计算资源和存储资源扩容速度不匹配 ,不同时期需要不同的存储空间和计算能力配比,导致机器选型不便;2. 计算资源和存储资源按某一比例强绑定,系统扩容必须按节点数目增加,导致内存或磁盘的浪费;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,由对象存储带来的诸如存储性能(IO...
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,由对象存储带来的诸如存储性能(IO 瓶颈)、接口兼容性等问题,火山引擎推出自研的**大数据文件存储(CloudFS)** 作为解决方案。火山引擎大数据文件存储以对象存储为底座,针对大数据和机器学习场景进行了完整的兼容和优化,助力更多企业...
越来越多的数据需要进行收集、存储、处理和分析。云存储作为云上的数据底层载体,支撑着越来越多的应用负载。无论是“稳”态还是“敏”态业务,或者创新型业务,都需要高可靠、高可用、高性能、高扩展性的云存储服务。按照经典的划分方式,云存储一般分为块、文件、对象三大类型,其中文件存储一般又分为通用文件存储NAS、并行文件存储PFS、大数据文件存储等。而对象存储经过多年的发展和演进,已经成为存放非结构化数据的首选,并在大...
HDFS 平台在公司内部已经成长为总数十万台级别服务器的大平台,支持了 10 EB 级别的数据量。**当前在字节跳动,** **HDFS** **承载的主要业务如下:**- Hive,HBase,日志服务,Kafka 数据存储 - Yarn,Flink 的计... 由于我们的 DanceNN 底层元数据实现了本地目录树管理结构,因此我们 DanceNN 的启动优化都是围绕着这样的设计来做的。#### **多线程扫描和填充 BlockMap**在系统启动过程中,第一步就是读取目录树中保存的信息并...
本文介绍 TOS 中较大对象的常见使用场景。 上传大对象:请参见分片上传。 下载大对象:请参见范围下载。 拷贝大对象:请参见分片拷贝。
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容器服务基于 Kubernetes 容器存储接口(CSI),融合火山引擎弹性快存储 EBS、文件存储 NAS、大数据文件存储 CloudFS 和对象存储 TOS 等,提供容器网络存储能力。本文主要介绍容器服务支持的存储类型和网络存储在各种场景下的对比。 容器服务支持的存储类型容器服务支持在工作负载中绑定多种网络存储类型。容器服务存储结构和每个网络存储的应用场景示意图如下所示。 网络存储对比各个网络存储类型的对比如下所示。 维度 EBS NAS TO...
越来越多的数据需要进行收集、存储、处理和分析。云存储作为云上的数据底层载体,支撑着越来越多的应用负载。无论是“稳”态还是“敏”态业务,或者创新型业务,都需要高可靠、高可用、高性能、高扩展性的云存储服务。按照经典的划分方式,云存储一般分为块、文件、对象三大类型,其中文件存储一般又分为通用文件存储NAS、并行文件存储PFS、大数据文件存储等。而对象存储经过多年的发展和演进,已经成为存放非结构化数据的首选,并在大...
HDFS 平台在公司内部已经成长为总数十万台级别服务器的大平台,支持了 10 EB 级别的数据量。**当前在字节跳动,** **HDFS** **承载的主要业务如下:**- Hive,HBase,日志服务,Kafka 数据存储 - Yarn,Flink 的计... 由于我们的 DanceNN 底层元数据实现了本地目录树管理结构,因此我们 DanceNN 的启动优化都是围绕着这样的设计来做的。#### **多线程扫描和填充 BlockMap**在系统启动过程中,第一步就是读取目录树中保存的信息并...
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。传统用户自建对象存储系统,存在扩展性支持的节点规模有限,难以满足 100PB 级的扩展性要求; 桶和对象的元数据管理存在瓶颈,单桶并发写入性能较低,单桶对象数量有限等问题。TOS 对象存储服务单桶提供无限的存储能力,帮助您轻松应对海量数据存储与管理。 高持久性 TOS 对象存储采用了分布...
Kafka 数据存储* Yarn,Flink 的计算框架平台数据* Spark,MapReduce 的计算相关数据存储**02****字节跳动特色的 HDFS 架构**在深入相关的技术细节之前,我们先看看字节跳动... 第一步就是读取目录树中保存的信息并且填入 BlockMap 中,类似 Java 版 NN 读取 FSImage 的操作。在具体实现过程中,首先起多个线程并行扫描静态目录树结构。将扫描的结果放入一个加锁的 Buffer 中。当 Buffer 中的元...
因为是基于对象存储,且 Alluxio 本身是一个透明的数据格式,在对象存储上看到的目录结构和数据都可以直接呈现给业务。- 第二个方案是对象存储+JuiceFS。这个方案比较大的一个优点是整体的 POSIX 兼容性是非常优秀的。整体的成本也比较廉价的,因为它很多时候会用到一些计算机上的本地盘作为缓存加速的介质。需要注意的是它的数据格式是私有格式,因为数据存储在对象存储上是会切块的,所以从对象存储上看不到完整的文件。这一方案...