Leveldb是一个google实现的非常高效的kv数据库,目前的版本1.2能够支持billion级别的数据量了. 在这个数量级别下还有着非常高的性能,主要归功于它的良好的设计.特别是LSM算法. 那么数据库最怕的的随机IO他是如何解决的呢? 先说随机写,它的写都是先记录到日志文件去的,在日志文件满之前只是简单的更新memtable,那么就把随机写转化成了顺序写.在日志满了后,把日志里面的数据排序写成sst表同时和之前的sst进行合并,这个动作也是顺序读和写.大家都知道传统磁盘raid的顺序读写

github上有个比较好用的leveldb go wrapperlevigo, 安装之前需现在机器上安装leveldb 当前版本的LevelDB没有带安装脚本,需自行编译安装,过程如下: install leveldb: $ tar zxvf leveldb-1.12.0.tar.gz $ leveldb-1.12.0/ $ make $ sudo cp -r include/leveldb /usr/include/ $ sudo cp libleveldb.* /usr/lib/ insta

1  调高osd的日志等级 加上红框那一行就可以了 osd的日志路径:/var/log/ceph/ceph-osd.3.log 注意:加上了这一行后日志会刷很多,所以要特别注意日志容量的变化,以防把var目录写满了 2  缺少osdmap或者错误的osdmap 从osd日志中发现这两种错误都是属于osdmap不正常,可以从其它正常osd上拷贝osdmap到对应启动错误的osd上,假设不正常的osdmap序号是816,上图的是27601和671651 如以下图: 在一个正常osd上如osd.4上用

在深度学习的实际应用中,我们经常用到的原始数据是图片文件,如jpg,jpeg,png,tif等格式的,而且有可能图片的大小还不一致.而在caffe中经常使用的数据类型是lmdb或leveldb,因此就产生了这样的一个问题:如何从原始图片文件转换成caffe中能够运行的db(leveldb/lmdb)文件? 在caffe中,作者为我们提供了这样一个文件:convert_imageset.cpp,存放在根目录下的tools文件夹下.编译之后,生成对应的可执行文件放在 buile/tools/ 下面,

为了程序的简洁,在caffe中是不带练习数据的,因此需要自己去下载.但在caffe根目录下的data文件夹里,作者已经为我们编写好了下载数据的脚本文件,我们只需要联网,运行这些脚本文件就行了. 注意:在caffe中运行所有程序,都必须在根目录下进行,否则会出错 1.mnist实例 mnist是一个手写数字库,由DL大牛Yan LeCun进行维护.mnist最初用于支票上的手写数字识别, 现在成了DL的入门练习库.征对mnist识别的专门模型是Lenet,算是最早的cnn模型了. mnist数据训

原文: http://www.cnblogs.com/haippy/archive/2011/12/04/2276064.html 对leveldb非常好的一篇学习总结文章 郑重声明:本篇博客是自己学习 Leveldb 实现原理时参考了郎格科技系列博客整理的,原文地址:http://www.samecity.com/blog/Index.asp?SortID=12,只是为了加深印象,本文的配图是自己重新绘制的,大部分内容与原文相似,大家可以浏览原始页面 :-),感兴趣的话可以一起讨论 Level

原文地址:http://www.cnblogs.com/haippy/archive/2011/12/04/2276064.html LevelDb日知录之一:LevelDb 101 说起LevelDb也许您不清楚,但是如果作为IT工程师,不知道下面两位大神级别的工程师,那您的领导估计会Hold不住了:Jeff Dean和Sanjay Ghemawat.这两位是Google公司重量级的工程师,为数甚少的Google Fellow之二. Jeff Dean其人:http://research.go

LevelDB的公共部件并不复杂,但为了更好的理解其各个核心模块的实现,此处挑几个关键的部件先行备忘. Arena(内存领地) Arena类用于内存管理,其存在的价值在于: 提高程序性能,减少Heap调用次数,由Arena统一分配后返回到应用层. 分配后无需执行dealloc,当Arena对象释放时,统一释放由其创建的所有内存. 便于内存统计,如Arena分配的整体内存大小等信息. class Arena { public: Arena(); ~Arena(); // Return a poin

上节内容讲到log文件在LevelDb中的主要作用是系统故障恢复时,能够保证不会丢失数据.因为在将记录写入内存的Memtable之前,会先写入Log文件,这样即使系统发生故障,Memtable中的数据没有来得及Dump到磁盘的SSTable文件,LevelDB也可以根据log文件恢复内存的Memtable数据结构内容,不会造成系统丢失数据,在这点上LevelDb和Bigtable是一致的. 下面我们带大家看看log文件的具体物理和逻辑布局是怎样的,LevelDb对于一个log文件,会把它切割成以

作者:Jeff Dean, Sanjay Ghemawat 原文:http://leveldb.googlecode.com/svn/trunk/doc/index.html 译者:phylips@bmy 2011-8-16 译文:http://duanple.blog.163.com/blog/static/70971767201171705113636/ LevelDB库提供了一种永久性的key value存储.Key和value都是任意的字节序列.在这个key value存储系统中,key

