ceph源碼下載
⑴ 什麼是K8S
k8s全稱kubernetes,這個名字大家應該都不陌生,k8s是為容器服務而生的一個可移植容器的編排管理工具,越來越多的公司正在擁抱k8s,並且當前k8s已經主導了雲業務流程,推動了微服務架構等熱門技術的普及和落地,正在如火如荼的發展。想要了解更多,我推薦你去看看時速雲,他們是一家全棧雲原生技術服務提供商,提供雲原生應用及數據平台產品,其中涵蓋容器雲PaaS、DevOps、微服務治理、服務網格、API網關等。大家可以去體驗一下。
希望能給您提供幫助,可以給個大大的贊不。
⑵ 怎麼查看 ceph osd 參數值默認值
為了顯示 Ceph 集群中每個 OSD 中包含的 PGs 數量,可以用如下方法: $ ceph --format xml pg mp | \ xmlstarlet sel -t -m "//pg_stats/pg_stat/acting" -v osd -n | \ sort -n | uniq -c 332 0 312 1 299 2 326 3 291 4 295 5 316 6 311 7 3.
⑶ linux是干什麼的
Linux是一套免費使用和自由傳播的類Unix操作系統,是一個基於POSIX和Unix的多用戶、多任務、支持多線程和多CPU的操作系統。伴隨著互聯網的發展,Linux得到了來自全世界軟體愛好者、組織、公司的支持。它除了在伺服器操作系統方面保持著強勁的發展勢頭以外,在個人電腦、嵌入式系統上都有著長足的進步。使用者不僅可以直觀地獲取該操作系統的實現機制,而且可以根據自身的需要來修改完善這個操作系統,使其最大化地適應用戶的需要。
Linux不僅系統性能穩定,而且是開源軟體。其核心防火牆組件性能高效、配置簡單,保證了系統的安全。在很多企業網路中,為了追求速度和安全,Linux操作系統不僅僅是被網路運維人員當作伺服器使用,Linux既可以當作伺服器,又可以當作網路防火牆是Linux的 一大亮點。
Linux與其他操作系統相比 ,具有開放源碼、沒有版權、技術社區用戶多等特點 ,開放源碼使得用戶可以自由裁剪,靈活性高,功能強大,成本低。尤其系統中內嵌網路協議棧 ,經過適當的配置就可實現路由器的功能。這些特點使得Linux成為開發路由交換設備的理想開發平台。
現在網路設備一般都是linux操作系統,比如:軟防火牆、軟路由、軟監控、雲計算等,這些都是使用linux內核開發的。
⑷ 分布式存儲有哪些
問題一:當前主流分布式文件系統有哪些?各有什麼優缺點 目前幾個主流的分布式文件系統除GPFS外,還有PVFS、Lustre、PanFS、GoogleFS等。
1.PVFS(Parallel Virtual File System)項目是Clemson大學為了運行Linux集群而創建的一個開源項目,目前PVFS還存在以下不足:
1)單一管理節點:只有一個管理節點來管理元數據,當集群系統達到一定的規模之後,管理節點將可能出現過度繁忙的情況,這時管理節點將成為系統瓶頸;
2)對數據的存儲缺乏容錯機制:當某一I/O節點無法工作時,數據將出現不可用的情況;
3)靜態配置:對PVFS的配置只能在啟動前進行,一旦系統運行則不可再更改原先的配置。
2.Lustre文件系統是一個基於對象存儲的分布式文件系統,此項目於1999年在Carnegie Mellon University啟動,Lustre也是一個開源項目。它只有兩個元數據管理節點,同PVFS類似,當系統達到一定的規模之後,管理節點會成為Lustre系統中的瓶頸。
3.PanFS(Panasas File System)是Panasas公司用於管理自己的集群存儲系統的分布式文件系統。
4.GoogleFS(Google File System)是Google公司為了滿足公司內部的數據處理需要而設計的一套分布式文件系統。
5.相對其它的文件系統,GPFS的主要優點有以下三點:
1)使用分布式鎖管理和大數據塊策略支持更大規模的集群系統,文件系統的令牌管理器為塊、inode、屬性和目錄項建立細粒度的鎖,第一個獲得鎖的客戶將負責維護相應共享對象的一致性管理,這減少了元數據伺服器的負擔;
2)擁有多個元數據伺服器,元數據也是分布式,使得元數據的管理不再是系統瓶頸;
3)令牌管理以位元組作為鎖的最小單位,也就是說除非兩個請求訪問的是同一文件的同一位元組數據,對於數據的訪問請求永遠不會沖突.
