前文记录 leveldb 学习记录(一) skiplistleveldb 学习记录(二) Sliceleveldb 学习记录(三) MemTable 与 Immutable Memtableleveldb 学习记录(四) skiplist补完 KV数据库中 大部分是采用内存存储,如果中途发生意外情况,没有dump到磁盘的记录就可能会丢失,但是如果采用log记录操作便可以按照log记录进行这部分的数据恢复 所以,我们在每次操作kv记录的时候都需要将操作记录到log文件中. 每个日志文件都会切分为3

[LevelDB Log文件] log文件在LevelDb中的主要作用是系统故障恢复时,能够保证不会丢失数据.因为在将记录写入内存的Memtable之前,会先写入Log文件,这样即使系统发生故障,Memtable中的数据没有来得及Dump到磁盘的SSTable文件,LevelDB也可以根据log文件恢复内存的Memtable数据结构内容,不会造成系统丢失数据,在这点上LevelDb和Bigtable是一致的. LevelDb对于一个log文件,会把它切割成以32K为单位的物理Block,每次读取

log文件在LevelDb中的主要作用是系统故障恢复时,能够保证不会丢失数据.因为在将记录写入内存的Memtable之前,会先写入Log文件,这样即使系统发生故障,Memtable中的数据没有来得及Dump到磁盘的SSTable文件,LevelDB也可以根据log文件恢复内存的Memtable数据结构内容,不会造成系统丢失数据,在这点上LevelDb和Bigtable是一致的. LevelDb对于一个log文件,会把它切割成以32K为单位的物理Block,每次读取的单位以一个Block作为基本读

本文说明:除开ES,Solr,sphinx系列的其他开源搜索引擎汇总于此.   A search engine based on Node.js and LevelDB A persistent, network resilient, full text search library for the browser and Node.js https://github.com/fergiemcdowall/norch https://github.com/fergiemcdowall/searc

这篇博文主要记录caffe开发环境的种种. 在直接使用caffe的时候,需要对数据做格式转换.然后配置一个网络格式的描述文件即可进行训练.但是在做预测和格式转化的时候,我们需要将Caffe当作一个sdk那样来使用. 这里我主要解决配置IDE.这里我选用的是nsight,因为装好cuda之后,这个编辑器就自带了. 代码我选用caffe/examples/mnist/convert_mnist_data.cpp/ // This script converts the MNIST dataset t

Pika pika是360奇虎公司开源的一款类redis存储系统,主要解决的是用户使用 Redis 的内存大小超过 50G.80G 等等这样的情况,会遇到启动恢复时间长,一主多从代价大,硬件成本贵,缓冲区容易写满等问题. Pika 就是针对这些场景的一个解决方案: Pika 的单线程的性能肯定不如 Redis,Pika 是多线程的结构,因此在线程数比较多的情况下,某些数据结构的性能可以优于 Redis: Pika 肯定不是完全优于 Redis 的方案,只是在某些场景下面更适合,DBA 可以根据业

嘉宾介绍 大家好,首先自我介绍一下,我是360 web平台-基础架构组的宋昭,负责大容量类redis存储pika的和分布式存储Bada的开发工作,这是我的github和博客地址,平时欢迎指正交流^^ 我的github: https://github.com/KernelMaker 我的博客: http://kernelmaker.github.io 下面是pika的github,欢迎关注 https://github.com/Qihoo360/pika Pika介绍 pika是360 DBA和基

If Protocol Buffers is the lingua franca of individual data record at Google, then the Sorted String Table (SSTable) is one of the most popular outputs for storing, processing, and exchanging datasets. As the name itself implies, an SSTable is a simp

“LOG文件在LevelDb中的主要作用是系统故障恢复时,能够保证不会丢失数据.因为在将记录写入内存的Memtable之前,会先写入Log文件,这样即使系统发生故障,Memtable中的数据没有来得及Dump到磁盘的SSTable文件,LevelDB也可以根据log文件恢复内存的Memtable数据结构内容,不会造成系统丢失数据,在这点上LevelDb和Bigtable是一致的.” (http://www.cnblogs.com/haippy/archive/2011/12/04/2276064

上节内容讲到log文件在LevelDb中的主要作用是系统故障恢复时,能够保证不会丢失数据.因为在将记录写入内存的Memtable之前,会先写入Log文件,这样即使系统发生故障,Memtable中的数据没有来得及Dump到磁盘的SSTable文件,LevelDB也可以根据log文件恢复内存的Memtable数据结构内容,不会造成系统丢失数据,在这点上LevelDb和Bigtable是一致的. 下面我们带大家看看log文件的具体物理和逻辑布局是怎样的,LevelDb对于一个log文件,会把它切割成以

log文件的格式 log文件每一条记录由四个部分组成: CheckSum,即CRC验证码,占4个字节 记录长度,即数据部分的长度,2个字节 类型,这条记录的类型,后续讲解,1个字节 数据,就是这条记录的数据. 关于记录的类型,平常使用中有4种: FULL,表示这是一条完整的记录 FIRST,表示这是一条记录的第一部分. MIDDLE,表示这是一条记录的中间部分. LAST,表示这是一条记录的最后一部分. 关于数据部分,从我个人的经验,前14个字节可能是位置信息.之后是key,加一个随机字符,再加

