存算分离实践：JuiceFS 在中国电信日均 PB 级数据场景的应用

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ClickHouse 存算分离架构探索

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…

从 Hadoop 到云原生，大数据平台如何做存算分离

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…

存算分离下写性能提升10倍以上，EMR Spark引擎是如何做到的？

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…

腾讯云 CHDFS — 云端大数据存算分离的基石

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,…

基于 koajs 的前后端分离实践

一.什么是前后端分离? 前后端分离的概念和优势在这里不再赘述,有兴趣的同学可以看各个前辈们一系列总结和讨论: 系列文章:前后端分离的思考与实践(1-6) slider: 淘宝前后端分离实践知乎提问: 如何评价淘宝 UED 的 Midway Framework 前后端分离? Web 前后端分离的意义大吗? 尤其是<前后端分离的思考与实践>系列文章非常全面的阐述了前后端分离的意义和技术实现.如果不想看上面的文章,可以在脑海里留下这样一个轮廓就好: 本文主要阐述趣店团队基于Koajs的前后端分离实…

Flink不止于计算，存算一体才是未来

"伴随着实时化浪潮的发展和深化,Flink 已逐步演进为实时流处理的领军技术和事实标准.Flink 一方面持续优化其流计算核心能力,不断提高整个行业的流计算处理标准,另一方面沿着流批一体的思路逐步推进架构改造和应用场景落地,但是,随着计算流批统一的逐渐完善的同时,Flink存储的流批统一缺陷显得尤为捉襟见肘" Flink 这几年一直在反复强调流批一体,即:使用同一套 API.同一套开发范式来实现大数据的流计算和批计算,进而保证处理过程与结果的一致性. 但是,之前Flink一直强调的…

突破冯·诺依曼架构瓶颈！全球首款存算一体AI芯片诞生

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…