精品国产亚洲一区二区三区|亚洲国产精彩中文乱码AV|久久久久亚洲AV综合波多野结衣|漂亮少妇各种调教玩弄在线

<blockquote id="ixlwe"><option id="ixlwe"></option></blockquote>
  • <span id="ixlwe"></span>

  • <abbr id="ixlwe"></abbr>

    對象存儲BOS發(fā)布全新工具,加速自建HDFS到云端的訪問速度

    原標(biāo)題:對象存儲BOS發(fā)布全新工具,加速自建HDFS到云端的訪問速度

    想讓自建Hadoop擁有流暢的云端訪問體驗?想替老板省點錢?是時候升級你的裝備了!

    百度智能云對象存儲服務(wù)BOS新推出BOS HDFS工具,支持HDFS數(shù)據(jù)在BOS中的海量存儲,并能在上層數(shù)據(jù)運(yùn)算中使用HDFS標(biāo)準(zhǔn)接口來對數(shù)據(jù)以進(jìn)行訪問和讀寫,可有效解決自建HDFS數(shù)據(jù)的高運(yùn)維成本和低可擴(kuò)展性問題,讓你的Hadoop分布式文件系統(tǒng)發(fā)揮最大性能。

    HDFS面臨瓶頸有哪些?

    首先,來了解一下問題的根源是什么?

    眾所周知,Hadoop在分布式數(shù)據(jù)處理方面具有出色的能力,憑借其可靠、高效、可伸縮、并發(fā)處理的特點,已發(fā)展為當(dāng)今最為主流的大數(shù)據(jù)開源框架之一。

    而作為 Hadoop 生態(tài)中最為重要的部分,HDFS(Hadoop Distributed File System)是大數(shù)據(jù)分析場景的存儲基石,具有高容錯性的特點,能支持應(yīng)用程序進(jìn)行大規(guī)模高吞吐訪問,為海量數(shù)據(jù)提供了可靠的存儲性能。

    但隨著數(shù)據(jù)爆發(fā)性增長,原生Hadoop面臨新的挑戰(zhàn)。例如,大量數(shù)據(jù)存放在自建HDFS上增加了用戶運(yùn)維成本,HDFS namenode單臺機(jī)器內(nèi)存限制導(dǎo)致本身難以擴(kuò)展。同時,本地HDFS上的海量數(shù)據(jù)不斷增長,也給企業(yè)帶來了巨大的硬件成本問題。 凡此種種,迫使企業(yè)越來越多的選擇將數(shù)據(jù)存儲在云端,即存儲在對象存儲服務(wù)當(dāng)中。但此時,由于對象存儲上層數(shù)據(jù)接口的限制,對象存儲中數(shù)據(jù)和HDFS之間的訪問和讀寫操作,成為了企業(yè)在大數(shù)據(jù)場景下新的瓶頸。 這就是BOS HDFS工具要解決的根本問題:本地大數(shù)據(jù)場景中對BOS數(shù)據(jù)的讀寫和使用。

    BOS HDFS有何神奇之處?

    可能有人會好奇,同類產(chǎn)品那么多,選擇BOS HDFS工具的理由是什么呢? 話不多說,BOS HDFS強(qiáng)大的功能優(yōu)勢,一起來看: 百度智能云對象存儲服務(wù)BOS此次推出BOS HDFS工具,支持HDFS數(shù)據(jù)在BOS中的海量存儲,并在上層數(shù)據(jù)運(yùn)算中使用HDFS標(biāo)準(zhǔn)接口來對數(shù)據(jù)進(jìn)行訪問和讀寫,能有效解決自建HDFS數(shù)據(jù)的高運(yùn)維成本和低可擴(kuò)展性問題。更重要的是,其具有以下三個硬核特性:

    • 框架兼容:對 Hadoop 2.7+/3.1+ 實現(xiàn)全系列兼容
    • 無感調(diào)用:能實現(xiàn)本地自建 HDFS 對 BOS 中數(shù)據(jù)的無感調(diào)用
    • 數(shù)據(jù)存儲高性價比:融合對象存儲服務(wù) BOS 的超低價格、超高性能、高可靠性、高可用性和高吞吐優(yōu)勢

    簡言之,BOS HDFS的使用能讓企業(yè)用戶以超低價格,滿足自身在大數(shù)據(jù)場景中對數(shù)據(jù)的讀寫和使用需求。

    如何使用BOS HDFS?

