支持 Linux、FreeBSD、AID 等Unix系统，解决了大容量的文件存储和高并发访问问题，文件存取实现了负载均衡，适合存储 4KB~500MB 之间的小文件，特别适合以文件为载体的在线服务，如图片...五、文件存储 5.1 LOSF问题 小文件存储（LOSF）面临的问题： 本地文件系统innode梳理优先，存储小文件数量受限。 目录层级和目录中文件数量会导致访问文件开销很大（IO次数多）。...小文件存储，备份和恢复效率低。 针对小文件存储问题，FastDFS 提供了文件合并解决方案。...FastDFS 默认创建大文件为 64M，大文件可以存储很多小文件，容纳一个小文件的空间叫slot，solt 最小256字节，最大16M。小于256字节当256字节存储，超过16M文件单独存储。...5.2 存储方式 （1）【默认存储方式】未开启合并 ，FastDFS生成的file_id 和磁盘上实际存储的文件一一对应。 （2）【合并存储方式】多个file_id对应文件被存储成了一个大文件 。
海量数据时代来临，但在这上空飘着一朵乌云——那就是海量小文件的存储问题。 海量小文件是怎么产生的？...海量小文件，存储大烦恼 海量小文件体量庞大，但目前的文件系统包括本地文件系统、分布式文件系统都是匹配大文件场景的。...比如传统NAS存储采用二叉树结构进行数据的存放，这种方法在遇到海量小文件的时候，文件系统在存储海量小文件的同时还需要存储更大数据级的海量元数据，NAS存储在扩展性和检索速度方面很容易就达到了瓶颈。...海量小文件案例实践 据深信服透露，南方某市公安反恐工程项目采用了深信服分布式存储进行智能安防的数据存储，其中涉及到3.5PB的视频存储以及数十亿级别的人脸识别的海量小文件存储，是一个典型的大文件与海量小文件混合存储的场景...对于非结构化数据存储来说，攻克了海量小文件存储难题，基本代表了该存储能够适配绝大多数非结构化数据存储的场景。
介绍 本项目是使用Java开发的一个分布式海量小文件存储系统，功能包括文件上传、文件下载、文件存储等，解决了海量小文件在存储和访问过程中遇到的各种性能问题。...项目特性&设计 网络升级 核心逻辑优化 BackupNode+NameNode主备模式高可用架构 NameNode联邦架构 生产级技术架构 网络升级 小文件系统的网络部分原本实现比较杂乱，这是由于讲课的时候需要讲解各种技术的使用方式和演示最底层的开发是使用那些...NameNode联邦架构 为了解决大规模海量小文件带来的内存增长压力，开发了NameNode的联邦架构，简单来说，就是通过多个NameNode节点组成集群，每个NameNode节点保存整个内存目录树的一部分数据
平台上CV类的任务数据集，一般都是海量的图片文件。这类数据集的特点是： 文件个数多，小数据集达到十万级别，大数据集达到百万、千万甚至上亿级别。 单个文件占用空间不大，大多是小文件。 3.2....训练任务测试结果 从图中可以看出，经过优化后针对海量小文件训练场景，训练速度的提升非常明显。在第二个epoch后，元数据缓存优化版本的训练速度提升为原来的3~4倍，且训练速度较为稳定。...为了避免海量小文件直接写入本地造成较多的lookup操作，同时也为了避免任务完成后文件缓存难以进行清理的问题，考虑将所有读取后的文件进行聚合缓存至一个本地Cache大文件中，由Ceph-FUSE来记录每个文件在本地...延伸方案 上述分析和方案主要针对的是海量小文件的IO密集型计算场景，接下来发散思维，简要介绍一下多种AI加速的解决方案。...通过缓存文件元数据并聚合小文件进行本地存储，能使训练任务的IO方式从网络IO逐渐演变为本地IO。 聚合数据集文件 聚合数据集文件方案主要指的是lmdb、TFRecord等技术。
小文件的问题其实以前也一直困扰着我，对于传统数仓，导致小文件多的原因非常多： 分区粒度，如果你分区非常多，就会导致更多的文件数产生 很多流式程序是只增操作，每个周期都会产生N个文件，常年累月，积石成山...以前为了解决更新问题，经常一份数据会有中间好几个存储状态，也会导致文件数很多。...为了解决小文件问题，我们也是八仙过海各显神通，一般而言可能都是写个MR/Spark程序读取特定目录的数据，然后将数据重新生成N个文件。...所以其实小文件并没有想象的那么好解决，或者说能够优雅的解决。 为什么海量小文件是问题 前面，我们谈到了小文件的根源。那么文件多就多了，为什么是个问题呢？...Delta如何解决小文件 我们知道，其实大部分存储的问题都有小文件的多的问题，比如HBase等，他们的解决方案是做compaction,本质上就是讲小文件合并成大文件。
