Hadoop一出生就是存储与计算在一起的，前几年面试题中都问，Hadoop怎么保证高性能呢？其中一个原因是存储不动，计算(code)动，不同于传统的集中式的存储模式。那我们为什么还要谈存储计算分离呢？众观历史，分久必合、合久必分，在计算机历史中也很类似，如今，也许到了计算与存储分离的阶段。后面我们以实际的case说明，分离的好处与劣势。为什么呢？先说一个笔者的，也应该是大家的经历：笔者家里的带宽是
随着大数据系统建设的深入，企业的数据基础设施面临两个问题：一个是成本问题，随着累积的数据量的增大，大数据业务量的增多，数据存储和处理的成本越来越高，企业数据基础设施的投资越来越大，这部分投资挤占了企业大数据业务创新的空间。另一个是效率问题，大数据处理组件多，不同组件使用不同的数据处理格式，比如大家熟悉的数据湖、数据仓库使用的就是不同的格式，多样化的数据格式导致数据存储变得复杂，系统中应对不同的场景
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2023-08-20 07:02:56
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古语有云：天下大势分久必合、合久必分。同样，在数据中心多年的发展历程中，计算与存储也经历了多次分分合合。从大型机的计算与存储紧耦合，到小型机经典的IOE存算分离架构，再到随云兴起的超融合让存算再次融合，计算与存储宛如一对多年的CP，时而亲密无间，时而又若即若离。计算与存储之所以会出现多次分与合，是因为需求的变化推动着架构层做出相应改变，而计算与存储相辅相成、协同发展的关系始终未变。如今，随着云与互
目录基本概念：双活部署方式：当数据中心A和数据中心B同时写入数据，怎么区分？怎样保证数据一致性：分布式锁互斥：来保证数据的一致性互斥： 分布式锁：注意：仲裁模式：脑裂：两种仲裁模式静态优先级模式：仲裁服务器模式：双写原理：方案扩展性设计：基本概念：HyperMetro 双活双活没有主从的概念正常情况下，双活特性中的两个数据中心互
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2023-06-12 19:15:24
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本文的理论思想来源于 JuiceFs 社区的一篇文章《从 Hadoop 到云原生，大数据平台如何做存算分离》，本文分为理论+实践两个部分，理论部分是对社区文章的总结、实践部分则是对理论的落地探索企业对 hadoop 生态的改造一、大数据平台如何做存算分离1.1 hadoop 存算耦合架构回顾hadoop 作为大数据时代的开山组件，作为一个 all-in-one 套件有三个核心组件：MapReduc
从CPU、内存、主板到服务器，当越来越多的IT系统核心构件选择投身虚拟化阵营时，谁将是虚拟化阵营的下一个受益者?从CPU、内存、主板到服务器，当越来越多的IT系统核心构件选择投身虚拟化阵营时，谁将是虚拟化阵营的下一个受益者?从目前的发展态势看，服务器虚拟化渐成主流。存储极有可能成为下一个因虚拟化而发生重要变革的IT构件。1、存储虚拟化概述事实上，存储虚拟化的概念并不新鲜.它是伴随大型计算机的发展而
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2023-09-14 21:52:26
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# Spark存算分离实现教程
## 简介
在大数据处理领域，Spark是一种常用的分布式计算框架。为了提高计算性能，一种常见的优化方式是将存储和计算分离，也就是将数据存储在高性能的存储系统中，如HDFS或S3，并通过Spark来进行计算。本文将教会你如何实现Spark存算分离。
## 流程图
下面是实现Spark存算分离的整个流程图：
## 步骤说明
1.