在说LevelDb之前,先认识两位大牛,Jeff Dean和Sanjay Ghemawat,这两位是Google公司重量级的工程师,为数甚少的Google Fellow之二. Jeff Dean其人:http://research.google.com/people/jeff/index.html,Google大规模分布式平台Bigtable和MapReduce主要设计和实现者. Sanjay Ghemawat其人:http://research.google.com/people/sanjay

为了程序的简洁,在caffe中是不带练习数据的,因此需要自己去下载.但在caffe根目录下的data文件夹里,作者已经为我们编写好了下载数据的脚本文件,我们只需要联网,运行这些脚本文件就行了. 注意:在caffe中运行所有程序,都必须在根目录下进行,否则会出错 1.mnist实例 mnist是一个手写数字库,由DL大牛Yan LeCun进行维护.mnist最初用于支票上的手写数字识别, 现在成了DL的入门练习库.征对mnist识别的专门模型是Lenet,算是最早的cnn模型了. mnist数据训

LevelDb日知录之一:LevelDb 101 说起LevelDb也许您不清楚,但是如果作为IT工程师,不知道下面两位大神级别的工程师,那您的领导估计会Hold不住了:Jeff Dean和Sanjay Ghemawat.这两位是Google公司重量级的工程师,为数甚少的Google Fellow之二. Jeff Dean其人:http://research.google.com/people/jeff/index.html,Google大规模分布式平台Bigtable和MapReduce主要设

LevelDb有如下一些特点: 首先,LevelDb是一个持久化存储的KV系统,和Redis这种内存型的KV系统不同,LevelDb不会像Redis一样狂吃内存,而是将大部分数据存储到磁盘上. 其次,LevleDb在存储数据时,是根据记录的key值有序存储的,就是说相邻的key值在存储文件中是依次顺序存储的,而应用可以自定义key大小比较函数,LevleDb会按照用户定义的比较函数依序存储这些记录. 再次,像大多数KV系统一样,LevelDb的操作接口很简单,基本操作包括写记录,读记录以及删除记

VS2015编译levelDB Leveldb是一个google实现的非常高效的kv数据库,非常适合嵌入到程序中.如果有简单的key-value数据库需求,而又想使用一个数据库服务的话,levelDB是非常合适的.(BerkeleyDB和forestdb也不错). 本文不适用于VS2013及更低版本. 1.下载level源码 直接使用git克隆一个即可 git clone https://github.com/google/leveldb.git 2.切换到windows分支 进入leveldb

郑重声明:本篇博客是自己学习 Leveldb 实现原理时参考了郎格科技系列博客整理的,原文地址:http://www.samecity.com/blog/Index.asp?SortID=12,只是为了加深印象,本文的配图是自己重新绘制的,大部分内容与原文相似,大家可以浏览原始页面 :-),感兴趣的话可以一起讨论 Leveldb 的实现原理! LevelDb日知录之一:LevelDb 101 说起LevelDb也许您不清楚,但是如果作为IT工程师,不知道下面两位大神级别的工程师,那您的领导估计会

郑重声明:本篇博客是自己学习 Leveldb 实现原理时参考了郎格科技系列博客整理的,原文地址:http://www.samecity.com/blog/Index.asp?SortID=12,只是为了加深印象,本文的配图是自己重新绘制的,大部分内容与原文相似,大家可以浏览原始页面 :-),感兴趣的话可以一起讨论 Leveldb 的实现原理! LevelDb日知录之一:LevelDb 101 说起LevelDb也许您不清楚,但是如果作为IT工程师,不知道下面两位大神级别的工程师,那您的领导估计会

参考网站:http://www.cnblogs.com/denny402/p/5082341.html 在深度学习的实际应用中,我们经常用到的原始数据是图片文件,如jpg,jpeg,png,tif等格式的,而且有可能图片的大小还不一致.而在caffe中经常使用的数据类型是lmdb或leveldb,因此就产生了这样的一个问题:如何从原始图片文件转换成caffe中能够运行的db(leveldb/lmdb)文件? 在caffe中,作者为我们提供了这样一个文件:convert_imageset.cpp,

先看懂文献1和2 1. 先了解sstable.SSTable: Sorted String Table [2] [10] WiscKey:  类似myisam, key value分离, 根据ssd优化,降低io放大. 2. 再了解Compaction 三种 from 太阁技术秀:一起聊聊cassandra 1)SizeTieredCompactionStrategy (STCS):每四个数据块压一块,对于insert多的系统好. 2)LeveledCompactionStrategy(LCS)

原文:http://www.cnblogs.com/denny402/p/5075490.html 为了程序的简洁,在caffe中是不带练习数据的,因此需要自己去下载.但在caffe根目录下的data文件夹里,作者已经为我们编写好了下载数据的脚本文件,我们只需要联网,运行这些脚本文件就行了. 注意:在caffe中运行所有程序,都必须在根目录下进行,否则会出错 1.mnist实例 mnist是一个手写数字库,由DL大牛Yan LeCun进行维护.mnist最初用于支票上的手写数字识别, 现在成了D