包。...（3）参数 splitSize：为拆分后小文件的最大行数。...（4）这个方法主要思路将大文件流放到BufferedReader里面，然后获取总行数，根据参数splitSize计算需要拆分成几个小文件，需要几个文件，我们就创建几个，放到list集合里，一行一行遍历源文件...，第一行的内容所以文件都写入，除第一行外的内容，随机写入创建的小文件里面。...最后把所有的小文件关流。
海量小文件，存储大烦恼 海量小文件体量庞大，但目前的文件系统包括本地文件系统、分布式文件系统都是匹配大文件场景的。...从细节来说，如对元数据的管理、数据布局、缓存管理等的实现策略都侧重于大文件，导致在海量小文件情况下，存储处理性能极差。...可是我们知道，当前主流的文件系统基本都是面向大文件设计的，在海量小文件的情况下，因为必然会产生更大数量级的元数据，这会放大文件系统扩展性差、检索效率低的问题。...针对海量小文件设计的分布式智能缓存层，能够让小文件在写入SSD后即返回，缩短IO路径，有效降低时延，提高性能。...第二，通过智能缓存技术，采用高性能的SSD来加速海量小文件的读写效率并缩短I/O路径。 第三，通过小文件合并技术来降低文件的数量，从而减少整体I/O读写频次来提高I/O性能。
首发于个人博客 系统结构 ?...system.png SSD识别系统也是一种单步物体识别系统，即将提取物体位置和判断物体类别融合在一起进行，其最主要的特点是识别器用于判断物体的特征不仅仅来自于神经网络的输出，还来自于神经网络的中间结果...该系统分为以下几个部分： 神经网络部分：用作特征提取器，提取图像特征 识别器：根据神经网络提取的特征，生成包含物品位置和类别信息的候选框（使用卷积实现） 后处理：对识别器提取出的候选框进行解码和筛选（NMS...16倍，在SSD300网络中输入图像的尺寸被归一化到300x300，因此该层的输出长和宽为 ?...为SSD输出的第i个default box中属于类别p的置信度。 ? 第二个部分为定位准确度，使用L1下的smooth函数作为代价函数： ?
小文件合并方案分享 现有问题 资源利用率&成本:受限于磁盘性能和硬件成本，需要在控制好硬件成本的情况下，解决海量小文件的存储，提高资源利用率。...导致这类性能下降的原因主要有2个，一方面是filestore底层采用xfs文件系统，xfs不适合做这种大量小文件的存储，另外是我们采用了SMR的SATA磁盘，这类磁盘也不适合用在Ceph里，具体可以参考下面的文档...写入数据之前，需要预先分配一个大文件块，调度算法实现较复杂。(单个大文件读写竞争处理) 大文件发生GC时(空洞资源回收)，会同时影响小文件读写。...多pool结构方案 按默认方式写入数据，写入过程不需要考虑后续大文件合并的问题，实现较简单。 大文件发生GC时(空洞资源回收)，只会会影响部分小文件读。...(读写分离) 成本适中，兼顾性能(SSD多副本)和EC(低成本模式)。 集群扩容相对来讲(只扩EC pool)只会影响部分数据的读取，对写入的影响基本可以忽略。 ?
