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HDFS-Tiering 数据分层存储
1.背景随着小米业务迅猛发展,存储到HDFS集群的数据量不断增大,存储成本也不断攀升。尤其是海外HDFS集群每GB数据的成本是国内集群的10倍左右,如何优化海外集群的存储成本变得非常迫切。海外HDFS
小米Redis的K8s容器化部署实践
小米的Redis使用规模很大,现在有数万个实例,并且每天有百万亿次的访问频率,支撑了几乎所有的产品线和生态链公司。之前所有的Redis都部署在物理机上,也没有做资源隔离,给管理治理带来了很大的困难。我们的运维人员工作压力很大,机器宕机网络抖动导致的Redis节点下线都经常需要人…
HBase Region Read Replicas功能详解
CAP原理指出,对于一个分布式系统来说,不可能同时满足一致性 (Consistency)、可用性(Availability)、分区容错性(Partition tolerance),而HBase则被设计成一个CP系统,在保证强一致性的同时,选择牺牲了一定的可用性。在对HBase的…
Talos读写一致性
前者由 Talos 基于 HDFS 的存储层来保障,本文将详细展开调度层一致性逻辑。 做为一个消息队列系统,需要保证消息的读写一致性。这需要满足两个方面: Talos 在 HDFS 的数据存储模型为:每个 Partition 在 HDFS 中对应一个目录,通过 append 方…
Flink流式计算在节省资源方面的简单分析
小米在流式计算方面经历了Storm、Spark Streaming和Flink的发展历程;从2019年1月接触Flink到现在,已经过去了大半年的时间了。对Flink的接触越深,越能感受到它在流式计算方面的强大能力;无论是实时性、时间语义还是对状态计算的支持等,都让很多之前需要…
消息队列价值思考
本文将带给你不一样的消息队列价值思考。 鉴于这些考虑,我把对消息队列的理解做一个简单总结,希望能帮助感兴趣的同学了解 Talos/EMQ 的价值和定位,以及它在企业架构中扮演着什么样的角色。 Jay Kreps (Confluent CEO,Kafka 核心作者) 在《The …
告别“纷纷扰扰”—小米OLAP服务架构演进
如果你是一名数据分析师,或者是一位经常和 SQL 打交道的研发工程师,那么 OLAP这个词对你一定不陌生。你或许听说过 OLAP、OLTP 技术,但是今天文章的主角OLAP 是由云技术平台提供的一款分布式数据分析服务,下面先简单介绍一下它。 小米 OLAP 是集存储计算于一体的…
了解uid和gid如何在Docker容器中工作
了解用户名,组名,用户ID(uid)和组ID(gid)如何在容器内运行的进程与主机系统之间进行映射对于构建安全系统非常重要。如果没有提供任何其他选项,容器中的进程将以root身份执行(除非在Dockerfile中提供了不同的uid)。本文将解释这是如何工作的,如何正确授予权 首…
优化Docker镜像,加速应用部署,教你6个小窍门
为了让用户的云端应用管理更高效、更方便,今天从6个方面分享一些溜到飞起的Docker镜像优化小窍门。 为了让版本管理起来更方便,应用部署速度更快,在创建镜像的过程中,建议工程师们明确指定包含版本或者其他辅助信息的tag。 如果不指定镜像tag,默认会使用latest。每次启动应…
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