传统的 Hadoop 生态体系中，数据存储角色与计算角色通常会部署在相同的机器上，一个占据硬盘提供存储，一个利用 CPU 和内存做计算。...为此，MapReduce 和 Spark 也适应性的设计了多层级的数据本地化策略，即任务尽可能被分配到存储所需数据的对应节点上做计算，以减少中间数据交互产生的网络开销和额外的存储压力，提升整体的大数据应用效率...独立元数据引擎，解决 NameNode 瓶颈问题：JuiceFS 的元数据存储在独立的存储引擎中，彻底解决了 NameNode 内存限制及单点问题。元数据引擎独立部署，对其单独的调优和运维也更加便利。...相比于通过机器堆出来的 YARN 集群可以直接利用超大的本地磁盘存储 Shuffle 数据而言，试图避免依赖底层机器、存算分离设计下 K8s 上的任务只能另谋他路。...这样的逻辑下，Spark 的Shuffle 数据就无需依赖本地机器磁盘大小，有海量对象存储作为最终存储介质，理论上不再担心执行压力和数据临时存储压力。
通过索引信息可以快速定位message和确定response的最大大小。 通过index(索引)元数据全部映射到memory（内存），可以避免segment file（文件片段）的IO磁盘操作。...通过索引文件稀疏存储，可以大幅降低index文件元数据占用空间大小。 一张图解释一下刚才说的特点： ? 从上面的图中可以看到，生产者和消费者并没有直接的交互。...Redis本质上是一个key-value类型的内存数据库，整个数据库加载在内存当中进行操作，定期通过异步操作把数据库数据flush到硬盘上进行保存。...下面介绍3种类型的存储方式。 1.整形的存储 它严格限定空间，每个已划分的字节上的bit位上的0和1直接可以计算出数值，所以它的范围是根据bit位的数量值来计算的。...版本有很多bug，我当时是在源码上做了很多修复补丁的。但是当时各种意识都很薄弱。如果当初给apache提patch，有些应该是能通过的。
弹性运维，HDFS使用DataNode在存储节点上来管理节点存储，全部数据块都存储在节点的磁盘上，依靠DataNode定期检查和心跳把存储状态上报给NameNode，NameNode通过汇总和计算，动态地保证文件的数据块达到设定的副本数...数据湖的构件 数据湖元数据服务的实现和挑战 大数据的引擎的现状 在大数据计算和存储领域，因不同业务场景、不同数据规模，诞生了很多适合处理不同需求的各类的大数据引擎，比如说计算引擎类有数据分析引擎Hive...，只有构建满足各种引擎需求的数据湖统一元数据服务视图，才能 实现数据共享，避免其中的额外的ETL成本以及降低链路的延时。...提供存储统一的元数据管理视图：将各类存储系统（对象、文件、日志等系统）上数据进行结构化既能方便数据的管理，也因为有了统一的元数据，才能进行下一步的分析和处理 丰富的计算引擎，各类引擎，通过统一的元数据服务视图访问和计算其中的数据...，满足不同的场景需求，比如PAI、MaxCompute、Hive等可以在同一份OSS数据上进行计算和分析，通过引擎支持的多样化，业务场景将越来越容易进行场景转换和使用 元数据操作的追溯、审计。
与其它基本的Spark RDD API不同，Spark SQL提供的接口包含更多关于数据和计算的结构信息，Spark SQL会利用这些额外信息执行优化。...可以通过SQL和数据集API与Spark SQL交互，但无论使用何种语言或API向Spark SQL发出请求，其内部都使用相同的执行引擎，这种统一性方便开发者在不同的API间进行切换。...同时，HiveQL语言也允许熟悉MapReduce计算框架的程序员添加定制的mapper和reducer插件，执行该语言内建功能不支持的复杂分析。...，当操作使用的内存溢出时转为磁盘操作 允许在where子句中使用子查询 允许增量统计——只在新数据或改变的数据上执行统计计算 支持maps、structs、arrays上的复杂嵌套查询 可以使用impala...之所以内存不配大，就是为了消除人们对于Impala只有在非常大的内存上才有好性能的错误认识： 双物理CPU，每个12核，Intel Xeon CPU E5-2630L 0 at 2.00GHz 12个磁盘驱动器
