本文是典型分布式系统分析的第三篇,分析的是Bigtable,一个结构化的分布式存储系统. Bigtable作为一个分布式存储系统,和其他分布式系统一样,需要保证可扩展.高可用与高性能.与此同时,Bigtable还有应用广泛的特点(wide applicability),既能满足对延时敏感的.面向终端用户的应用需求,又能hold住高吞吐需求的批处理程序. 不过,通读完整篇论文,会发现,Bigtable这个系统是建立在很多其他google的产品上的,如GFS.Chubby.GFS为Bigtable提

原文: http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzAwMDU1MTE1OQ==&mid=208931479&idx=1&sn=1dc6ea4fa28a3fb527a6204a9a5c23b1&key=c76941211a49ab5849fe180925fd9816350457f931e54a80feca07c081bffea5828ae0bbb2b1f7be41501db7dea48977&ascene=0&uin=Mjk1ODMy

本文来自网易云社区 作者:闽涛 背景 Cloudera在2016年发布了新型的分布式存储系统——kudu,kudu目前也是apache下面的开源项目.Hadoop生态圈中的技术繁多,HDFS作为底层数据存储的地位一直很牢固.而HBase作为Google BigTable的开源产品,一直也是Hadoop生态圈中的核心组件,其数据存储的底层采用了HDFS,主要解决的是在超大数据集场景下的随机读写和更新的问题.Kudu的设计有参考HBase的结构,也能够实现HBase擅长的快速的随机读写.更新功能.那

Tachyon是什么? Tachyon是一个高性能.高容错.基于内存的开源分布式存储系统,并具有类Java的文件API.插件式的底层文件系统.兼容Hadoop MapReduce和Apache Spark等特征.Tachyon能够为集群框架(如Spark.MapReduce等)提供内存级速度的跨集群文件共享服务.Tachyon充分使用内存和文件对象之间的世代(Lineage)信息,因此速度很快,官方号称最高比HDFS吞吐量高300倍.目前,很多公司(如Pivotal.EMC.红帽等)已经在使用T

简介 HBase –Hadoop Database,是一个高可靠性.高性能.面向列.可伸缩的分布式存储系统,利用HBse技术可在廉价PC Server上搭建起大规模结构化存储集群.HBase利用Hadoop HDFS作为文件存储系统,利用Hadoop MapReduce来处理HBase中的海量数据,利用Zookeeper作为协调工具. HBase(NoSQL)的数据模型 HBase 存储的网站页面数据示例 下面讲下关于HBase的相关名词和概念: 表(table),是存储管理数据的. 行键(ro

摘要: 今天我们介绍可在廉价PC Server上搭建起大规模结构化存储集群的分布式存储系统——HBase. 博主福利 给大家赠送一套hadoop视频课程 授课老师是百度 hadoop 核心架构师 内容包括hadoop入门.hadoop生态架构以及大型hadoop商业实战案例. 讲的很细致, MapReduce 就讲了 15 个小时. 学完后可以胜任 hadoop 的开发工作,很多人学的这个课程找到的工作. (包括指导书.练习代码.和用到的软件都打包了) 先到先得先学习.联系老师微信ganshiy

CAP原则又称CAP定理,指的是在一个分布式系统中, Consistency(一致性). Availability(可用性).Partition tolerance(分区容错性),三者不可得兼. CAP原则是NOSQL数据库的基石.Consistency(一致性). Availability(可用性).Partition tolerance(分区容错性). 分布式系统的CAP理论:理论首先把分布式系统中的三个特性进行了如下归纳: 一致性(C):在分布式系统中的所有数据备份,在同一时刻是否同样的值