## 实现“hive 存算分离”教程
### 一、流程图
```mermaid
flowchart TD
A[创建Hive表] --> B[存入数据]
B --> C[执行计算]
C --> D[将计算结果存入Hive表]
```
### 二、步骤详解
| 步骤 | 操作 |
| --- | --- |
| 1 | 创建Hive表 |
| 2 | 存入数据 |
|
写在前面这是奇点云全新技术专栏「StartDT Tech Lab」的第3期。在这里，我们聚焦数据技术，分享方法论与实战。一线的项目经历，丰富的实践经验，真实的总结体会…我们畅想未来大趋势，也关注日常小细节。本篇由奇点云数据平台后端架构专家「纯粹」带来：作者：纯粹阅读时间：约10分钟 众所周知传统的Apache Hadoop的架构存储和计算是耦合在一起的，HDFS（Hadoop Distr
# 存算分离架构实现指南
## 1. 简介
存算分离架构是一种将数据存储和业务逻辑分离的设计模式，可以提高系统的稳定性、可扩展性和可维护性。在本文中，我将介绍存算分离架构的整个流程，并为你提供每一步的代码示例和解释。
## 2. 流程概述
存算分离架构的实现可以分为以下几个步骤：
1. 设计数据库结构
2. 创建数据访问层（DAO）
3. 创建业务逻辑层（Service）
4. 创建表现
原创
2023-09-13 16:38:17
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导读在过去十几年的发展中，HDFS以其高容错性、高吞吐量等特性，成为分布式大数据体系的核心组件，稳坐分布式大数据存储的第一把交椅。随着各行各业对大数据技术的利用率提升，在面对不断扩张的大数据集群规模、不断增长大数据存储量级时，原生的HDFS架构设计在支撑能力上显露不足。虽然社区提出了Federation等概念，但依旧无法解决因单点元数据暴增带来的NameNode GC压力、DataNode的心跳汇
VMware双活数据心解决方案详解;2;3;作者;双活是两个或多个数据中心，每个都具有独立运行生产应用所需要的所有资源。此架构下所有的应用请求会被动态负载均衡到两个数据中心，当其中一个数据中心故障时，另外一个数据中心接管所有的应用请求。;双活;双活系统中心的”0”切换;设计双活数据中心的考虑因素;目录;一提到双活，你想到了什么？FAQ及基本策略;11;三种主要的双活场景的定义;Active/Act
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2023-09-11 17:16:45
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# 虚拟化双活的必要性及实践
随着信息技术的快速发展，企业对数据的依赖程度越来越高，数据安全和业务连续性成为企业关注的焦点。虚拟化技术作为一种提高资源利用率、简化管理、降低成本的有效手段，已经被广泛应用于数据中心建设中。然而，单点故障仍然是虚拟化环境中的一个潜在风险。为了确保业务的高可用性，虚拟化双活技术应运而生。
## 虚拟化双活的必要性
虚拟化双活技术，即在两个物理位置部署相同的虚拟化环
《服务器虚拟化项目P2V实施及迁移方案v8(31页)DOC》由会员分享，可在线阅读，更多相关《服务器虚拟化项目P2V实施及迁移方案v8(31页)DOC(31页珍藏版)》请在皮匠网上搜索。1、 服服 务务 器器 虚虚 拟拟 化化 项项 目目 P2V 实实 施施 及及 迁迁 移移方方 案案 2011 年 10 月 服务器虚拟化项目 P2V 实施及迁移方案 i 目 录 1 文档目的 . 1 2 迁移目标
Hadoop 的诞生改变了企业对数据的存储、处理和分析的过程，加速了大数据的发展，受到广泛的应用，给整个行业带来了变革意义的改变；随着云计算时代的到来， 存算分离的架构受到青睐，企业开开始对 Hadoop 的架构进行改造。今天与大家一起简单回顾 Hadoop 架构以及目前市面上不同的存算分离的架构方案，他们的利弊各有哪些，希望可以给正在存算分离架构改造的企业一些参考和启发。01 - Hadoop
IDC发布的《中国软件定义存储(SDS)及超融合存储(HCI)系统市场季度跟踪报告，2021年第二季度》显示：超融合存储系统在2021年上半年较去年同期实现49%的增长。全球范围内，HCI系统的增长都保持较好态势，2021年上半年达到11.2%的同比增长率。随着IT基础环境和企业业务转型需求的改变，超融合架构由最初的以迅捷部署、简化管理和提升IT对业务的响应速度为主要目标的“老三层”（计算、网络、
目前，
VMWARE
把虚拟化技术搞得如火如荼，一方面讲究低碳环保，另一方面强调安全可靠，可以降低
IT
风险和
ITO
成本，是企业信息化的最好选择。我们要对虚拟化发展要有清楚的认识，虚拟化是一个平台，需要网络、存储、安全、服务器等硬件资源的支撑，企业是逐步把应用迁移到虚拟化的平台上，这就要靠技术和管理去实施。针对目前云计算炒作，我们都知道集中的数据中心带来的
Java内存分配数组的内存分配一个int类型变量和一个数组变量两个数组变量指向同一个数组对象方法的内存分配（结合上面数组知识理解）一个方法调用多个方法调用对象的内存分配两个对象内存分配方法和对象 补充总结 这部分写的比较乱，我完整的认真写的看这个内存分为栈、堆、方法区、本地方法栈、寄存器五个区实际上只需要重点关注栈、堆、方法区这三个区，如下图：数组的内存分配一个int类型变量和一个数组变量以图中
现在，双活数据中心很热，就如北京这几天的夏日，每天都是30多度。双活数据中心存储侧的实现，西瓜哥总结了一下，大约分为三个阶段。DC-HA 1.0：网关双活，代表产品有EMC VPLEX，IBM SVC，华为VIS等。这种方案历史悠久，部署案例比较多，用户接受的程度比较高。但这种方案组网复杂，管理复杂（网关和阵列一般不是一个平台），串入网关带来额外时延和故障点等，在有高端存储和全闪存阵列的场景下，未
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2023-09-09 15:28:21
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值此开年采购季之际，企业新用户购买GaussDB (for Redis)4U16G任意存储规格，内存可享3个月3折。另外还有多款云数据库包年低至2.7折，0门槛抽千元大奖、新购满额送华为手机P40 Pro 5G等多重福利，链接：传送门GaussDB(for Redis)（下文简称高斯Redis）是华为云数据库团队自主研发的兼容Redis协议的云原生数据库，该数据库采用计算存储分离架构，突破开源Re
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2021-03-13 21:54:33
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