分布式文件存储

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SequoiaSQL - 分布式MySQL存储引擎
SequoiaSQL - 分布式MySQL存储引擎是一款支持SequoiaDB 3.x作为后端数据库的分布式MySQL存储引擎。它将扩展支持多种数据库,如MongoDB和Redis等。为了提升可扩展性和性能,SequoiaSQL - 分布式MySQL存储引擎可以替代InnoDB,将用户数据、索引和LOB存储在后端的分布式数据库中。构建时使用boost-1.59.0,源代码来自mysql-5.7.24以及SequoiaDB C++驱动3.0.1。
HDFS分布式文件系统
HDFS是大数据的核心组件之一,Hive的数据存储在HDFS中,Mapreduce和Spark的计算数据也存储在HDFS中,HBase的region也在HDFS中。在HDFS shell客户端,我们可以进行上传、删除等多种操作,并管理文件系统。熟练使用HDFS有助于更好地理解和掌握大数据技术。实验的主要目的是掌握HDFS的常用操作和文件系统管理。
分布式数据存储解决方案
随着信息技术的迅速发展,特别是城市化进程中视频监控系统的广泛应用,对数据存储的需求日益增加。这些需求不仅表现为数据量急剧增长,还体现在数据处理速度与效率方面。传统的存储方式(如基于IP-SAN的方案)已无法满足当前的需求。提供了一种针对大规模高清视频数据的高性能分布式存储系统。通过逻辑卷结构、两级索引结构和分组策略与互备机制,有效解决了传统存储方案中存在的随机读写、磁盘碎片等问题,提高了系统的可靠性和性能。
Redis分布式存储系统详解
Redis分布式存储系统是一种多节点的分布式存储解决方案,提高系统的可扩展性和容错能力。它通过在多个Redis实例之间分散数据,实现了数据的自动切分和高可用性。详细介绍了Redis集群的基础概念、数据分布机制、主从复制原理以及一致性保证。Redis集群采用固定数量的哈希槽来分配数据,保证了键与哈希槽之间的均匀分布,并能动态调整哈希槽以应对集群规模的变化。主从复制机制增强了系统的容错能力和可用性,当主节点发生故障时,系统会自动选举新的主节点以保持集群的运行。尽管Redis集群不提供强一致性保证,但在大多数场景下已经足够满足需求。
HDFS Comics Hadoop分布式存储基础
HDFS是Hadoop分布式计算的存储基础。HDFS具有高容错性,可以部署在通用硬件设备上,适合数据密集型应用,并且提供对数据读写的高吞吐量。HDFS能够提供对数据的可扩展访问,通过简单地往集群里添加节点就可以解决大量客户端同时访问的问题。HDFS支持传统的层次文件组织结构,同现有的一些文件系统类似,如可以对文件进行创建、删除、重命名等操作。
HDFS分布式文件系统讲义
此讲义讲解了分布式文件系统HDFS
MooseFS分布式文件系统概况
MooseFS支持FUSE,部署相对轻量级。存在单点依赖问题。国内应用较多。
Hadoop分布式文件系统简介
Hadoop分布式文件系统(HDFS)是Apache Hadoop项目的核心组件之一,处理大数据存储和处理需求。它通过在廉价硬件上分布数据和计算任务来提供高容错性和高可靠性。HDFS适用于需要处理大规模数据的应用场景,如数据分析和机器学习。
MooseFS分布式文件系统详解
MooseFS是一个采用C语言编写的高容错性分布式文件系统,能够将数据资源分布存储在多台不同的物理介质上,并为用户提供统一的访问接口。用户可以通过mfsmount与管理服务器交互,操作元数据文件并与数据服务器交换数据,这一机制基于FUSE(用户空间文件系统),使MooseFS能够在支持FUSE的操作系统上工作,如Linux、FreeBSD、OpenSolaris和MacOS等。
FastDFS系统架构解析-经典分布式文件存储系统介绍
FastDFS系统架构详细解析,探讨其在分布式文件存储领域的经典应用。