这里给几个SSD实战的小贴士： 选择EXT4文件系统+TRIM模式（mount -o defaults,noatime,nodiratime,barrier=0,discard），Btrfs建议少冒险...、Marvell等知名品牌 SSD更适合应用在随机读写场景，因此需要认真思考什么场合应用 大文件 vs 小文件 大多数的存储系统都是针对大文件而设计的，对小文件而言，大文件的存储系统无法适应小文件的存储需求...作者经验笔记： 无论大小文件，首选EXT4文件系统，Reiserfs/Btrfs不要轻易尝试（虽然B-tree设计先进） EXT4针对小文件有所改进，使用了inode预分配，这使得inode具有很好的局部性特征...EXT4针对大文件使用了extent/delay/multi的数据块分配策略。这些策略使得大文件的数据块保持连续存储在磁盘上，数据寻址次数大大减少，显著提高I/O吞吐量。...XFS在大文件方面，表现得不错，可以使用。 SSD尽量应用在随机小文件读写的应用场景，毕竟容量宝贵，在有限的空间保存更多的文件是个明智之选。
问题 对于视频这种大文件，原有SSD盘的存储容量无法保证热点文件存储在缓存中，因此SATA盘这种大容量磁盘被应用到了CDN边缘节点中用来缓存视频大文件，以保证CDN边缘节点的命中率。...系统层 接下从系统层开始考虑从系统层面开始优化。...对小文件这并没有什么问题。但是如果为了存储一个4KB的小文件而将一个1GB的文件从缓存中删除，这明显得不偿失的。 因此，在DiskTank3中，所有大文件都会被分成一个个1M的数据分片进行存储。...元数据可以存储在IO能力较强的SSD盘中，而文件数据则单独存储在数据盘中。在小文件场景下，甚至可以将元数据存放在内存文件系统tmpfs中，完全规避元数据的IO开销。...5.3 小文件忽略缓存头部 第三个优化点在于提高小文件的存储效率。CDN在缓存文件的同时会将和文件相关的一些信息，如HTTP头部，Mtime和Host等信息，作为头部存储在缓存文件的开头。
企事录联合创始人李明宇 接下来，来自企事录联合创始人李明宇为大家带来题目是《海量小文件与超大文件并存情况下的存储系统评估与调优》的演讲。...也就是在大数据的存储中，海量数据中有小文件，也有超大文件，但是，两者的存储方式是不同的，如果用相同的存储方法，会让系统的效率降低。...因为在大数据存储技术领域，人们常常认为诸如HDFS、GFS这样的系统比较适合存储超大文件或者大数据集，而OpenStack Swift和TFS这样的存储系统比较适合海量小文件存储。...但是在一个企业中，常常会同时存在既有一些超大文件，又有海量小文件要存储，对于这种情况，搭建和维护两个存储系统分别进行大文件和小文件的存储显然是不经济甚至是痛苦的。...李明宇通过深入的分析和演示，让大家了解到超大文件存储和海量小文件存储的性能评价指标是不同的，调优方向也是不同的，但是两者并不矛盾。
前言 上世纪90年代，伯克利的Jhon Ousterhout带领一个小组开发了一个新的文件系统来尝试解决文件系统的性能问题，这个研究的成果就是Log-structured File System(LFS...I/O的性能相差巨大，如果能把大部分I/O都转换成顺序I/O，将能极大地提高性能 现有的文件系统在许多常见的工作负载下表现都不如意：它们的元数据和数据块是分开的，文件系统写入一个数据块要多次寻道和旋转，...这个出发点导致了它的数据结构不同与常见的文件系统。...Solid State Drive 这里的Solid state disk（简称SSD）特指基于NAND Flash的存储设备，SSD不一定需要基于Flash，但是目前NAND Flash是SSD事实的标准...原Oracle系统架构和性能服务团队成员，目前在腾讯从事运营系统开发。
镭速传输作为一站式大文件传输解决方案提供商，从点对点传输技术原理出发，将10种NAT穿透技术组合与Raysync超高速传输协议嵌入镭速传输系统同时作用于点对点传输技术应用。...传输协议这一突破性技术不是简单优化或加速数据传输，而是利用突破性传输技术彻底消除底层瓶颈，克服传统网络、硬件的限制，充分利用网络带宽，实现超低延时、高速、端到端的输出服务，传输速率提升近百倍，能够轻松满足TB级别大文件和海量小文件安全...点对点传输测试测试环境如下：深圳-北京，延时35ms~45ms ，丢包率1%Server ：阿里云深圳，CentOS 8.3， 2 vCPU 4 GiB，带宽100M，SSD盘ClientA：阿里云深圳...，CentOS 8.3， 2 vCPU 4 GiB，带宽100M，SSD盘ClientB：阿里云北京，CentOS 8.3， 2 vCPU 4 GiB，带宽100M，SSD盘|2GB大文件传输：Raysync...更多大文件传输问题，欢迎访问镭速传输官网咨询。
