MaxCompute 存储设计

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MaxCompute表设计最佳实践

MaxCompute表设计最佳实践产生大量小文件的操作 MaxCompute表的小文件会影响存储和计算性能,因此我们先介绍下什么样的操作会产生大量小文件,从而在做表设计的时候考虑避开此类操作. 使用MaxCompute Tunnel SDK上传数据,上传过程中,每commit一次就会产生一个文件.这时每个文件过小(比如几K),并且频繁上传(比如5秒上传)一次,则一小时就会产生720个小文件,一天就会产生17280个小文件. 使用MaxCompute Tunnel SDK上传数据,crea…

【虚拟化实战】存储设计之六latency

在[虚拟化实战]存储设计之五IOPS中我们讲了评估存储性能的三个关键指标.也就是Throughput,IOPs和latency.以及三者之间的关系.本文深入介绍Latency过高的原因和一些建议. Latency过高直接导致在该存储上执行虚拟机以及其应用的性能减少.终于用户可能抱怨程序打不开,执行慢,响应时间长等等. 一怎样衡量Latency? Latency或者respondingtime,指完毕一个IO请求所须要的时间.往往以milliseconds来衡量. 应用端发出的一个IO请求,…

Kafka#4：存储设计分布式设计源码分析

https://sites.google.com/a/mammatustech.com/mammatusmain/kafka-architecture/4-kafka-detailed-architecture.pdf?attredirects=2&d=1 https://news.ycombinator.com/item?id=7386652 https://www.quora.com/Why-does-Kafka-scale-better-than-other-messaging-syste…

EventStore文件存储设计

背景 ENode是一个CQRS+Event Sourcing架构的开发框架,Event Sourcing需要持久化事件,事件可以持久化在DB,但是DB由于面向的是CRUD场景,是针对数据会不断修改或删除的场景,所以内部实现会比较复杂,性能也相对比较低.而Event Store实际上对数据只有新增和查询的需求,所以我想为Event Sourcing的场景针对性的实现一个Event Store.看了一下业界的一些实现,感觉都没有达到我的期望,所以想自己动手实现一个.下面是我构思的一个Event St…

Apache Druid 底层存储设计(列存储与全文检索)

导读:首先你将通过这篇文章了解到 Apache Druid 底层的数据存储方式.其次将知道为什么 Apache Druid 兼具数据仓库,全文检索和时间序列的特点.最后将学习到一种优雅的底层数据文件结构. 今日格言:优秀的软件,从模仿开始的原创. 了解过 Apache Druid 或之前看过本系列前期文章的同学应该都知道 Druid 兼具数据仓库,全文检索和时间序列的能力.那么为什么其可以具有这些能力,Druid 在实现这些能力时做了怎样的设计和努力? Druid 的底层数据存储方式就是其可以实…

SpringCloud Alibaba实战（3：存储设计与基础架构设计）

1.存储设计在上一章中,我们已经完成了基本业务流程的梳理和服务模块的划分,接下来,开始设计数据存储. 虽然在微服务的理论中,没有对数据库定强制性的规范,但一般,服务拆分之后,数据库也会对应的拆分. 这种结合业务来进行拆分的方式是数据库拆分中的垂直拆分. 数据库设计偷个懒,就不再用比较重的Power Designer,直接拿Navicat开干. 根据服务的拆分,分别建立数据库如下: 用户库(shop_user): 建表语句: SET NAMES utf8mb4; SET FOREIGN_KEY_…

一文读懂 Kubernetes 存储设计

在 Docker 的设计中,容器内的文件是临时存放的,并且随着容器的删除,容器内部的数据也会一同被清空.不过,我们可以通过在 docker run 启动容器时,使用 --volume/-v 参数来指定挂载卷,这样就能够将容器内部的路径挂载到主机,后续在容器内部存放数据时会就被同步到被挂载的主机路径中.这样做可以保证保证即便容器被删除,保存到主机路径中的数据也仍然存在. 与 Docker 通过挂载卷的方式就可以解决持久化存储问题不同,K8s 存储要面临的问题要复杂的多.因为 K8s 通常会在多个主…