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存算分离hdfs

存算分离（Storage-Compute Separation）是一种云计算架构模式，它将数据存储和计算分离开来，使得存储和计算资源可以独立扩展和管理。在传统的架构中，存储和计算通常是紧密耦合的，数据存储在计算节点上，这导致了存储和计算的扩展和管理困难。

存算分离的优势在于：

  1. 弹性扩展：存算分离架构可以根据需求独立扩展存储和计算资源，无需同时扩展两者。这样可以更好地满足不同业务负载的需求，提高系统的弹性和灵活性。
  2. 资源利用率：存算分离可以根据实际需求灵活配置存储和计算资源，避免资源的浪费。例如，可以根据数据量的增长增加存储资源，而不需要同时增加计算资源。
  3. 简化管理：存算分离架构简化了系统的管理和维护。存储和计算资源可以独立管理，降低了系统的复杂性，提高了管理效率。

存算分离的应用场景包括：

  1. 大数据处理：存算分离可以更好地支持大数据处理场景，通过独立扩展存储和计算资源，提高数据处理的效率和性能。
  2. 数据分析和挖掘：存算分离可以将数据存储在高性能的存储系统中，通过独立扩展计算资源进行数据分析和挖掘，提高数据处理的速度和准确性。
  3. 机器学习和人工智能：存算分离可以将大规模的训练数据存储在高性能的存储系统中，通过独立扩展计算资源进行模型训练和推理，提高机器学习和人工智能应用的性能和效果。

腾讯云相关产品和产品介绍链接地址：

  • 腾讯云对象存储（COS）：提供高可靠、低成本的云端存储服务，支持存储和管理海量数据。详情请参考：https://cloud.tencent.com/product/cos
  • 腾讯云弹性MapReduce（EMR）：提供大数据处理和分析的云服务，支持存算分离架构，提供高性能的计算和存储资源。详情请参考：https://cloud.tencent.com/product/emr
  • 腾讯云机器学习平台（Tencent ML-Platform）：提供全面的机器学习和人工智能服务，支持存算分离架构，提供高性能的计算和存储资源。详情请参考：https://cloud.tencent.com/product/ml-platform
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Milvus存算分离系列-3: 存算双写

但是对于milvus这种存算分离+云原生的架构，如果新写入的数据要经过write-object storage再download的过程才能可查，那么且不说由于flushInterval太短造成的小文件问题...存算双读双读就是存储节点和计算节点都做查询再做结果合并，如下图， 存储节点的热数据和计算节点上synced数据之间没有交集，查询分2路分别查到hot_result和synced_result后进行合并，...存算双写而双写意味着同一份数据，既写入存储节点，又写入计算节点。如上图所示，当查询发生的时候，query只需要发给计算节点，就能够得到完整数据。...Milvus的存算双写机制综上，无论是双写还是双读，存算分离架构下都需要相当的额外资源和复杂性来满足数据实时性的要求。milvus在这个问题上选择双写。...总结本文从“最新数据实时可见”这个需求入手，介绍了milvus 通过存算双写保证数据实时可查的解决方案和整个双写流程。

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1.2K20

    • clickhouse 存算分离，云原生

    图1：开源ClickHouse架构 但是，开源ClickHouse也有明显的不足之处：采用存算一体架构，计算与存储耦合。 存储与计算资源无法独立扩展。...云原生ClickHouse至少需要具备以下特征：采用存算分离架构，计算资源与存储资源独立扩展，按需付费；高效弹性，计算资源扩容时数据Zero-copy;计算资源池化，根据业务需求灵活编排计算资源；易运维...云原生架构为了解决开源ClickHouse的痛点，腾讯云CDW-ClickHouse采用了全新存算分离架构，将服务分为元数据服务层、计算层 和存储资源层。...不同资源组可以共享相同数据，实现容灾以及读写分离功能。...云原生ClickHouse与开源ClickHouse有明显区别：开源ClickHouse云原生ClickHouse弹性效率极低，伴随资源浪费、停服时间长秒级弹性，实际受存量数据规模影响架构存算一体存算分离存储资源弹性扩容存储资源

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    Elasticsearch 存算分离功能 POC 方案

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    存算分离与计算向数据移动：深度解析与Java实现

