基于OceanStor Dorado V3存储之数据保护 Hyper 特性 1.1  快照 1.2  HyperCDP 1.3  HyperCopy 1.4  克隆(HyperClone) 1.5  远程复制 1.6  阵列双活(HyperMetro) 1.7  两地三中心(3DC) 1.8  一体化备份 1.9  WORM 快照(HyperSnap) LUN 快照(HyperSnap For Block) 快照的主流实现机制包括 COW(Copy-On-Write)即写时拷贝技术和 ROW 即…

基于OceanStor Dorado V3存储之精简高效 Smart 系列特性 1.1  在线重删 1.2  在线压缩 1.3  智能精简配置 1.4  智能服务质量控制 1.5  异构虚拟化 1.6  智能数据迁移 1.7  多租户 1.8  智能配额 在线重删(SmartDedupe) OceanStor Dorado V3 在线重复数据删除是指在将数据写入闪存介质之前进行重复数据删除.在线重删的过程如下所述:存储系统会对新写入的数据按照重删粒度进行分块,并对分块计算指纹,与系统中已存在的指…

近年来,随着越来越多的企业从传统经济向数字经济转型,云已经渐渐成为数据经济IT新常态.核心业务系统上云,云上的业务创新,这些都产生了大量的业务数据,这些数据也成为了企业最重要的资产.资源. 阿里云基于OSS的云上统一数据保护方案2.0,针对业务上云后数据保护所面临的挑战,提供多层次.全方位的数据保护解决方案,让您业务上云,数据无忧. 阿里云基于OSS的云上统一数据保护方案2.0,能够应对数据在使用.存储的过程中遇到的风险,通过其云原生的基础能力,为企业提供了多元化.多维度的数据保护解决方案. 业…

近年来,随着越来越多的企业从传统经济向数字经济转型,云已经渐渐成为数据经济IT新常态.核心业务系统上云,云上的业务创新,这些都产生了大量的业务数据,这些数据也成为了企业最重要的资产.资源.阿里云基于OSS的云上统一数据保护方案2.0,针对业务上云后数据保护所面临的挑战,提供多层次.全方位的数据保护解决方案,让您业务上云,数据无忧.阿里云基于OSS的云上统一数据保护方案2.0,能够应对数据在使用.存储的过程中遇到的风险,通过其云原生的基础能力,为企业提供了多元化.多维度的数据保护解决方案. 业界领…

1.什么是MinIO MinIO是根据GNU Affero通用公共许可证v3.0发布的高性能对象存储.它与Amazon S3云存储服务兼容.使用MinIO构建用于机器学习,分析和应用程序数据工作负载的高性能基础架构. 官网地址:https://min.io/ 文档地址:https://docs.min.io/ 2.使用docker 搭建minio 服务 2.1.GNU / Linux和macOS docker run -p 9000:9000 \ --name minio1 \ -v /mnt/…

上一篇文章所吹的牛是访问系统(手机)上的联系人,当然那只是读不能改,这是自然的,要是让你能随便修改用户的联系人信息的话,那后果很严重,有些恶意开发者就有可能把”你的户口改成猪“. 但是,API也允许应用程序读写自己的联系人信息,即系统会为某个应用程序分配一个联系人存储区,应用程序可以在其中读写联系人信息.基于应用的联系人存储会集成到系统的”人脉“应用中,也就是说你保存到属于你的应用的联系人会显示在”人脉“应用中. 用于读写基于应用的联系人的API都位于Windows.Phone.Personal…

RichLabel 简介 RichLabel基于Cocos2dx+Lua v3.x解析字符串方面使用了labelparser,它可以将一定格式的字符串,转换为lua中的表结构扩展标签极其简单,只需添加一个遵守规则的标签插件即可,无需改动已存在代码!!! (标签插件都在labels文件夹下) labelparser的详解labelparser在github上的源码RichLabel在github上的源码 支持图片(缩放,旋转,是否可见) 支持文本属性(字体,大小,颜色,阴影,描边,发光) 支持标签…

--============================== -- 基于catalog 创建RMAN存储脚本 --============================== 简言之,将rman的备份恢复命令写成脚本并保存在恢复目录内,恢复目录内的脚本可用性及通用性高于基于文件系统的脚本. 客户端只要能够登录到RMAN恢复目录,则这些脚本可用,尤其对于global脚本,可以被任意注册的数据库调度. 一.脚本的分类 local : 在rman连接的目标数据库下创建的脚本,此类脚本仅仅适用于当前…

5.2 基于压缩的高效存储(续) (仅包括技术27) 技术27 在MapReduce,Hive和Pig中使用可分块的LZOP 如果一个文本文件即使经过压缩后仍然比HDFS的块的大小要大,就需要考虑选择一个支持分块的压缩编码器,以防一个单一的map任务来处理整个超大的文件. LZOP可以满足分块的要求,但是使用起来很复杂.原因在于LZOP不是直接支持分块.LZOP是基于块的格式,但是并不支持块的随机访问. 问题 需要选择一个压缩编码器使MapReduce可以调用多个任务并行处理一个单一的压缩文件.…

5.2 基于压缩的高效存储 (仅包括技术25,和技术26) 数据压缩可以减小数据的大小,节约空间,提高数据传输的效率.在处理文件中,压缩很重要.在处理Hadoop的文件时,更是如此.为了让Hadoop更高效处理文件,就需要选择一个合适的压缩编码器,加快作业运行,增加集群的数据存储能力. 技术25 为待处理数据选择正确的压缩编码器在HDFS上使用压缩并不像ZFS文件系统上那样透明,特别是在处理那些可分块的压缩文件时.(这些将在本章中稍后介绍.)由于Avro和SequenceFiles等文件格式提供…