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
转载
2023-08-20 07:02:56
208阅读
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
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
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
# 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 |
|
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
# 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
147阅读
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、
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
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
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
转载
2021-03-13 21:54:33
275阅读
2评论
# 存算分离的架构实现指南
## 介绍
存算分离是一种常用的架构设计模式，它将业务逻辑与数据存储分离开来，使得系统更加灵活、可扩展和易于维护。本文将指导你如何实现存算分离的架构。
## 步骤
以下表格展示了实现存算分离的架构的步骤：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 设计数据库模式 |
| 2 | 创建数据访问层 |
| 3 | 实现业务逻辑层 |
| 4 |
# 实现“mysql 存算分离 开源”教程
## 1. 整体流程
首先，我们需要了解存算分离的概念，即将数据存储和计算分开，提高系统的性能和扩展性。在MySQL中，可以通过开源的工具实现存算分离。下面是实现该过程的整体流程：
```mermaid
erDiagram
CUSTOMER ||--o| ORDER : has
ORDER ||--| PRODUCT : conta
存储是数据的持久化载体，也是数据库系统重要的基础设施。高质量的存储系统设计，对数据库的性能有着至关重要的影响。随着云计算技术的发展，数据库也开始拥抱云原生时代，“存算分离”的概念逐渐为大家所熟知。“存算分离”不仅能节约成本，还可以让资源根据业务需求弹性伸缩。HashData为了追求极致的弹性和扩展性，计算集群和持久化存储严格实行物理分离：计算集群由类似AWS EC2的虚拟机组成，持久化存储则使用
# Hadoop与存算分离
在大数据领域，Hadoop是一个被广泛应用的分布式系统框架，它通过将数据存储和计算分离来提高系统的性能和可靠性。存算分离是指将数据存储和计算分开部署在不同的节点或集群上，以实现更好的资源利用和数据处理效率。
## 存算分离的优势
存算分离能够带来以下几个优势：
- **灵活性**：存储和计算可以独立扩展，根据需求分别部署资源。
- **性能**：将计算节点专注于
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。Hadoop 存算耦合架
1.iscsi简单介绍
iSCSI利用了TCP/IP的port 860 和 3260 作为沟通的渠道。透过两部计算机之间利用iSCSI的协议来交换
SCSI命令，让计算机能够透过快速的局域网集线来把SAN模拟成为本地的储存装置。
尽管 iSCSI 能够与随意类型的 SCSI 设备进行通信，系统管理员差点
SSD课程背景知识学习 主要包含：Part 1 存算一体的相关概念Part 2 SSD基本结构一、Why人工智能芯片： 边缘市场-终端推理手机，可穿戴智能家居 要求低成本低功耗 -推理芯片 云端市场-云端计算、云端推理 服务器 算力大 不care成本和功耗-训练芯片 来自Ref3： （1）终端推理将是主要趋势：权重精度简化、不涉及训练的权重更新、终端推理任务一般较为固定 （2）物联网将是主要应用场
背景 ClickHouse 作为开源 OLAP 引擎，因其出色的性能表现在大数据生态中得到了广泛的应用。区别于 Hadoop 生态组件通常依赖 HDFS 作为底层的数据存储，ClickHouse 使用本地盘来自己管理数据，官方推荐使用 SSD 作为存储介质来提升性能。但受限于本地盘的容量上限以及 S ...
转载
2021-10-19 16:32:00
456阅读
2评论