混合负载的特点在于，既包括大文件（比如几百兆甚至几个G的视频文件），也包括很多小文件（比如只有几KB甚至更小的文本文件），当数据量达到一定规模，小文件的处理性能就成为性能瓶颈。...高性能和大容量一步到位 存储设备的性能通常由其读写速度和承载数据量的能力来衡量，特别是在处理大量小文件时，读写速度和系统的稳定性尤为重要。...在读写性能提升上，深信服EDS存储设计的读写模式充分适应了SSD与HDD混合闪存介质的特性，以此充分激发硬件性能。同时，通过增加NVMe SSD即可实现容量的横向扩展、性能的线性提升。...不仅如此，深信服EDS存储在IO整合、数据缓存与协议增强等核心技术方向上也构建了自己的核心能力，来提升海量小文件和大文件高吞吐场景的性能。...在航片导入场景 ，相比于其他厂商大文件吞吐能力提升2倍多；三维建模场景的小文件效率可接近于本地NVMe SSD，CASS3D在线打开海量小文件组成的三维成果数据耗时相比于某阵列NAS缩短8倍多。
文章目录[隐藏] 为什么 SSD 比 HDD 更快 如何评价一款 SSD AS SSD 的问题在哪 放在五年前，SSD （Solid State Drive，固态硬盘）对大多数人而言仍然是一个新兴的陌生产品...另一方面，操作系统和软件规模的发展，也使得小文件存取变得越来越频繁，而这正是 HDD 的弱项。 不同于具有机械运动结构的 HDD，SSD 全数字化的存储方式能够提供优异的响应时间和卓越的小文件性能。...并且未来的发展空间巨大，而唯一制约 SSD 的，就是成本。 通过分析系统盘我们可以看到，绝大多数文件的大小都在 1-38.9 KB 之间，其中 2.5-3.9 KB 最多。...就目前而言，市面上任意一款 SSD 的连续读写性能，几乎都能达到双 400MB/S 以上，但日常使用中却并没有对应的使用场景。正如上文所述，对流畅度起到决定性作用的，是小文件的存取性能。...但如果你是一个视频编辑爱好者，需要大量编辑高清素材，又或是需要频繁导入导出大文件的话，连续读写性能则更加重要。
原理 写操作先缓存到ssd硬盘上，然后通过一定策略写到普通硬盘上； 读操作热点数据可以缓存到ssd硬盘上，提高读取数据的速度。...软件 ssd 缓存开源软件主要有bcache ，flashcache bcache 需要编译最新的内核，要求比较高，配置比较复杂，目前主要用于测试环境； flashcache 是facebook内部使用的...ssd cache软件，开源出来供大家使用，目前有人编译出rhel6的rpm包，在centos6上可以直接安装使用。...数据同时写到ssd和普通硬盘 Writearound - again, very safe, writes are not written to ssd but directly to disk. ...数据同时绕过ssd，直接写到普通硬盘 Writeback - fastest but less safe.
在本文中，我会对 MinIO、JuiceFS 和 s3fs-fuse 进行以下两项测试： 10GB 大文件的写入测试 Pandas 小文件覆盖写测试 在底层存储方面，它们均使用部署在独立服务器上的 MinIO...按照写 10GB 文件耗时 30 秒计算，平均速度为 333 MB/s，这是云服务器 SSD 的带宽限制，测试结果表明，MinIO 和 JuiceFS 都能打满本地 SSD 的带宽，它们的性能会随着服务器云盘和网络带宽的提升而提升...测试二：Pandas 小文件覆盖写 这项测试主要用来评估对象存储在小文件覆盖写方面的性能，各个软件的测试脚本略有不同，你可以在这里找到所有脚本代码。...从小文件覆盖写的角度来看，POSIX 接口效率更高，比对象存储接口有更好的性能表现。...结论 以上数据表明，把对象存储作为底层，在其上实现 POSIX 接口不一定会损失性能，不论是写大文件还是小文件，JuiceFS 的性能与直接写 MinIO 是相当的，并没有因为访问 POSIX 而损失底层对象存储的性能