問題二:分布式存儲是什麼?選擇什麼樣的分布式存儲更好? 分布式存儲系統,是將數據分散存儲在多 *** 立的設備上。傳統的網路存儲系統採用集中的存儲伺服器存放所有數據,存儲伺服器成為系統性能的瓶頸,也是可靠性和安全性的焦點,不能滿足大規模存儲應用的需要。分布式網路存儲系統採用可擴展的系統結構,利用多台存儲伺服器分擔存儲負荷,利用位置伺服器定位存儲信息,它不但提高了系統的可靠性、可用性和存取效率,還易於擴展。
聯想超融合ThinkCloud AIO超融合雲一體機是聯想針對企業級用戶推出的核心產品。ThinkCloud AIO超融合雲一體機實現了對雲管理平台、計算、網路和存儲系統的無縫集成,構建了雲計算基礎設施即服務的一站式解決方案,為用戶提供了一個高度簡化的一站式基礎設施雲平台。這不僅使得業務部署上線從周縮短到天,而且與企業應用軟體、中間件及資料庫軟體完全解耦,能夠有效提升企業IT基礎設施運維管理的效率和關鍵應用的性能
問題三:什麼是分布式存儲系統? 就是將數據分散存儲在多 *** 立的設備上
問題四:什麼是分布式數據存儲 定義:
分布式資料庫是指利用高速計算機網路將物理上分散的多個數據存儲單元連接起來組成一個邏輯上統一的資料庫。分布式資料庫的基本思想是將原來集中式資料庫中的數據分散存儲到多個通過網路連接的數據存儲節點上,以獲取更大的存儲容量和更高的並發訪問量。近年來,隨著數據量的高速增長,分布式資料庫技術也得到了快速的發展,傳統的關系型資料庫開始從集中式模型向分布式架構發展,基於關系型的分布式資料庫在保留了傳統資料庫的數據模型和基本特徵下,從集中式存儲走向分布式存儲,從集中式計算走向分布式計算。
特點:
1.高可擴展性:分布式資料庫必須具有高可擴展性,能夠動態地增添存儲節點以實現存儲容量的線性擴展。
2 高並發性:分布式資料庫必須及時響應大規模用戶的讀/寫請求,能對海量數據進行隨機讀/寫。
3. 高可用性:分布式資料庫必須提供容錯機制,能夠實現對數據的冗餘備份,保證數據和服務的高度可靠性。
問題五:分布式文件系統有哪些主要的類別? 分布式存儲在大數據、雲計算、虛擬化場景都有勇武之地,在大部分場景還至關重要。munity.emc/message/655951 下面簡要介紹*nix平台下分布式文件系統的發展歷史:
1、單機文件系統
用於操作系統和應用程序的本地存儲。
2、網路文件系統(簡稱:NAS)
基於現有乙太網架構,實現不同伺服器之間傳統文件系統數據共享。
3、集群文件系統
在共享存儲基礎上,通過集群鎖,實現不同伺服器能夠共用一個傳統文件系統。
4、分布式文件系統
在傳統文件系統上,通過額外模塊實現數據跨伺服器分布,並且自身集成raid保護功能,可以保證多台伺服器同時訪問、修改同一個文件系統。性能優越,擴展性很好,成本低廉。
問題六:分布式文件系統和分布式資料庫有什麼不同 分布式文件系統(dfs)和分布式資料庫都支持存入,取出和刪除。但是分布式文件系統比較暴力,可以當做key/value的存取。分布式資料庫涉及精煉的數據,傳統的分布式關系型資料庫會定義數據元組的schema,存入取出刪除的粒度較小。
分布式文件系統現在比較出名的有GFS(未開源),HDFS(Hadoop distributed file system)。分布式資料庫現在出名的有Hbase,oceanbase。其中Hbase是基於HDFS,而oceanbase是自己內部實現的分布式文件系統,在此也可以說分布式資料庫以分布式文件系統做基礎存儲。
問題七:分布式存儲有哪些 華為的fusionstorage屬於分布式 您好,很高興能幫助您,首先,FusionDrive其實是一塊1TB或3TB機械硬碟跟一塊128GB三星830固態硬碟的組合。我們都知道,很多超極本同樣採用了混合型硬碟,但是固態硬碟部分的容量大都只有8GB到32GB之間,這個區間無法作為系統盤來使用,只能作