    存算分离架构背景存算分离架构是一种新的数据架构设计范式，它将计算层和存储层解耦合，形成独立的分布式服务。这种架构设计的目标是为了解决数据灵活开放、计算和存储独立扩展以及资源隔离的需求。...弹性扩展：存算分离架构可以根据实际需求独立扩展存储和计算资源，提高了系统的灵活性和可扩展性。...高性能计算：存算分离架构可以将计算任务分配到专门的计算节点上，提供更强大的计算能力，加速数据处理的速度和效率。数据安全：存算分离架构将存储节点和计算节点进行隔离，提高了数据的安全性。...在云环境中，存算分离架构更是成为主流，如AWS的EMR、阿里云的MaxCompute、华为的MRS等都采用了这种架构。底层原理存算分离架构自上而下分为数据分析层、计算层和存储层。...程序将读取HDFS上的数据，执行单词频率计算，并将结果输出到控制台。学习曲线存算分离架构和计算向数据移动是大数据处理领域的高级技术，学习曲线相对陡峭。

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    存算分离实践：构建轻量、云中立的大数据平台

    同样是增加存储资源，存算一体架构下会闲置部分计算资源，存算分离则不会有这个问题。 此外，数据量的不断增长还带来了 HDFS NameNode 元数据压力、集群节点规模扩张受限等问题。...而存算分离的第一步，便是要解决数据如何从 HDFS 集群上快速切换到云服务商存储服务的问题。...目前这套架构已在多个公有云环境中平稳运转，接下来我们会启动现有历史 CDH 存算一体集群下线，并升级为新的存算分离新架构的动作。...五、小结 在多点DMALL 从传统 Hadoop 存算一体到存算分离的升级过程中，JuiceFS 的出现填补了存储设计的空缺，推动了升级闭环。...经过整体向云原生的存算分离架构的升级，我们获得了多方面的收益： 节约成本：存算分离可以为企业客户节约大量硬件或云服务商的成本，从而提升客户满意度，这也推动了我们服务续约率的提升。

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    云原生架构下B站Flink存算分离的改造实践

    Flink虽然是一个计算引擎，但是由于其stateful的特性，在很多计算场景下，对存储和io其实有比较强的诉求，因此实时的资源池，同时具备很强的存算能力。...两种资源池的整合，必然面临兼容性问题，考虑到大数据整体的存算分离发展趋势，我们尝试对Flink进行存算分离的改造，核心工作就是statebackend的远程化。 2....RemoteStateBackend 如需解决上面的痛点，一个是需要将State数据能实时的存储在远程服务中，减少Flink集群对磁盘的强依赖，实现存算分离，这一目的也正和云原生架构演进目标契合；另一个是...2) 存算分离 改用TaishanStateBackend后，带状态的Operator无需此节点机器拥有高性能磁盘，State数据均存储于远端的Taishan系统，这样使得Flink的container...机器减少了对磁盘的强依赖性，从而达到了存算分离的效果。

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    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。...存算分离的需求出现 首先从企业的需求看，从 2006 年发展到 2016 年左右，这十年我们看到了一些新的变化，第一企业数据增长很快，但是算力的需求其实长得没那么快。...在这个过程中硬件也有变化，给存算分离架构带来了可行性。...同时， 网卡在提升，再加上硬硬盘本身的吞吐没增加多少，企业以前曾经要面对的 I/O 的瓶颈就逐渐的在弱化甚至消除，保证了存算分离的可行性。 如何实现存算分离？...最初的尝试：在云上独立部署 HDFS 从 2013、2014 年，行业内开始看到一些存算分离架构的尝试。最初的方案比较简单，就是独立部署 HDFS，不再和负责计算 worker 去混合部署。

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    历史上，数据库“存算一体”和“存算分离”的变更 第一代的“存算一体”数据库是80年代的IBM大机，提供计算、数据库、存储、中间件，解决了核心交易场景对性能和可靠性的诉求，但他的缺点同样明显，贵！...这一架构的出现，让数据库从“存算一体”，走向了“存算分离”。讽刺的是，随着这一架构的发展，形成了新的垄断。...“存算一体”架构 数据库“存算一体”不是终极解决方案 从历史上的“存算一体”和“存算分离”变更来看，客户需求和业务需求的变化才是推动架构变更的根源。...分布式数据库“存算分离”如何解决企业核心之痛 “存算分离”架构 提升资源利用率 “存算一体”架构需要考虑CPU、内存、存储容量/IOPS/带宽，网络IO/带宽，多达7个维度，任意一个维度的资源不满足就会导致无法满足应用诉求...一文中介绍Aurora的“存算分离”架构。这一架构将在“存算分离”的基础上，将原来在计算节点处理的缓存层和日志层功能下推到共享存储，可提升5倍的写IOPS。

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