数据的存储： 在MySQL的生态中，存储引擎很多，但除了Memory存储引擎将数据存储在内存中之外，大多数存储引擎（如常用的InnoDB和MyISAM）都是将数据存储在磁盘上的。...另一些行格式采用压缩技术以减少磁盘空间占用，虽然提高了磁盘IO效率，但增加了CPU的解压负担。因此，在选择行格式时，必须权衡存储效率与计算资源消耗，根据实际应用场景做出合理决策。...对于NULL值，它只占用NULL标志位，不占用额外的存储空间。 此外，如果表没有定义主键，InnoDB还会为每行添加一个6字节的rowid列。...记录头信息：每行记录都需要一些额外的字节来存储记录头信息，这些信息包括指向行中各个字段的指针以及记录的其他元数据。...性能考虑： 行溢出可能会影响性能，因为读取溢出行需要额外的磁盘 I/O 操作。然而，InnoDB 通过一些优化策略（如将溢出页尽可能地放置在相邻的物理位置上）来减少这种影响。
MySQL的査询优化器会通过两个API来了解存储引擎的索引值的分布信息,以决定如何使用索引。...MyISAM将索引统计信息存储在磁盘中, ANALYZE TABLE需要进行一次全索引扫描来计算索引基数。在整个过程中需要锁表。...直到 My SQL5.5版本，InnoDB也不在磁盘存储索引统计信息，而是通过随机的索引访问进行评估并将其存储在内存中。...需要注意的是，如果服务器上的库表非常多，则从这里获取元数据的速度可能会非常慢，而且会给 MySQL带来额外的压力。 InnodB的统计信息值得深入研究。...InnoDB引擎通过抽样的方式来计算统计信息，首先随机地读取少量的索引页面，然后以此为样本计算索引的统计信息。
Iwao 的团队使用了一个名为 ycruncher 的程序，该程序由谷歌云平台计算引擎上运行的 25 个虚拟机驱动。计算过程一共产生了 170TB 的数据，相当于整个国会图书馆印刷藏品数据量。...事实上，计算更多 π 数字的竞赛最近才加速，计算机科学家们将其用作测试超级计算机的方法，数学家也在相互竞争。...在云中运行还允许我们将计算出的数字完全作为磁盘快照发布。在不到一个小时的时间内，每天只需 40 美元，你就可以复制快照、处理结果并处理计算资源。...它是计算引擎上可用的最大的虚拟机类型，在项目开始时提供了 Intel Skylake 处理器。...目前，每个计算引擎虚拟机最多可以挂载 64 TB 的永久磁盘。我们使用 iSCSI 协议远程链接永久磁盘以添加额外容量。节点的数量是根据 y-cruncher 的磁盘基准测试性能决定的。
CDP Public Cloud现在可以在Google Cloud上使用。对Google Cloud的额外支持使Cloudera能够兑现其在全球范围内提供其企业数据平台的承诺。...通过添加Google Cloud，我们实现了提供混合和多云架构的愿景，无论如何部署平台，都能满足客户的分析需求。...选择Google Cloud作为其云平台的客户现在可以使用CDP公共云在其自己的云帐户中创建安全的受控数据湖，并在多个计算集群之间提供安全性、合规性和元数据管理。...分配了这些角色的预配服务帐户 创建CDP环境时，在我们的多云控制平面中运行的CDP设置引擎将使用设置服务帐户将资源设置到您的Google Cloud项目中： 虚拟机 附加磁盘 公用IP（如果需要...这将使Google Cloud用户可以更轻松地利用CDP或通过利用现有的采购渠道购买额外的CDP积分。 有关Google Cloud上CDP的全套文档，请访问此处的文档门户。
WT 引擎在多核CPU 上的表现优于其他存储引擎。...WiredTiger数据文件在磁盘上的数据结构 对于WiredTiger存储引擎来说，集合所在的数据文件和相应的索引文件都是按B-Tree结构来组织的，不同之处在于数据文件对应的B-Tree叶子结点上除了存储键名外...WT_REF_LIMBO：page的映像已经被加载到内存，但page上还有额外的修改数据在lookasidetable上没有被加载到内存。...导致读取key时需要额外的磁盘I/O。 leaf_key_max： leaf page上允许的最大key值，默认大小为leaf page初始值的1/10，如果超过这个值，将会额外存储。...因为WT的设计原则就是让数据尽量利用现代计算机的超大内存，可是内存中的脏数据在checkpoint时需要同步写入磁盘造成瞬间I/O很高，这是矛盾的。
FE模块负责管理客户端连接，元数据管理，查询优化和调度等。BE模块负责数据的存储和SQL计算工作。...在StarRocks中，表的元数据存在FE节点上。FE节点根据配置会有Follower和Observer两种角色。...它是在ClickHouse节点启动的时候由系统创建，其中大部分的信息存在内存里，一部分信息则存在磁盘上。ClickHouse的每个节点并不知道其他节点上的元数据信息。...ClickHouse的数据存储就简单很多。物理上，ClickHouse每个节点只管理自己节点上的数据和元数据。其数据的读写是通过IStorage这个接口来实现的。...和ClickHouse一样，StarRocks也是采用列存模式，无论是磁盘还是内存数据都是列存，StarRocks对SQL算子的实现过程中也以按列的方式进行计算。