問題八:linux下常用的分布式文件系統有哪些 這他媽不是騰訊今年的筆試題么
NFS(tldp/HOWTO/NFS-HOWTO/index)
網路文件系統是FreeBSD支持的文件系統中的一種,也被稱為NFS。
NFS允許一個系統在網路上與它人共享目錄和文件。通過使用NFS, 用戶和程序可以象訪問本地文件一樣訪問遠端系統上的文件。它的好處是:
1、本地工作站使用更少的磁碟空間,因為通常的數據可以存放在一台機器上而且可以通過網路訪問到。
2、用戶不必在每個網路上機器裡面都有一個home目錄。home目錄可以被放在NFS伺服器上並且在網路上處處可用。
3、諸如軟碟機、CDROM、和ZIP之類的存儲設備可以在網路上面被別的機器使用。可以減少整個網路上的可移動介質設備的數量。
開發語言c/c++,可跨平台運行。
OpenAFS(openafs)
OpenAFS是一套開放源代碼的分布式文件系統,允許系統之間通過區域網和廣域網來分享檔案和資源。OpenAFS是圍繞一組叫做cell的文件伺服器組織的,每個伺服器的標識通常是隱藏在文件系統中,從AFS客戶機登陸的用戶將分辨不出他們在那個伺服器上運行,因為從用戶的角度上看,他們想在有識別的Unix文件系統語義的單個系統上運行。
文件系統內容通常都是跨cell復制,一便一個硬碟的失效不會損害OpenAFS客戶機上的運行。OpenAFS需要高達1GB的大容量客戶機緩存,以允許訪問經常使用的文件。它是一個十分安全的基於kerbero的系統,它使用訪問控制列表(ACL)以便可以進行細粒度的訪問,這不是基於通常的Linux和Unix安全模型。開發協議IBM Public,運行在linux下。
MooseFs(derf.homelinux)
Moose File System是一個具備容錯功能的網路分布式文件統,它將數據分布在網路中的不同伺服器上,MooseFs通過FUSE使之看起來就 是一個Unix的文件系統。但有一點問題,它還是不能解決單點故障的問題。開發語言perl,可跨平台操作。
pNFS(pnfs)
網路文件系統(Network FileSystem,NFS)是大多數區域網(LAN)的重要的組成部分。但NFS不適用於高性能計算中苛刻的輸入書櫥密集型程序,至少以前是這樣。NFS標準的罪行修改納入了Parallel NFS(pNFS),它是文件共享的並行實現,將傳輸速率提高了幾個數量級。
開發語言c/c++,運行在linu下。
googleFs
據說是一個比較不錯的一個可擴展分布式文件系統,用於大型的,分布式的,對大量數據進行訪問的應用。它運行於廉價的普通硬體上,但可以提供容錯功能,它可以給大量的用戶提供性能較高的服務。google自己開發的。
問題九:分布式存儲都有哪些,並闡述其基本實現原理 神州雲科 DCN NCS DFS2000(簡稱DFS2000)系列是面向大數據的存儲系統,採用分布式架構,真正的分布式、全對稱群集體系結構,將模塊化存儲節點與數據和存儲管理軟體相結合,跨節點的客戶端連接負載均衡,自動平衡容量和性能,優化集群資源,3-144節點無縫擴展,容量、性能歲節點增加而線性增長,在 60 秒鍾內添加一個節點以擴展性能和容量。
問題十:linux 分布式系統都有哪些? 常見的分布式文件系統有,GFS、HDFS、Lustre 、Ceph 、GridFS 、mogileFS、TFS、FastDFS等。各自適用於不同的領域。它們都不是系統級的分布式文件系統,而是應用級的分布式文件存儲服務。
GFS(Google File System)
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Google公司為了滿足本公司需求而開發的基於Linux的專有分布式文件系統。。盡管Google公布了該系統的一些技術細節,但Google並沒有將該系統的軟體部分作為開源軟體發布。
