01- 大数据运营的挑战 & 升级思考 大数据运营面临的挑战 中国电信大数据集群每日数据量庞大,单个业务单日量级可达到 PB 级别,且存在大量过期数据(冷数据).冗余数据,存储压力大:每个省公司都有自己的集群,以及多个收集全国各省级业务信息的集团大数据集群,导致数据分散冗余,省集群与集团集群数据无法共享,跨地域任务延迟高. 电信早在 2012 年就开始创建各种集群,内部集群由各个厂商或其他内部团队部署,承载的业务由各个厂商运营,运维团队也是由各个厂商提供,因此集群涉及的版本非常多,包括 Apac…

​引言 随着大数据技术架构的演进,存储与计算分离的架构能更好的满足用户对降低数据存储成本,按需调度计算资源的诉求,正在成为越来越多人的选择.相较 HDFS,数据存储在对象存储上可以节约存储成本,但与此同时,对象存储对海量文件的写性能也会差很多. 腾讯云弹性 MapReduce(EMR) 是腾讯云的一个云端托管的弹性开源泛 Hadoop 服务,支持 Spark.Hbase.Presto.Flink.Druid 等大数据框架. 近期,在支持一位 EMR 客户时,遇到典型的存储计算分离应用场景.客户使…

随着网络性能提升,云端计算架构逐步向存算分离转变,AWS Aurora 率先在数据库领域实现了这个转变,大数据计算领域也迅速朝此方向演化. 存算分离在云端有明显优势,不但可以充分发挥弹性计算的灵活,同时集中的托管存储可以提供更大的容量和更低的成本,避免了云端大量自建存储集群的维护代价. 一.问题和挑战 对象存储是广泛使用的云端非结构化数据存储解决方案,越来越多的非结构化数据聚集于对象存储的数据湖中,随之而来的是对这些海量数据的分析需求. 然而对大数据分析的存储系统来说,HDFS 接口是事实标准,…

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 SSD 盘的价格,用户很难在容量.成本和性能这三者之间找到一个好的平衡.JuiceFS 的某个客户近期就遇到了这样的难题,希望将 ClickHouse 中的温冷数据从 SSD 盘迁移到更大容量.更低成本…

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 存算耦合架构回顾 2006 年 Hadoop 刚发布,这是一个 all-in-one 的套装,最早有三个核…

摘要: 开源Redis只支持伪事务,应用场景受限.高斯Redis发布企业级事务特性,支持完备ACID,为交易.库存等上层业务带来全新可能. 本文分享自华为云社区<华为云企业级Redis揭秘第16期:超越开源Redis的ACID"真"事务>,作者: 高斯Redis官方博客 . 日常生活中的shopping.交通.手游都离不开高频的金融消费.虚拟交易.熟悉MySQL的读者,一定知道数据库事务(Transaction)可以搞定这类关键场景,事务不但极大简化了上层业务的编程模型,给…

过去70年,计算机一直遵循冯·诺依曼架构设计,运行时数据需要在处理器和内存之间来回传输. 随着时代发展,这一工作模式面临较大挑战:在人工智能等高并发计算场景中,数据来回传输会产生巨大的功耗:目前内存系统的性能提升速度大幅落后于处理器的性能提升速度,有限的内存带宽无法保证数据高速传输. 12月3日,快科技获悉,达摩院成功研发新型架构芯片.该芯片是全球首款基于DRAM的3D键合堆叠存算一体AI芯片,可突破冯·诺依曼架构的性能瓶颈,满足人工智能等场景对高带宽.高容量内存和极致算力的需求. 在特定AI场…

https://blog.csdn.net/Jack__Frost/article/details/72478400?locationNum=13&fps=1 每台redis的服务器的内存都是有限的,而且也不是所有的内存都用来存储信息.而且redis的实现并没有在内存这块做太多的优化,所以实现者为了防止内存过于饱和,采取了一些措施来管控内存. 文章结构:(1)内存策略:(2)内存释放机制原理:(3)项目中如何合理应用淘汰策略:(4)单机版Redis内存优化注意点. 一.内存策略:先来吃份官方文档…

一.前言 Redis是目前最火爆的内存数据库之一,通过在内存中读写数据,大大提高了读写速度,可以说Redis是实现网站高并发不可或缺的一部分. 我们使用Redis时,会接触Redis的5种对象类型(字符串.哈希.列表.集合.有序集合),丰富的类型是Redis相对于Memcached等的一大优势.在了解Redis的5种对象类型的用法和特点的基础上,进一步了解Redis的内存模型,对Redis的使用有很大帮助,例如: 1.估算Redis内存使用量.目前为止,内存的使用成本仍然相对较高,使用内存不能无…

1. Reids内存的划分 数据 内存统计在used_memory中 进程本身运行需要内存 Redis主进程本身运行需要的内存占用,代码.常量池等 缓冲内存,客户端缓冲区.复制积压缓冲区.AOF缓冲区.有jemalloc分配内存,会统计在used_memory中 内存碎片 Redis在分配.回收物理内存过程中产生的.内存碎片不会统计在used_memory中.如果Redis服务器中的内存碎片已经很大,可以通过安全重启的方式减小内存碎片:因为重启之后,Redis重新从备份文件中读取数据,在内存中进…