云计算项目交付时,不可避免的需要考虑存储磁盘采用何种RAID.例如:我们的项目工程师可能会建议大家连接克隆虚拟机系统盘组RAID 10,完整复制虚拟机数据盘 使用RAID5或者RAID6等,那么RAID到底是什么?我们为什么要采用RAID?如何选取合适的RAID 形式呢? 1)RAID 概念 RAID是Redundant Array of Independent Disk 的缩写,独立磁盘冗余阵列.它是一种数据保护技术,它通过把多块独立的硬盘(物理硬盘)按不同方式组合起来 形成一个硬盘组(逻辑硬

今天开始看MongoDB 3.2的文档,发现了这么两句话 Support for Multiple Storage Engines MongoDB supports multiple storage engines, such as: WiredTiger Storage Engine and MMAPv1 Storage Engine. 可能阅读的中文书籍太Low了,第一次看到这两个存储引擎,在中文社区看到对WiredTiger方面的介绍,转载到此处 Mongodb-3.2已经WiredTig

上一篇博文介绍了MongoDB的MMAPv1存储引擎,本文接着介绍MongoDB另一个存储引擎--WiredTiger,WiredTiger是在MongoDB3.0版本引入的,并且在MongoDB3.2版本开始成为MongoDB默认的存储引擎.相比较MMAPv1,WiredTiger功能更强大,而且具有更高的性能. 相对于MMAPv1,WiredTiger进行了一系列改进: 1. 文件空间分配方式改进 MMAPv1存储引擎是在数据库级别分配文件的,将每个数据库中所有的集合和索引都混合存储在数据库

转自:http://www.mongoing.com/archives/2540 传统数据库引擎的数据组织方式,一般存储引擎都是采用 btree 或者 lsm tree 来实现索引,但是索引的最小单位不是 K/V 记录对象,而是数据页,数据页的组织关系实现就是存储引擎的数据组织方式. Mongodb-3.2已经WiredTiger设置为了默认的存储引擎,最近通过阅读wiredtiger源代码(在不了解其内部实现的情况 下,读代码难度相当大,代码量太大,强烈建议官方多出些介绍文章),理清了wire

Mongodb-3.2已经WiredTiger设置为了默认的存储引擎,最近通过阅读wiredtiger源代码(在不了解其内部实现的情况下,读代码难度相当大,代码量太大,强烈建议官方多出些介绍文章),理清了wiredtiger的大致原理,并简单总结,不保证内容都是正确的,如有问题请指出,欢迎讨论交流. 按照Mongodb默认的配置,WiredTiger的写操作会先写入Cache,并持久化到WAL(Write ahead log),每60s或log文件达到2GB时会做一次Checkpoint,将当

Ceph针对的目标应用场景 理解Ceph的设计思想,首先还是要了解Sage设计Ceph时所针对的目标应用场景,换言之,"做这东西的目的是啥?" 事实上,Ceph最初针对的目标应用场景,就是大规模的.分布式的存储系统.所谓"大规模"和"分布式",是指至少能够承载PB级别的数据,并且由成千上万的存储节点组成. 在大数据口号深入人心的今天,PB已经远远不是一个激动人心的系统设计目标了.但是,应该指出,Ceph项目起源于04年.那是一个商用处理器以单核为

原文:http://hadoop.apache.org/core/docs/current/hdfs_design.html 一.前提和设计目标 1.硬件错误是常态,而非异常情况, HDFS可能是有成百上千的 server组成,任何一个组件都有可能一直失效,因此错误检测和快速.自动的恢复是 HDFS的核心架构目标. 2.跑在 HDFS上的应用与一般的应用不同,它们主要是以流式读为主,做批量处理:比之关注数据访问的低延迟问题,更关键的在于数据访问的高吞吐量. 3. HDFS以支持大数据集合为目标,

TDW(Tencent distributed Data Warehouse,腾讯分布式数据仓库)基于开源软件Hadoop和Hive进行构建,打破了传统数据仓库不能线性扩展.可控性差的局限,并且根据腾讯数据量大.计算复杂等特定情况进行了大量优化和改造. TDW服务覆盖了腾讯绝大部分业务产品,单集群规模达到4400台,CPU总核数达到10万左右,存储容量达到100PB:每日作业数100多万,每日计算量4PB,作业并发数2000左右:实际存储数据量80PB,文件数和块数达到6亿多:存储利用率83%左

大数据离线计算hadoop2.x 三周(6天) markdown文本剪辑器 罗振宇--跨年演讲,时间的朋友 http://tech.163.com/16/0101/11/BC87H8DF000915BF.html 勤奋的男人和爱笑的女人运气都不会太差. 1. 什么是Hadoop 2. hadoop生态系统架构功能与原理 3. hadoop核心模块组成 4. hadoop 2.x伪分布式环境搭建与配置.测试 一.前置课程: Linux: Java: 应用程开发>系统层开发 数据库: SQL on

HDFS设计目标 1)硬件错误是常态,数据保存需要冗余. 2)数据批量读取,Hadoop擅长数据分析而不是事务处理. 3)大规模数据集. 4)简单一致醒模型,降低系统复杂度,文件一次写入多次读取, 5)“数据就近”原则分配数据节点. HDFS体系结构 NameNode DataNode SecondayNameNode 事务日志 映像文件 NameNode 文件系统命名空间 记录每个文件系统数据块在各个DataNode上的位置和副本信息. 协调Client对文件的访问 记录命名空间内的改动 Na