下面分布式文件系統都是類 GFS的產品。
HDFS
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Hadoop 實現了一個分布式文件系統(Hadoop Distributed File System),簡稱HDFS。 Hadoop是Apache Lucene創始人Doug Cutting開發的使用廣泛的文本搜索庫。它起源於Apache Nutch,後者是一個開源的網路搜索引擎,本身也是Luene項目的一部分。Aapche Hadoop架構是MapRece演算法的一種開源應用,是Google開創其帝國的重要基石。
Ceph
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是加州大學聖克魯茲分校的Sage weil攻讀博士時開發的分布式文件系統。並使用Ceph完成了他的論文。
說 ceph 性能最高,C++編寫的代碼,支持Fuse,並且沒有單點故障依賴, 於是下載安裝, 由於 ceph 使用 btrfs 文件系統, 而btrfs 文件系統需要 Linux 2.6.34 以上的內核才支持。
可是ceph太不成熟了,它基於的btrfs本身就不成熟,它的官方網站上也明確指出不要把ceph用在生產環境中。
Lustre
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Lustre是一個大規模的、安全可靠的,具備高可用性的集群文件系統,它是由SUN公司開發和維護的。
該項目主要的目的就是開發下一代的集群文件系統,可以支持超過10000個節點,數以PB的數據量存儲系統。
目前Lustre已經運用在一些領域,例如HP SFS產品等。
⑸ 大數據分析,大數據開發,數據挖掘 所用到技術和工具
大數據分析是一個含義廣泛的術語,是指數據集,如此龐大而復雜的,他們需要專門設計的硬體和軟體工具進行處理。該數據集通常是萬億或EB的大小。這些數據集收集自各種各樣的來源:感測器,氣候信息,公開的信息,如雜志,報紙,文章。大數據分析產生的其他例子包括購買交易記錄,網路日誌,病歷,軍事監控,視頻和圖像檔案,及大型電子商務。
大數據分析,他們對企業的影響有一個興趣高漲。大數據分析是研究大量的數據的過程中尋找模式,相關性和其他有用的信息,可以幫助企業更好地適應變化,並做出更明智的決策。
一、Hadoop
Hadoop是一個開源框架,它允許在整個集群使用簡單編程模型計算機的分布式環境存儲並處理大數據。它的目的是從單一的伺服器到上千台機器的擴展,每一個台機都可以提供本地計算和存儲。
Hadoop 是一個能夠對大量數據進行分布式處理的軟體框架。但是 Hadoop 是以一種可靠、高效、可伸縮的方式進行處理的。Hadoop 是可靠的,即使計算元素和存儲會失敗,它維護多個工作數據副本,確保能夠針對失敗的節點重新分布處理。Hadoop是高效的,它採用並行的方式工作,通過並行處理加快處理速度。Hadoop 還是可伸縮的,能夠處理 PB 級數據。此外,Hadoop 依賴於社區伺服器,因此它的成本比較低,任何人都可以使用。
Hadoop是輕松架構和使用的分布式計算平台。用戶可以輕松地在Hadoop上開發和運行處理海量數據的應用程序。它主要有以下幾個優點:
1、高可靠性。Hadoop按位存儲和處理數據的能力值得人們信賴。
2、高擴展性。Hadoop是在可用的計算機集簇間分配數據並完成計算任務的,這些集簇可以方便地擴展到數以千計的節點中。
3、高效性。Hadoop能夠在節點之間動態地移動數據,並保證各個節點的動態平衡,因此處理速度非常快。
4、高容錯性。Hadoop能夠自動保存數據的多個副本,並且能夠自動將失敗的任務重新分配。