Hadoop系统问题：HDFS是为了存储大文件设计产生的，为增加文件的访问效率，HDFS会将所有的文件元数据信息以内存的形式存储在NameNode节点。...若HDFS存储大量的小文件，会造成NameNode的内存飙升，性能下降，成为瓶颈，且易引发频发Full GC； 提供存储资源的生命周期管理：HDFS支持存储大量的大文件，但是随着业务的发展，文件不断堆积...：所有副本都保存在SSD中； One_SSD：一个副本保存在SSD中，其余副本保存在磁盘中； Hot：所有副本保存在磁盘中，这也是默认的存储策略； Warm：一个副本保存在磁盘上，其余副本保存在归档存储上...重启耗时长：若重启NameNode，需要触发元数据重新加载到内存中，导致恢复启动时间较长 大量随机IO：一次大文件的顺序读取性能往往优于大量的小文件随机读取的性能 现有的小文件合并方法主要包括： Hadoop...小文件合并 实现思路 除了Hadoop系统提供的合并方法，开发者可以通过外置功能来实现小文件合并，以下给出基于Spark自定义任务实现小文件合并的思路： 解析NameNode镜像文件：FsImage镜像文件持久化
占用NameNode大量内存 寻道时间超过读取时间 3、并发写入、文件随机修改 一个文件只能有一个写者 仅支持append 分布式文件系统的一种实现方式：把大文件根据规则切分成小文件存储在不同的机器上...HDFS不适合存储小文件 1、元信息存储在NameNode内存中 一个节点的内存是有限的 2、存取大量小文件消耗大量的寻道时间 类比拷贝大量小文件与拷贝同等大小的一个大文件 3、NameNode...将所有存储介质抽象成性能相同的Disk dfs.datanode.data.dir /dir0,/dir1,/dir2,/dir3 2、存储介质种类繁多，一个集群中存在多种异构介质 磁盘、SSD...实时处理 4、不同性能要求的数据，最好存储在不同类别的存储介质上 5、每个节点是由多种异构存储介质构成的 dfs.datanode.data.dir [disk]/dir0,[disk]/dir1,[ssd...]/dir2,[ssd]/dir3 6、HDFS仅提供了一种异构存储结构，并不知道存储介质的性能 HDFS为用户提供了API，以控制目录/文件写到什么介质上 HDFS为管理员提供了管理工具
由于图片大多是小文件(80%大小在数MB以内)，以GFS、HDFS为代表的适用于流式访问大文件的分布式存储系统，若直接用来存储图片，由于元数据膨胀，在扩展性和性能方面均存在严重问题。...为了解决HDFS在小文件存储方面的问题，通常的做法是先将很多小文件合并成一个大文件再保存到HDFS，同时为这些小文件建立索引，以便进行快速存取。...典型技术包括Hadoop自带的Archive、SequenceFile，但均需要用户自己编写程序，实现小文件的合并。为了实现小文件合并对用户的透明，需从系统层面解决HDFS小文件问题。...HBase是基于HDFS的简单结构化数据分布式存储技术，其可被用来存储海量图片小文件，并具有系统层小文件合并、全局名字空间等多种优势。但基于HBase的海量图片存储技术也存在一些问题。...配置16核CPU、64G内存、1TB SSD硬盘。2台Master服务器实现高可用，消除无单点故障；HBase HRegion服务器。配置16核CPU、64G内存、1TB SSD硬盘。
这种算法是为不需要寻道的块设备设计的，如SSD。因为其他三个算法的优化是基于缩短寻道时间的，而SSD硬盘没有所谓的寻道时间且I/O响应时间非常短。...常见文件系统在海量小文件应用下性能表现不佳的根本原因是磁盘最适合顺序的大文件I/O读写模式，而非常不适合随机的小文件I/O读写模式。...小文件合并 小文件合并为大文件后，首先减少了大量元数据，提高了元数据的检索和查询效率，降低了文件读写的I/O操作延时。...最后，合并之后小文件的访问流程也有了很大的变化，由原来许多的open操作转变为了seek操作，定位到大文件具体的位置即可。如何寻址这个大文件中的小文件呢？...其实就是利用一个旁路数据库来记录每个小文件在这个大文件中的偏移量和长度等信息。其实小文件合并的策略本质上就是通过分层的思想来存储元数据。
总结一下最近接触过的两个分布式小文件系统weedfs和fastdfs。...在具体存储小文件的时候，weedfs是通过将多个小文件的二级制存储到一个大文件中，然后通过索引进行具体的位置的定位。而fastdfs是通过文件夹散列的方式将文件直接存储在硬盘上面。...而weedfs会产生大量的元数据，因为他依赖的是操作系统的文件管理系统，对每一个文件的定位以及验证都是通过元数据来进行的。...从上面的对比就可以看出来，在海量小文件的情况下肯定是weedfs的性能更高，因为他的文件元数据是相当少的，所以这部分经常被访问的元数据能够被操作系统或者内存直接缓存住，这样就减少了对磁盘的操作，而磁盘的操作只需要进行一次...总结：小文件存储不同于大文件，大文件的性能和时间消耗，主要在传输的带宽等限制上。而小文件主要在于系统本身的读取速度上。所以综合来说，个人觉得weedfs比fastdfs更先进，更能承受数量更大的小文件
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