1.从源头上解决，在上传到HDFS之前，就将多个小文件归档 使用tar命令 带上参数-zcvf 示例： tar -zcvf xxx.tar.gz 小文件列表 2.如果小文件已经上传到HDFS了，...可以使用在线归档 使用hadoop archive命令 示例： hadoop archive -archiveName xxx.har -p /文件目录 小文件列表 /存放目录 在线归档的功能实际是一个...MR程序，这个程序将HDFS已经存在的多个小文件归档为一个归档文件！
为了解决HDFS在小文件存储方面的问题，通常的做法是先将很多小文件合并成一个大文件再保存到HDFS，同时为这些小文件建立索引，以便进行快速存取。...HBase是基于HDFS的简单结构化数据分布式存储技术，其可被用来存储海量图片小文件，并具有系统层小文件合并、全局名字空间等多种优势。但基于HBase的海量图片存储技术也存在一些问题。...由于用单元格(Cell)存储图片小文件的内容，上述存储数据的过程实际上隐含了把图片小文件打包的过程。 搭建HBase集群后，采用上面设计的大表即可存储海量图片。...可见，基于HBase的海量图片存储技术不仅解决了图片存储，还实现了灵活的图片检索。 (2)HBase隐含了小文件打包过程，无需进行二次开发即实现了系统层小文件合并。...四、结束语 本文设计并实现了基于HBase的海量图片存储技术方案，实现了系统层小文件合并、全局名字空间、并具有良好的通用性；通过对HFile Key-Value字节数组结构的完善，实现了图片读取时的自动纠错
当今世界，互联网、大数据应用迅猛发展，物联网、人工智能、云计算 技术日新月异，随之而来的是各种企业和个人应用持续不断地产生亿级甚至是百亿级的海量小文件。...这些小文件的元数据管理、存储性能以及访问效率等问题因而成为学术界和工业界公认的难题。...为此，杉岩数据推出了强大的对象存储产品，解决企业对海量图片、视频等非结构数据存储需求，以便更好的挖掘非结构化数据的价值。...去中心化存储架构，利于数据的长期维护 对象存储采用基于通用x86服务器+分布式对象存储软件的去中心化技术架构，对象存储软件将多台服务器通过以太网连接，构建成一个统一的存储资源池，可动态增加或删除服务器实现容量的调整...对象存储+AI，创造无限可能 在完成大量非结构化数据积累后，企业可以通过结合AI先进的数据分析与挖掘技术，发挥海量数据背后的价值，为更多智能化的新业务系统提供强劲助力，支撑企业业务发展。
对于海量数据的处理 随着互联网应用的广泛普及，海量数据的存储和访问成为了系统设计的瓶颈问题。对于一个大型的互联网应用，每天几十亿的PV无疑对数据库造成了相当高的负载。...像 Oracle这样成熟稳定的数据库，足以支撑海量数据的存储与查询了？为什么还需要数据切片呢？...Sharding可以轻松的将计算，存储，I/O并行分发到多台机器上，这样可以充分利用多台机器各种处理能力，同时可以避免单点失败，提供系统的可用性，进行很好的错误隔离。...这种情况显然是应该避免的，因为它导致相同内容被存储到不同缓冲中去，降低了系统存储的效率。分散性的定义就是上述情况发生的严重程度。好的哈希算法应能够尽量避免不一致的情况发生，也就是尽量降低分散性。
网络平台部以构建敏捷、弹性、低成本的业界领先海量互联网云计算服务平台，为支撑腾讯公司业务持续发展，为业务建立竞争优势、构建行业健康生态而持续贡献价值！...如此海量的规模需要多大的存储空间，采用怎样的软硬件解决方案，小编有幸请到我们的存储硬件技术大拿守锋和大家一起聊聊腾讯的存储硬件架构及有关存储的技术应用。...（三）存储硬件平台解决思路 为打造更好用的存储系统，更便宜的存储系统，更可靠的存储系统，腾讯开展了一系列解决存储系统问题的思路，希望起到抛砖引玉的作用，有以下几种思路，与大家共同学习之： 1)采用单位存储容量便宜的存储介质...； 2)增加有效数据的存储比例； 3)提高单位存储密度和性能，减少运营费用， 4)减少数据的存储量，例如压缩，去重等技术； 5)细化存储分层，冷热分离； 6)统一存储平台，提高存储资源利用率。...，把现有存储套图的方式改为只存储原图的方式，可近一步节省存储空间。