    如此神奇的BOS HDFS工具,使用起來困難嗎?

    答案是否定的,用戶只需下載相應(yīng)SDK包,并修改部分配置,即可使用 BOS HDFS 工具。

    值得注意的是,由于自建Hadoop集群在拓展性和運(yùn)維方面的限制,使用百度MapReduce(BMR)是第一推薦選擇。BMR是全托管的Hadoop/Spark集群,可以按需部署并彈性擴(kuò)展集群,用戶只需專注于大數(shù)據(jù)處理和分析等核心工作,集群運(yùn)維則完全交由擁有多年大規(guī)模分布式計算技術(shù)積累的百度運(yùn)維團(tuán)隊。 此外,BMR原生支持通過BOS HDFS工具對存儲在BOS中的數(shù)據(jù)進(jìn)行高效讀寫和管理,開箱即用。同時,BMR技術(shù)團(tuán)隊內(nèi)部針對list,rename等較為耗時的操作進(jìn)行了深度優(yōu)化,可以為用戶帶來更極致的性能體驗。

    完善的工具矩陣

    多年來,百度智能云對象存儲團(tuán)隊持續(xù)深耕云端數(shù)據(jù)存儲和數(shù)據(jù)處理技術(shù)架構(gòu),推出包括API、SDK和周邊工具等不同類型的產(chǎn)品形態(tài),能滿足客戶在數(shù)據(jù)上云、數(shù)據(jù)遷移、批量處理、大數(shù)據(jù)處理等多種場景下的業(yè)務(wù)需求。 到目前為止,BOS共推出十余款不同類型的工具,包括BOS Import、BOS CMD、BOS CLI、BOS Probe和BOS FS等,以協(xié)助客戶在不同場景下對數(shù)據(jù)的便捷處理。

    未來,百度智能云對象存儲服務(wù)BOS還將持續(xù)加強(qiáng)核心能力,推出更多超值且多樣化的云上對象存儲服務(wù)。

    免責(zé)聲明:本網(wǎng)站內(nèi)容主要來自原創(chuàng)、合作伙伴供稿和第三方自媒體作者投稿,凡在本網(wǎng)站出現(xiàn)的信息,均僅供參考。本網(wǎng)站將盡力確保所提供信息的準(zhǔn)確性及可靠性,但不保證有關(guān)資料的準(zhǔn)確性及可靠性,讀者在使用前請進(jìn)一步核實,并對任何自主決定的行為負(fù)責(zé)。本網(wǎng)站對有關(guān)資料所引致的錯誤、不確或遺漏,概不負(fù)任何法律責(zé)任。任何單位或個人認(rèn)為本網(wǎng)站中的網(wǎng)頁或鏈接內(nèi)容可能涉嫌侵犯其知識產(chǎn)權(quán)或存在不實內(nèi)容時,應(yīng)及時向本網(wǎng)站提出書面權(quán)利通知或不實情況說明,并提供身份證明、權(quán)屬證明及詳細(xì)侵權(quán)或不實情況證明。本網(wǎng)站在收到上述法律文件后,將會依法盡快聯(lián)系相關(guān)文章源頭核實,溝通刪除相關(guān)內(nèi)容或斷開相關(guān)鏈接。

    2020-01-07
    對象存儲BOS發(fā)布全新工具,加速自建HDFS到云端的訪問速度
    百度智能云對象存儲服務(wù)BOS新推出BOS HDFS工具,支持HDFS數(shù)據(jù)在BOS中的海量存儲,并能在上層數(shù)據(jù)運(yùn)算中使用HDFS標(biāo)準(zhǔn)接口來對數(shù)據(jù)以進(jìn)行訪問和讀寫,可有效解決自建HDFS數(shù)據(jù)的高運(yùn)維成本和

    長按掃碼 閱讀全文