转自:http://www.uml.org.cn/sjjm/201508103.asp  作者:Uri Margalit 来源:InfoQ 发布于:2015-8-10 TDW(Tencent distributed Data Warehouse,腾讯分布式数据仓库)基于开源软件Hadoop和Hive进行构建,打破了传统数据仓库不能线性扩展.可控性差的局限,并且根据腾讯数据量大.计算复杂等特定情况进行了大量优化和改造. TDW服务覆盖了腾讯绝大部分业务产品,单集群规模达到4400台,CPU总核数达

TDW 是腾讯最大的离线数据处理平台.本文主要从需求.挑战.方案和未来计划等方面,介绍了TDW在建设单个大规模集群中采取的 JobTracker 分散化和 NameNode 高可用两个优化方案. TDW(Tencent distributed Data Warehouse,腾讯分布式数据仓库)基于开源软件 Hadoop 和 Hive 进行构建,打破了传统数据仓库不能线性扩展.可控性差的局限,并且根据腾讯数据量大.计算复杂等特定情况进行了大量优化和改造. TDW服务覆盖了腾讯绝大部分业务产品,单集

随着业务的快速增长,TDW的节点数也在增加,对单个大规模Hadoop集群的需求也越来越强烈.TDW需要做单个大规模集群,主要是从数据共享.计算资源共享.减轻运营负担和成本等三个方面考虑. 数据共享.TDW之前在多个IDC部署数十个集群,主要是根据业务分别部署,这样当一个业务需要其他业务的数据,或者需要公共数据时,就需要跨集群或者跨IDC访问数据,这样会占用IDC之间的网络带宽.为了减少跨IDC的数据传输,有时会将公共数据冗余分布到多个IDC的集群,这样又会带来存储空间浪费. 计算资源共享.当一个

  Hadoop HDFS分布式文件系统设计要点与架构     Hadoop简介:一个分布式系统基础架构,由Apache基金会开发.用户可以在不了解分布式底层细节的情况下,开发分布式程序.充分利用集群的威力高速运算和存储.Hadoop实现了一个分布式文件系统(Hadoop Distributed File System),简称HDFS.HDFS有着高容错性的特点,并且设计用来部署在低廉的(low-cost)硬件上.而且它提供高传输率(high throughput)来访问应用程序的数据,适合那些

Android设备唯一码的获取 UTDID是集团无线设备统一ID方案,目的是给每一台设备一个ID,作为唯一标识.UTDID由客户端生成,并在设备中各个客户端之间共享.UTDID的生成中包含时间戳和随机数等,因此重新生成的UTDID值一定是会改变的,UTDID的稳定性强依赖于手机存储,UTDID方案是一个重在持久化存储的方案. 1.老UTDID方案面临的问题 1.1 权限问题 utdid开发手册中是强制需要下面3个权限的: <uses-permission android:name="and

在单机时代,采用单块磁盘进行数据存储和读写的方式,由于寻址和读写的时间消耗,导致I/O性能非常低,且存储容量还会受到限制.另外,单块磁盘极其容易出现物理故障,经常导致数据的丢失.因此大家就在想,有没有一种办法将多块独立的磁盘结合在一起组成一个技术方案,来提高数据的可靠性和I/O性能呢. 在这种情况下,RAID技术就应运而生了. 一.RAID 是什么? RAID ( Redundant Array of Independent Disks )即独立磁盘冗余阵列,简称为「磁盘阵列」,其实就是用多个独

1.BP neural network optimized by PSO algorithm on Ammunition storage reliability prediction 文献简介文献来源:https://ieeexplore.ieee.org/document/8242856 文献级别:EI检索 摘要:Storage reliability of the ammunition dominates the efforts in achieving the mission reliab

最近术语「RAID」变得比较有名.「RAID」是指将多个HDD组合起来使用,从而提高存储可靠性的一种技术. 那么,关于 RAID 中的 「RAID 0」「RAID 1」「RAID 5」等各种「RAID」都有了解吗? RAID中最容易理解的应该是「RAID 1」(镜像)吧.所谓镜像(「RAID」),就是将同样的内容写入多台设备中,即使一台设备故障了,但只要还有一台设备是好的,就不用担心数据丢失. RAID 从「RAID 0」开始,到「RAID 6」为止,总共分为7类. 除了之前说的「RAID 1」

刚刚写这篇文章之前看了下上一篇博客的时间:2013年7月19日.居然已经过了3个月了!好快!感叹时间的同时不由的又感叹了下自己的懒惰,其实仔细想想,这段时间自己也做了很多事情: 完成了一篇副本同步相关的专利撰写 参与朋友创业项目的初期开发 实现了一个比较粗糙的Swift监控平台 Erasure Code相关内容的学习.论文阅读,主要是用在分布式存储领域 只不过事情多了就有些嘈杂,没有静下心来深入的思考.整理. 好啦,反思到此,接下来有时间好好整理.进入正题,也就是最近的工作内容:Erasure

转自:http://blog.163.com/guaiguai_family/blog/static/20078414520132181010189/ 写代码的人都知道日志很重要,机器不多的时候,查看日志很简单,ssh 上去 grep + awk + perl 啥的 ad hoc 的搞几把就行,但面对上百台甚至上千台机器时,如何有效的收集和分析日志就成了个很头疼的事情.日志处理必然有如下过程: 从各个服务器读取日志 把日志存放到集中的地方 挖掘日志数据,用友好的 UI 展示出来,最好能做到实时的