2）支持Linux/Windows 系统 3）支持集群，支持动态扩展，支持数据容量最大可达10TB 4）支持单文件最大2G 5）支持2种负载均衡策略 6） 支持单文件在2个节点存储...系统的整体存储结构 在该结构中主要分为了两类节点：SN节点和MS节点，SN节点主要职责是存储数据，而MS节点的职责就是监控管理每个节点，而我们的FSI节点主要为用户提供访问本系统的接口，结构示意图如下...表示文件备份到了两个节点上，当用户通过指定的文件ID 进行查找文件时，系统首先对文件ID前两个字节进行解析，分析此文件存放的节点号（SNID），然后通过解析到的SNID，建立到此节点的链接，最后由节点通过查找本地存储文件目录...文件删除流程图 7.对大文件上传的支持流程图 分布式文件系统对大文件的支持主要是集中在对于文件分块的处理，本系统的对大文件支持也是通过将大文件进行分割成小的文件块，然后对每一个文件块进行处理（存储...，存储在新加入的节点上，这里主要是通过文件备份来完成，数据迁徙的工作的。
为什么海量存储选用大文件结构 大规模的小文件存取，磁头需要频繁的寻道和换道，因此在读取上容易带来较长的延时。 频繁的新增删除操作，导致磁盘碎片，降低磁盘利用率和IO读写效率。
下面是朱建平老师关于如何架构海量存储系统的分享。 朱建平_视频.jpg 讲师介绍：朱建平，毕业于武汉大学计算数学系。...接下来我给大家分享的是海量存储系统，有人说存储是“后台开发领域中的明珠”，是后台技术挑战最大的，今天那么多人趁着周末的时间来学习，我们一起来剖析下这个“明珠”。...整个分享分为四块：一是讲讲什么是存储，虽然大家都接触过，今天我稍微系统点地给大家梳理下；二是怎么去从零构建一个海量存储的系统，在座各位亲自构建海量分布式存储系统的机会可能并不是很多，但是可以从中学习下怎么去架构后台系统...接下来跟讲一下海量分布式存储怎么一步步构建出来。做存储面临的第一个问题是怎么在存储介质上组织数据。...此时，我们需要构建一个海量存储的运营支撑系统，做海量存储平台肯定写完程序只占30% ，70%是研发和运营好这个东西。
关于云计算的海量数据存储模型 引言 随着越来越多的人使用计算机，整个网络会产生数量巨大的数据，如何存储网络中产生的这些海量数据，已经是一个摆在面前亟待解决的问题。...本文提出的基于云计算的海量数据存储模型，是依据云计算的核心计算模式MapReduce]，并依托实现了MapReduce 计算模式的开源分布式并 行编程框架Hadoop[3]，将存储模型和云计算结合在一起...，实现海量数据的分布式存储。...2.3 基于云计算的海量数据存储模型 根据数据的海量特性，结合云计算技术，特提出基于云计算的海量数据存储模型，如所示在中，主服务控制机群相当于控制器部分，主要负责接收 应用请求并且根据请求类型进行应答。...存储节点机群相当于存储器部分，是由庞大的磁盘阵列系统或是具有海量数据存储能力的机群系统，主要功 能是处理数据资源的存取。HDFS 和Hbase 用来将数据存储或部署到各个计算节点上。
一、与消息相关的主要场景 1、存储和离线消息。 现在的IM系统，消息都要落地存储。这样如果接收消息的用户不在线，等他下次上线时，能获取到消息数据。...三、存储消息关键点 1、离线消息 离线消息读取频繁（写也有一定压力），但是检索逻辑简单（参看《一个海量在线用户即时通讯系统（IM）的完整设计》拉取离线消息章节）。...我们采用内存数据库（Redis）存储，主要结构使用SortedSet（可以有更高效的存储结构，但Redis不支持）。对于群消息，采用扩散写方式（一条群消息给每个群成员都写一份）。...2、历史消息 历史消息的访问频率低，但是每条消息都需要存储，我们采用关系型数据库（MySQL）存储，重点考虑写入效率。对于群消息，采用扩散读方式（每条群消息只写一条记录）。...离线消息读取策略参看《一个海量在线用户即时通讯系统（IM）的完整设计》拉取离线消息章节。理论上读取离线消息的时间复杂度为O(log(N)+M)， N 为离线消息的条数， M 为一次读取消息的条数。