史鸣飞:大家好,我是叫史鸣飞,来自英特尔公司,接下来我向大家介绍一下Tachyon.我事先想了解一下大家有没有听说过Tachyon,或者是对Tachyon有没有一些了解?对Spark呢? 首先做一个介绍,我来自英特尔的大数据团队,我们团队主要是致力于各种大数据的软件开发以及这些软件在工业界的推广和应用,我所在的团队主要负责Spark及其软件栈的开发和推广.我们是国内最早参加Spark开发和推广的团队,我们在2012年就加入了Spark社区.在Spark和相关的项目中间投入了大量的人力,长期以来我

你了解Ceph吗? Ceph是一种分布式存储系统,它可以将多台服务器组成一个超大集群,把这些机器中的磁盘资源整合到一块儿,形成一个大的资源池(PB级别),然后按需分配给应用使用. 那么你知道Ceph的架构吗? Ceph的底层实现是RADOS,RADOS是由C++写的,但是它向外界暴露了调用接口,即LibRADOS,应用程序只需要调用LibRADOS的接口,就可以操纵Ceph了.这其中,RADOS GW用于对象存储,RBD用于块存储,它们都属于LibRADOS;CephFS是内核态程序,向外界提供

前言 由于公司的业务调整,现在我又要接触ceph这个东西,由于我接手的是一个网盘类项目,所以分布式存储系统ceph就是我必须要学的了.现在压力还是比较大的,从业务直接到后台核心. 大概在这几天,我将ceph的文档过了一遍,并且大致的了解了什么是ceph,或者说ceph的具体应用场景之类,在这里我会大致的介绍一下. 什么是ceph?它一般用在什么地方? caph这玩意是一个分布式存储的文件系统.在我司一般是和OpenStack苟合在一起.现在我这里的主要是私有云平台在用.一般做大规模存储的比较多.

Tachyon是一个以内存为核心的开源分布式存储系统,也是目前发展最迅速的开源大数据项目之一.Tachyon为不同的大数据计算框架(如Apache Spark,Hadoop MapReduce, Apache Flink等)提供可靠的内存级的数据共享服务.此外,Tachyon还能够整合众多现有的存储系统(如Amazon S3, Apache HDFS, RedHat GlusterFS, OpenStack Swift等),为用户提供统一的.易用的.高效的数据访问平台. 一.Tachyon出现的

本文主要参考文献[1]完成. 第1章导读 Bayou是一个复制的.弱一致性的存储系统,用于移动计算环境.为了最大化可用性,Bayou为用户提供了可以任意读写访问的副本.Bayou的设计侧重于为应用程序提供一套检查和解决更新冲突的机制,确保整个系统趋向最终一致性.Bayou提供了一套协议,通过这个协议,解决冲突时可以使系统保持一致. Bayou的冲突检测方法被称为依赖性检查.为了保证最终一致性,bayou 服务器必须能够回滚先前执行的写操作的效果,并根据全局序列化顺序重做它们.此外,bayou 允

文章目录 GlusterFS简介 环境介绍 开始GlusterFS部署 配置hosts解析 配置GlusterFS 创建文件系统 安装GlusterFS 启动GlusterFS 将节点加入到主机池 创建GlusterFS复制卷 GlusterFS测试 GlusterFS简介 GlusterFS是一个开源的分布式文件系统,是Scale存储的核心,能够处理千数量级的客户端. 整合了许多存储块(server)通过Infiniband RDMA或者 TCP/IP方式互联的一个并行的网络文件系统. Glu

前文我们了解了Ceph集群存储池操作相关话题,回顾请参考https://www.cnblogs.com/qiuhom-1874/p/16743611.html:今天我们来聊一聊在ceph上认证和授权的相关话题: 我们知道ceph作为一个分布式存储系统,用户想要在其上面存储数据,首先得通过认证以后,才能正常使用ceph:那么对于ceph来讲,它是怎么认证用户的呢?除了认证,我们知道不是所有用户都能在ceph上创建存储池,删除存储池等:这也意味着每个用户都有一定的权限,在自己的权限范围内操作,cep

