大数据为什么不用对象存储
社区干货
免费公测|火山引擎大数据文件存储公测现已开启!
因计算集群中包含数据,导致不能实现真正的弹性计算。企业可以通过云上存算分离架构,以低成本的对象存储作为存储底座,完美地解决以上问题。而针对在大数据和机器学习场景下,由对象存储带来的诸如存储性能(IO ... 数据共享困难等问题。大数据文件存储推出 TOS 透明加速模式,支持以下关键特性:* 部分 HDFS 协议与 POSIX 协议支持;* 无需修改路径即可使用加速特性;* 缓存空间水平弹性伸缩;* 多云、多对象存储统一维护...
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3. 在云计算场景下,因计算集群中包含数据,导致不能实现真正的弹性计算。企业可以通过云上存算分离架构,以低成本的对象存储作为存储底座,完美地解决以上问题。而针对在大数据和机器学习场景下,由对象存储带来的... 数据场景下**,针对 I/O 性能要求高,小文件众多,数据共享困难等问题。大数据文件存储推出 TOS 透明加速模式,支持以下关键特性:- 部分 HDFS 协议与 POSIX 协议支持; - 无需修改路径即可使用加速特性; - 缓存...
三分钟了解大数据技术发展史|社区征文
这三篇论文影响了当今大数据生态,可以称得上大数据的基石,Doug cutting 大佬在基于谷歌的三篇论文开发出了 hadoop hdfs 分布式文件存储、MapReduce 计算框架,实际上从 hadoop 开源代码中窥见大数据并没有多么高深的... 随后被各类大数据产品支持,成为大数据平台上最主流的资源调度系统。经历了多年的发展从 2016 年前后 MapReduce 慢慢的被其他产品取代了,为什么会被取代了?主要有以下原因,高昂的维护成本,使用 MapReduce 需要严...
关于大数据计算框架 Flink 内存管理的原理与实现总结 | 社区征文
对象存储密度低:比如一个只包含boolean属性的对象占用16个字节,对象头占用8个,boolean属性占1个,对齐填充占了7个,实际上只需要一个bit(1/8字节)就够了他。- Full GC会极大的影响性能,尤其是为了处理更大数据而开... Flink没有采用java生态圈众多的序列化框架,而是自己实现了序列化框架。因为在flink中处理的数据流通常是同一类型,由于数据集对象的类型固定,对于数据集可以只保存一份对象schema信息,节省大量的存储空间。同时对于...
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大数据为什么不用对象存储-优选内容
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工业大数据分析与应用——知识总结 | 社区征文
大量的不相关信息,需要深度分析 * 价值密度低,商业价值高 * 多样(variety):**多源异构性**,不同形式(文本、图形、视频数据)、无模式或者模式不明显、不连贯语法和句义 * 大数据是由**结构化和非结构化数据**组成的 * 10%的结构化数据,存储在数据库中 * 90%的非结构化数据,它们与人类信息密切相关 * **结构化数据**,简单来说就是**数据库**。 * **非结构化数据**,数据结构不规则或不完整,没有预定义...
基于火山引擎 EMR 构建企业级数据湖仓
作者:辛现银,火山引擎开源大数据平台 E-MapReduce 技术架构师> 本文整理自火山引擎开发者社区[技术大讲堂第四期](https://developer.volcengine.com/activity/7127929233808031774)演讲,主要为大家介绍了数据湖仓... 开放存储:数据不局限于某种存储底层,支持包括从本地、HDFS 到云对象存储等多种底层。 - Table 格式:本质上是基于存储的、 Table 的数据+元数据定义。具体来说,这种数据格式有三个具体的实现:Delta Lake、I...
年终学习大礼包|云原生大数据知识地图
**云原生大数据**是大数据平台新一代架构和运行形态,是一种以平台云原生化部署、计算云原生调度、存储统一负载为特点,可以支持多种计算负载,计算调度更弹性,存储效能更高的大数据处理和分析平台。云原生大数据带来... 但此时计算存储是单独管理的。**存算分离负载**:- 降低扩缩容和数据 Rebalance 时间:云原生数据湖、数据仓、消息队列、搜索引擎如果支持存算分离的部署模式,将存储放在统一的大数据文件存储或对象存储上,这样...
字节跳动云原生大数据平台运维管理实践
**无服务状态感知:** 用户可以使用功能而不需要关注背后的运行状态,也不需要关心背后的逻辑;- **极致弹性伸缩**:对用户隐藏运行状态后,在云原生场景下的伸缩更为极致,按需使用可以使成本降低显著;- **快... 存储和网络等资源。调度层上面的核心引擎层主要是是字节自研的统一大数据存储系统,兼容 HDFS 语义的同时支持对接标准的 S3 对象存储。存储层的上一层是 Flink、Spark 等各类字节自研或优化的计算引擎、消息中间件、...
大数据学习架构实践|社区征文
大数据具有数据量大、数据多样化、数据价值稀疏等特点,因此导致处理大数据的大数据系统具有如下特点:1)分布式:单机无法处理海量数据;2)数据多样:需要支持各种数据源的各式各样的数据;3)数据存储量大且数据稀... 在场上没有团队的概念。> 分布式系统遵循CAP原则:> - C:Consistency,一致性> - A:Available,可用性> - P:Partition Tolerance,分区容错性一致性是指由于在分布式系统中,存在一个数据的多个备份,因此当...
什么是对象存储 TOS
火山引擎对象存储 TOS(Tinder Object Storage)是火山引擎提供的海量、安全、低成本、易用、高可靠、高可用的分布式云存储服务。您可以通过 RESTful API 接口、SDK 和工具等多种形式使用火山引擎 TOS。通过网络,您可以在任何应用、任何时间、任何地点管理和访问火山引擎 TOS 上的数据。 产品优势规模海量 火山引擎 TOS 通过自研分布式对象存储技术,通过领先的架构与技术支持,目前内部部署对象存储机器万台规模,存储规模超过 EB。传...
大数据文件存储-火山引擎
大数据文件存储是面向大数据和机器学习生态的文件存储和加速服务。支持完整的HDFS语义,无需修改代码即可使用高可靠,低成本,高可用和无限容量的分布式文件系统。与火山引擎 VKE/VCI 相结合提供近端数据加速,多级数据缓存等能力
字节跳动云原生大数据平台运维管理实践
也不需要关心背后的逻辑;* **极致弹性伸缩** :对用户隐藏运行状态后,在云原生场景下的伸缩更为极致,按需使用可以使成本降低显著;* **快速故障转移** :当故障发生时借助极致的弹性伸缩特性,可以快速下线故障节点,... 存储和网络等资源。调度层上面的核心引擎层主要是是字节自研的统一大数据存储系统,兼容 HDFS 语义的同时支持对接标准的 S3 对象存储。存储层的上一层是 Flink、Spark 等各类字节自研或优化的计算引擎、消息中间件、...
年终学习大礼包|云原生大数据知识地图
传统大数据组件繁多,安装运维复杂,在生产使用中需要大量的人力支持;2. 在线业务和大数据业务各自使用独立的资源池,使得资源流转困难,利用率低,成本上升;3. 传统大数据架构没有 CICD 机制,缺少测试和质量控制流程... 但此时计算存储是单独管理的。 **存算分离负载** :* 降低扩缩容和数据 Rebalance 时间:云原生数据湖、数据仓、消息队列、搜索引擎如果支持存算分离的部署模式,将存储放在统一的大数据文件存储或对象存储上,这...