原文: http://www.cnblogs.com/haippy/archive/2011/12/04/2276064.html 对leveldb非常好的一篇学习总结文章 郑重声明:本篇博客是自己学习 Leveldb 实现原理时参考了郎格科技系列博客整理的,原文地址:http://www.samecity.com/blog/Index.asp?SortID=12,只是为了加深印象,本文的配图是自己重新绘制的,大部分内容与原文相似,大家可以浏览原始页面 :-),感兴趣的话可以一起讨论 Level

原文地址:http://www.cnblogs.com/haippy/archive/2011/12/04/2276064.html LevelDb日知录之一:LevelDb 101 说起LevelDb也许您不清楚,但是如果作为IT工程师,不知道下面两位大神级别的工程师,那您的领导估计会Hold不住了:Jeff Dean和Sanjay Ghemawat.这两位是Google公司重量级的工程师,为数甚少的Google Fellow之二. Jeff Dean其人:http://research.go

SSTable是Bigtable中至关重要的一块,对于LevelDb来说也是如此,对LevelDb的SSTable实现细节的了解也有助于了解Bigtable中一些实现细节. 本节内容主要讲述SSTable的静态布局结构,我们曾在“整体架构”中说过,SSTable文件形成了不同Level的层级结构,至于这个层级结构是如何形成的我们放在后面Compaction一节细说.本节主要介绍SSTable某个文件的物理布局和逻辑布局结构,这对了解LevelDb的运行过程很有帮助. LevelDb不同层级有很多

在说LevelDb之前,先认识两位大牛,Jeff Dean和Sanjay Ghemawat,这两位是Google公司重量级的工程师,为数甚少的Google Fellow之二. Jeff Dean其人:http://research.google.com/people/jeff/index.html,Google大规模分布式平台Bigtable和MapReduce主要设计和实现者. Sanjay Ghemawat其人:http://research.google.com/people/sanjay

LevelDb日知录之一:LevelDb 101 说起LevelDb也许您不清楚,但是如果作为IT工程师,不知道下面两位大神级别的工程师,那您的领导估计会Hold不住了:Jeff Dean和Sanjay Ghemawat.这两位是Google公司重量级的工程师,为数甚少的Google Fellow之二. Jeff Dean其人:http://research.google.com/people/jeff/index.html,Google大规模分布式平台Bigtable和MapReduce主要设

LevelDb有如下一些特点: 首先,LevelDb是一个持久化存储的KV系统,和Redis这种内存型的KV系统不同,LevelDb不会像Redis一样狂吃内存,而是将大部分数据存储到磁盘上. 其次,LevleDb在存储数据时,是根据记录的key值有序存储的,就是说相邻的key值在存储文件中是依次顺序存储的,而应用可以自定义key大小比较函数,LevleDb会按照用户定义的比较函数依序存储这些记录. 再次,像大多数KV系统一样,LevelDb的操作接口很简单,基本操作包括写记录,读记录以及删除记

郑重声明:本篇博客是自己学习 Leveldb 实现原理时参考了郎格科技系列博客整理的,原文地址:http://www.samecity.com/blog/Index.asp?SortID=12,只是为了加深印象,本文的配图是自己重新绘制的,大部分内容与原文相似,大家可以浏览原始页面 :-),感兴趣的话可以一起讨论 Leveldb 的实现原理! LevelDb日知录之一:LevelDb 101 说起LevelDb也许您不清楚,但是如果作为IT工程师,不知道下面两位大神级别的工程师,那您的领导估计会

郑重声明:本篇博客是自己学习 Leveldb 实现原理时参考了郎格科技系列博客整理的,原文地址:http://www.samecity.com/blog/Index.asp?SortID=12,只是为了加深印象,本文的配图是自己重新绘制的,大部分内容与原文相似,大家可以浏览原始页面 :-),感兴趣的话可以一起讨论 Leveldb 的实现原理! LevelDb日知录之一:LevelDb 101 说起LevelDb也许您不清楚,但是如果作为IT工程师,不知道下面两位大神级别的工程师,那您的领导估计会

郑重声明:本篇博客是自己学习 Leveldb 实现原理时参考了郎格科技系列博客整理的,原文地址:http://www.samecity.com/blog/Index.asp?SortID=12,只是为了加深印象,本文的配图是自己重新绘制的,大部分内容与原文相似,大家可以浏览原始页面 :-),感兴趣的话可以一起讨论 Leveldb 的实现原理! LevelDb日知录之一:LevelDb 101 说起LevelDb也许您不清楚,但是如果作为IT工程师,不知道下面两位大神级别的工程师,那您的领导估计会