Bigtable最初是谷歌设计用来存储大规模结构化数据的分布式系统,其可以在数以千计的商用服务器上存储高达PB级别的数据量.开源社区根据Bigtable的设计思路开发了HBase.其优势在于提供了高效的随机读写,缺陷在于不(原生)支持类SQL的数据分析. Bigtable的设计目标是:适应性广泛,可扩展,高性能和高可用.Bigtable将数据看作是一串无编码的字符串,由客户端负责对数据"编解码",也就是说,对于Bigtable而言,数据是没有格式的,用数据库的术语即是,数据没有Sche

一,分布式文件系统理论基础 1.1 分布式文件系统出现 计算机通过文件系统管理,存储数据,而现在数据信息爆炸的时代中人们可以获取的数据成指数倍的增长,单纯通过增加硬盘个数来扩展计算机文件系统的存储容量的方式,已经不能满足目前的需求. 分布式文件系统可以有效解决数据的存储和管理难题,将固定于某个地点的某个文件系统,扩展到任意多个地点/多个文件系统,众多的节点组成一个文件系统网络.每个节点可以分布在不同的地点,通过网络进行节点间的通信和数据传输.人们在使用分布式文件系统时,无需关心数据是存储在哪个节

前言 工作需要,第一次使用 Go 来实战项目. 需求:采用 golang 实现一个 webapi 的中转网关,将一些资源文件通过 http 协议上传至 FastDFS 分布式文件存储系统. 一.FastDFS 与 golang 对接的代码 github:https://github.com/weilaihui/fdfs_client 源代码可以 clone 下来看看,go 语法很简单 基本使用:(client_test.go 中有 test 案例代码) package main import (

一,分布式文件系统理论基础 1.1 分布式文件系统出现 计算机通过文件系统管理,存储数据,而现在数据信息爆炸的时代中人们可以获取的数据成指数倍的增长,单纯通过增加硬盘个数来扩展计算机文件系统的存储容量的方式,已经不能满足目前的需求. 分布式文件系统可以有效解决数据的存储和管理难题,将固定于某个地点的某个文件系统,扩展到任意多个地点/多个文件系统,众多的节点组成一个文件系统网络.每个节点可以分布在不同的地点,通过网络进行节点间的通信和数据传输.人们在使用分布式文件系统时,无需关心数据是存储在哪个节

1 HDFS 架构 HDFS作为分布式文件管理系统,Hadoop的基础.HDFS整体架构包括:NameNode.DataNode.Secondary NameNode,如图: HDFS采用主从式的分布式架构. Namenode:是主节点,负责存储文件的元数据,包括目录.文件.权限等信息和文件分块.副本存储等.Namenode会对HDFS的全局情况进行管理. Datanode:是从节点,负责自身存储的数据块(block),根据Namenode的指令,对本身存储的文件数据块进行读写,并且对数据块进行

Ceph基础概述 Ceph是一个对象式存储系统,所谓对象式存储是指它把每一个待管理的数据流(比如一个文件)切分成一到多个固定大小的对象数据,并以其为原子单元完成数据的存取:对象数据的底层存储服务由多个主机组成的存储集群:该集群被称之为RADOS(Reliable Automatic Distributed Object Store)集群:翻译成中文就是可靠的.自动化分布式对象存储系统: Ceph架构 提示:librados是RADOS存储集群的API,它支持C.C++.java.python和p

HDFS是Hadoop Distribute File System 的简称,也就是Hadoop的一个分布式文件系统. 一.HDFS的优缺点 1.HDFS优点: a.高容错性 .数据保存多个副本 .数据丢的失后自动恢复 b.适合批处理 .移动计算而非移动数据 .数据位置暴露给计算框架 c.适合大数据处理 .GB.TB.甚至PB级的数据处理 .百万规模以上的文件数据 .10000+的节点 d.可构建在廉价的机器上 .通过多副本存储,提高可靠性 .提供了容错和恢复机制 2.HDFS缺点 a.低延迟数