Hadoop帶有用 Java 語言編寫的框架,因此運行在 Linux 生產平台上是非常理想的。Hadoop 上的應用程序也可以使用其他語言編寫,比如 C++。
二、HPCC
HPCC,High Performance Computing and Communications(高性能計算與通信)的縮寫。1993年,由美國科學、工程、技術聯邦協調理事會向國會提交了"重大挑戰項目:高性能計算與通信"的報告,也就是被稱為HPCC計劃的報告,即美國總統科學戰略項目,其目的是通過加強研究與開發解決一批重要的科學與技術挑戰問題。HPCC是美國實施信息高速公路而上實施的計劃,該計劃的實施將耗資百億美元,其主要目標要達到:開發可擴展的計算系統及相關軟體,以支持太位級網路傳輸性能,開發千兆比特網路技術,擴展研究和教育機構及網路連接能力。
十、Tableau Public
1、什麼是Tableau Public -大數據分析工具
這是一個簡單直觀的工具。因為它通過數據可視化提供了有趣的見解。Tableau Public的百萬行限制。因為它比數據分析市場中的大多數其他玩家更容易使用票價。使用Tableau的視覺效果,您可以調查一個假設。此外,瀏覽數據,並交叉核對您的見解。
2、Tableau Public的使用
您可以免費將互動式數據可視化發布到Web;無需編程技能;發布到Tableau Public的可視化可以嵌入到博客中。此外,還可以通過電子郵件或社交媒體分享網頁。共享的內容可以進行有效硫的下載。這使其成為最佳的大數據分析工具。
3、Tableau Public的限制
所有數據都是公開的,並且限制訪問的范圍很小;數據大小限制;無法連接到[R ;讀取的唯一方法是通過OData源,是Excel或txt。
十一、OpenRefine
1、什麼是OpenRefine - 數據分析工具
以前稱為GoogleRefine的數據清理軟體。因為它可以幫助您清理數據以進行分析。它對一行數據進行操作。此外,將列放在列下,與關系資料庫表非常相似。
2、OpenRefine的使用
清理凌亂的數據;數據轉換;從網站解析數據;通過從Web服務獲取數據將數據添加到數據集。例如,OpenRefine可用於將地址地理編碼到地理坐標。
3、OpenRefine的局限性
Open Refine不適用於大型數據集;精煉對大數據不起作用
十二、KNIME
1、什麼是KNIME - 數據分析工具
KNIME通過可視化編程幫助您操作,分析和建模數據。它用於集成各種組件,用於數據挖掘和機器學習。
2、KNIME的用途
不要寫代碼塊。相反,您必須在活動之間刪除和拖動連接點;該數據分析工具支持編程語言;事實上,分析工具,例如可擴展運行化學數據,文本挖掘,蟒蛇,和[R 。
3、KNIME的限制
數據可視化不佳
十三、Google Fusion Tables
1、什麼是Google Fusion Tables
對於數據工具,我們有更酷,更大版本的Google Spreadsheets。一個令人難以置信的數據分析,映射和大型數據集可視化工具。此外,Google Fusion Tables可以添加到業務分析工具列表中。這也是最好的大數據分析工具之一,大數據分析十八般工具。
2、使用Google Fusion Tables
在線可視化更大的表格數據;跨越數十萬行進行過濾和總結;將表與Web上的其他數據組合在一起;您可以合並兩個或三個表以生成包含數據集的單個可視化;
3、Google Fusion Tables的限制
表中只有前100,000行數據包含在查詢結果中或已映射;在一次API調用中發送的數據總大小不能超過1MB。
十四、NodeXL
1、什麼是NodeXL
它是關系和網路的可視化和分析軟體。NodeXL提供精確的計算。它是一個免費的(不是專業的)和開源網路分析和可視化軟體。NodeXL是用於數據分析的最佳統計工具之一。其中包括高級網路指標。此外,訪問社交媒體網路數據導入程序和自動化。