这是通过一个线程，即NDB元数据更改监视线程，在后台定期检查NDB数据字典和 MySQL 数据字典之间的不一致性来完成的。 默认情况下，监视器每隔60 秒执行一次元数据检查。...有关这些表的更多信息，请参阅 第 29.12.12 节，“性能模式 NDB Cluster 表”。 NDB 表额外元数据的更改。...NDB 表的额外元数据属性用于存储来自 MySQL 数据字典的序列化元数据，而不是像以前版本中那样存储表的二进制表示。...（这是一个 .frm 文件，MySQL Server 不再使用—参见 第十六章，MySQL 数据字典。）作为支持此更改的一部分，表的额外元数据的可用大小已增加。...Ndb_api_wait_meta_request_count_replica: 等待此副本通过元数据信号而被阻塞的线程次数。在 NDB 8.0.23 中添加。
每个 volume 存储用户的数据以及对应数据的元数据，其中数据存储在数据子系统中，可以是多副本引擎的数据分片或者是纠删码引擎的条带中。...MetaNode 之间通过 multi-raft 保证数据高可用和数据一致性，每个节点会有多个 mp，不同 MetaNode 上 mp 组成一个 raft-group 组，元数据都是保存的内存中，通过定期快照和...这一阶段会在 OPPO 私有云维护常态化的 GPU 算力水位，而应对突发的算力需求，采用公有云的 GPU 算力，通过这种混合云的弹性计算来节约计算成本。...GPU 的云盘（通常是 1TB）可以作为数据缓存盘，通过指定缓存目录和配置 LRU 策略，无须申请额外资源就可以缓存数据。...除了节约存储成本之外，CubeFS 技术团队也特别关注大数据存储的性能，通过多级缓存技术可以在 Client 节点上同机部署 BlockCache 组件，在内存缓存元数据，利用本地磁盘来缓存数据，元数据和数据就近访问可以提升数据的读性能
当上层的执行引擎需要读写数据时，首先从 buffer pool 中获取数据，如果 buffer pool 中没有，则从磁盘中加载到 buffer pool，然后返回到执行引擎中。...page directory 实际上就是维护了一个特殊的 page，这个 page 中存储的是其他 page 的位置，可以看做是 page 的元数据。...但是这种 log 式的组织方式，需要进行数据的回收处理（compaction），并且在读数据的时候，因为数据存在新旧多个版本，可能会有额外的磁盘 IO 消耗。...日志组织方式对于写多读少的应用非常合适，一些 NoSQL 引擎例如 leveldb、rocksdb、HBase 都采用了这种方式，但是在关系型数据库中，这种方式并不是主流。...最常见的方式是使用一个额外的 page 来存储，原来的 page 中保存一个指向它的指针，如果数据仍然很大，额外的 page 还是放不下，那么可以在新开一个 page，并且由上一个 page 指向它。
此外也将介绍一下我们产品未来的规划。 ? 从广泛意义上讲，分布式存储中通常需要解决三个问题，分别是元数据服务，数据存储引擎，以及一致性协议。...其中，元数据服务提供的功能一般包括：集群成员管理，数据寻址，副本分配，负载均衡，心跳，垃圾回收等等。数据存储引擎负责解决数据在单机上存储，以及本地磁盘的管理，磁盘故障处理等等。...但是他们都不提供 ACID 机制，所以在上层实现时会比较麻烦，需要额外的工作量。其次就是这些分布式数据库在运维上也相对复杂，不是很易于自动化运维。 ?...这种方法的好处元数据中不需要保存数据副本的位置，而是根据一致性哈希的方式计算出来，这样就极大地降低了元数据服务的存储压力和访问压力。...同时在运维过程中，如果遇到需要添加节点，移除节点，添加磁盘，移除磁盘的情况，由于哈希环会发生变化，一部分数据需要重新分布，会在集群中产生不必要的数据迁移，而且数据量往往非常大。