海量存储系列之八 http://qing.blog.sina.com.cn/1765738567/693f0847330008ii.html 首先来回答一个问题：为什么在磁盘中要使用b+树来进行文件存储呢...敬请期待 ~ 海量存储系列之九 http://qing.weibo.com/1765738567/693f0847330008x6.html 终于来到了COLA树系，这套东西目前来看呢，确实不如LSM...海量存储系列之十 http://qing.weibo.com/1765738567/693f084733000963.html 上一次，我们介绍了几种常见的kv存储模型，下面我们就正式进入到分布式存储的场景里去看看这套东西在分布式场景下的运作方式吧...睡觉睡觉: ) 海量存储系列之十一 http://qing.weibo.com/1765738567/693f084733000a5w.html ps : 最近霸神推了一把，粉丝增加不少，顿时亚历山大。...海量存储系列之十二 http://qing.weibo.com/1765738567/693f084733000bxj.html 时间隔了比较久了，因为最近在过年临近，所以都在准备这方面的事情。
作者介绍：裴泽良，2010年加入架构平台部，一直从事运营系统相关的建设工作，历经了腾讯海量存储及CDN服务的运营体系从入门到初级再到较为完善的各个阶段，目前专注于提升腾讯云上业务的运营质量，以及建设新一代高效与安全的自动化运维体系...关于EP级存储运营体系相关的核心内容，已在《海量存储第一弹 - 自动化运维》中做了详尽的介绍，本文主要讲海量设备、海量业务服务场景下的质量监控。...深入海量业务特性的监控 一、我们业务对监控的诉求 图1存储系统层级结构 架平主要服务了公司内部的胖子业务，主要提供了其中的海量存储、海量CDN相关的服务，这些服务最终都体现在业务多、机器数量多...各种类型的海量存储服务（key-value、文件型、热数据、冷数据等应用场景）后面都对应了复杂的软件架构，最终都体现在软件模块多、调用层级深、且大多以后台模块的形式运行等特点上面。...表现为能够实时掌握到每个业务在各个区域、运营商、各个软件模块等的运行状态数据，且当有任何一个点出现异常时，都能够及时有效的告警出来，从系统设计视角来说，表现为要能够把复杂的业务调用场景进行抽象化，要有足够的性能以便能够实时处理海量的监控数据
0.导语 最近出去旅游了，嗨皮了嗨皮，明天上班，开始做作业，今日将1.8亿数据存储的方式进行总结，欢迎大家拍砖！...预告：后面推送大数据伪分布式从零搭建到1.8亿海量数据从Mysql至HBase数据转存技术分析与应用！ 1.搭建MySQL数据库 电脑环境为Ubuntu16.04系统。...#启动 sudo service mysql start #停止 sudo service mysql stop #服务状态 sudo service mysql status 2.导入海量GPS数据
首先看两者的简单介绍： ElasticSearch：是一个基于Lucene的搜索引擎； HBase：是一个开源的，非关系的，分布式的数据模型存储引擎； 两个框架都可以做分布式的存储和搜索，但是在海量日志数据面前...数据量：两者都是支持海量数据的。...由于HBase天生的大数据身份，本能的支撑更大量级的数据；ES最开始只是一个基于Lucene的搜索引擎，后期加入了存储的扩展，也就是说ES在存储扩展上可能会非一些力气。...简单一句话：考虑存储的场景使用HBase；考虑查询的场景使用ES；当然两者结合更完美。
随着 vivo 云服务业务发展，云服务用户量增长迅速，存储在云端的数据量越来越大，海量数据给后端存储带来了巨大的挑战。云服务业务这几年最大的痛点，就是如何解决用户海量数据的存储问题。...为了解决海量数据的存储问题，云服务将分库分表的 4 板斧：水平分表、垂直分表、水平分库、垂直分库，全部进行了实践。 1、水平分表 荆棘之路 1：浏览器书签、便签单库单表，单表数据量已过亿级怎么办？...当空间存在瓶颈后，我们对各模块数据的存储空间分布进行了分析，情况如下： 单库磁盘容量5T，联系人数据占用存储空间2.75T（55%），短信数据占用存储空间1T（20%），其他所有模块数据共占用存储空间500G...如果采用常规的扩容方案，那我们将面临着海量存量数据的迁移重新路由问题，成本太大。...最终线上联系人数据库进行数据压缩的效果如下： 六、写在最后 本文介绍了云服务随着业务发展，海量数据存储所带来的挑战，以及云服务在分库分表、数据库数据压缩上的一些经验，希望能提供借鉴意义。
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