2、NodeXL的用途
這是Excel中的一種數據分析工具,可幫助實現以下方面:
數據導入;圖形可視化;圖形分析;數據表示;該軟體集成到Microsoft Excel 2007,2010,2013和2016中。它作為工作簿打開,包含各種包含圖形結構元素的工作表。這就像節點和邊緣;該軟體可以導入各種圖形格式。這種鄰接矩陣,Pajek .net,UCINet .dl,GraphML和邊緣列表。
3、NodeXL的局限性
您需要為特定問題使用多個種子術語;在稍微不同的時間運行數據提取。
十五、Wolfram Alpha
1、什麼是Wolfram Alpha
它是Stephen Wolfram創建的計算知識引擎或應答引擎。
2、Wolfram Alpha的使用
是Apple的Siri的附加組件;提供技術搜索的詳細響應並解決微積分問題;幫助業務用戶獲取信息圖表和圖形。並有助於創建主題概述,商品信息和高級定價歷史記錄。
3、Wolfram Alpha的局限性
Wolfram Alpha只能處理公開數字和事實,而不能處理觀點;它限制了每個查詢的計算時間;這些數據分析統計工具有何疑問?
十六、Google搜索運營商
1、什麼是Google搜索運營商
它是一種強大的資源,可幫助您過濾Google結果。這立即得到最相關和有用的信息。
2、Google搜索運算符的使用
更快速地過濾Google搜索結果;Google強大的數據分析工具可以幫助發現新信息。
十七、Excel解算器
1、什麼是Excel解算器
Solver載入項是Microsoft Office Excel載入項程序。此外,它在您安裝Microsoft Excel或Office時可用。它是excel中的線性編程和優化工具。這允許您設置約束。它是一種先進的優化工具,有助於快速解決問題。
2、求解器的使用
Solver找到的最終值是相互關系和決策的解決方案;它採用了多種方法,來自非線性優化。還有線性規劃到進化演算法和遺傳演算法,以找到解決方案。
3、求解器的局限性
不良擴展是Excel Solver缺乏的領域之一;它會影響解決方案的時間和質量;求解器會影響模型的內在可解性;
十八、Dataiku DSS
1、什麼是Dataiku DSS
這是一個協作數據科學軟體平台。此外,它還有助於團隊構建,原型和探索。雖然,它可以更有效地提供自己的數據產品。
2、Dataiku DSS的使用
Dataiku DSS - 數據分析工具提供互動式可視化界面。因此,他們可以構建,單擊,指向或使用SQL等語言。
3、Dataiku DSS的局限性
有限的可視化功能;UI障礙:重新載入代碼/數據集;無法輕松地將整個代碼編譯到單個文檔/筆記本中;仍然需要與SPARK集成
以上的工具只是大數據分析所用的部分工具,小編就不一一列舉了,下面把部分工具的用途進行分類:
1、前端展現
用於展現分析的前端開源工具有JasperSoft,Pentaho, Spagobi, Openi, Birt等等。
用於展現分析商用分析工具有Style Intelligence、RapidMiner Radoop、Cognos, BO, Microsoft Power BI, Oracle,Microstrategy,QlikView、 Tableau 。
國內的有BDP,國雲數據(大數據分析魔鏡),思邁特,FineBI等等。
2、數據倉庫
有Teradata AsterData, EMC GreenPlum, HP Vertica 等等。
3、數據集市
有QlikView、 Tableau 、Style Intelligence等等。
當然學大數據分析也有很多坑:
《轉行大數據分析師後悔了》、《零基礎學大數據分析現實嗎》、《大數據分析培訓好就業嗎》、《轉行大數據分析必知技能》