为了高效地查找数据库中特定键的值，我们需要一种新的数据结构：「索引」（index）。索引的基本想法是保留一些额外的元数据，这些元数据作为路标，帮助定位想要的数据。...很多数据库允许单独添加和删除索引，而不影响数据库的内容。然而，维护额外的结构势必会引入开销，特别是在新数据写入时。...原则上，可以通过从头到尾读取整个片段文件，记录每个键的最新值的偏移量，来恢复每个片段的哈希表。为了加快恢复速度，可以考虑将每个片段的哈希表快照存储在磁盘上，以便更快的加载到内存中。...为了优化这种访问，存储引擎常常使用额外的「布隆过滤器」（bloom filters）。布隆过滤器是一种内存高效的数据结构，用以近似计算集合的内容，能够很快地知道数据库中是否存在某个键。...在实际产品上，诸如 VoltDB、MemSQL 和 Oracle TimesTen 都是具有关系模型的内存数据库，通过移除与管理磁盘数据结构相关的开销，这些数据库可以获得极大的性能提升。
只要提及到数据库性能优化，都会首先想到“索引”，看看表中是否添加索引。尤其是当表中的数据量越来越大时，索引对性能的影响尤为突出。...InnoDB存储引擎中默认每个页的大小为16KB，可通过参数innodb_page_size将页的大小设置为4K、8K、16K，在MySQL中可通过如下命令查看页的大小： mysql> show variables...B+Tree索引 B+Tree是在B-Tree基础上的一种优化，使其更适合实现存储索引结构，InnoDB存储引擎就是用B+Tree实现其索引结构。...对于每一行数据，存储引擎都会对所有的索引列计算一个哈希值(hash value)，不同键值的行计算出来的哈希值也不一样。...例如执行那些需要聚合多个应用分布在多个表的数据的查询，则需要记录“哪个用户的信息存放在哪个表中”的元数据，这样在查询时就可以直接忽略那些不包含指定用户信息的表。对于大型系统，这是一个常用的技巧。
主要完成一些类似于连接处理、授权认证、及相关的安全方案。在该层上引入了线程池的概念，为通过认证安全接入的客户端提供线程。同样在该层上可以实现基于SSL的安全链接。...InnoDB 现在是 MySQL 默认的存储引擎，支持事务、行级锁定和外键 文件存储结构对比 在 MySQL中建立任何一张数据表，在其数据目录对应的数据库目录下都有对应表的 .frm 文件，.frm 文件是用来保存每个数据表的元数据...在 MyISAM 存储引擎中，把表的总行数存储在磁盘上，当执行 select count(*) from t 时，直接返回总数据。...在进行事务操作时，通过“for update”语句，MySQL会对查询结果集中每行数据都添加排他锁，其他线程对该记录的更新与删除操作都会阻塞。排他锁包含行锁、表锁。...额外的数据运算压力，如：需要在多个节点执行，然后再合并计算程序编码开发难度提升，没有太好的框架解决，更多依赖业务看如何分，如何合，是个难题。
Get Remove Cluster Shard 的作用是从集群状态中获取相关分片的元数据（如分片位置、状态等），以便后续处理。具体操作：在集群中，每个节点都会持有集群状态的副本。...节点通过与集群状态协调，决定哪些分片参与查询。这一过程涉及从集群状态中获取分片的元数据，并根据需要移除或更新分片信息。2....过程：在 Elasticsearch 中，查询被分解到各个分片上。每个分片上都有自己的数据结构，称为分片迭代器（Shard Iterator），用于遍历分片中的文档。...详细信息：Lucene 在索引中进行高效的搜索操作，包括倒排索引扫描、评分计算、排序等。与其他步骤的关系：前置条件：查询条件已经解析，搜索上下文已创建，并且收集器已添加。...过程：rescore 步骤用于在初步查询结果的基础上执行额外的评分计算，以提高查询的精确度。常用于需要更高准确度的查询场景，例如在初步排序后进行精细的评分调整。
集群通过 ZooKeeper 服务进行管理Shard：集群多个分片组成，通过 Shard 的线性扩展能力，支持海量数据的分布式存储计算。...Node：每个 Shard 内包含一定数量的Node，同一 Shard 内的节点互为副本，保障数据可靠。ClickHouse 中副本数可按需建设，且逻辑上不同 Shard 内的副本数可不同。...，简单方便，高可用容错高效利用CPU，数据不仅仅按列存储，同时还按向量(列的一部分)进行处理支持近似计算，从磁盘检索少部分比例的样本进行计算缺点元数据管理需要人工干预维护SQL支持比较有限，不支持事务，...所有的查询处理都基于内存，读写比磁盘读写快很多，它通过一个定制的查询和执行引擎来完成的（类似于Hive和Pig使用MapReduce进行查询处理）。...Impala 使用 Hive的元数据, 完全在内存中计算。是CDH 平台首选的 PB 级大数据实时查询分析引擎DruidDruid更适合优化大型集群的基础架构成本
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