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搞全闪存阵列的各执一词 宏杉说别吵了,就用我哒

全闪存阵列也许十分诱人,但并不是每一个全部使用闪存介质的存储阵列,都称得上"纯粹的全闪存阵列",它们中的许多,并不完美。 "尺有所长,寸有所短",在企业级存储市场,产品指标上略有不同,产品特性上各有所长,本是再常见不过的事情,但是在"全闪存阵列到底为什么'不完美'?"这个命题上,站在不同角度的存储系统供应商,"吵架"吵的也是颇有水准。 过去十几年在市场上获得显著成功的大厂们认为,"那些初创企业的产品并不完美,它们太像是玩具,没有企业级应用的特性,尤其是在数据保护方面,以及对主流企业级核心应用的支持上,都显得十分幼稚",某老牌存储厂商的存储产品主管曾在大型会议上宣称:"那些初创企业的全闪存阵列都不是合格的企业级产品。" 来自以色列和美国硅谷的初创企业听到这样的言论很难咽下这口气,他们不仅并不打算对老牌大厂的指责买单,而且还反唇相讥了回去。 他们认为,"那些经由传统(磁盘)存储阵列改进而来的产品,不是真正意义上的全闪存阵列,只是传统阵列采用了新的介质,提高了性能、降低了延迟,属于改进版。"在全闪存阵列市场最为激进和领先的某初创厂商CEO曾经在路演中表示:"并不是企业不需要那些改进的产品,但...

分布式数据库和Hadoop都不够好,于是我们设计分布式SQL计算系统

设计思想 为了解决分布式数据库下,复杂的 SQL(如全局性的排序、分组、join、子查询,特别是非均衡字段的这些逻辑操作)难以实现的问题;在有了一些分布式数据库和 Hadoop 实际应用经验的基础上,对比两者的优点和不足,加上自己的一些提炼和思考, 设计了一套综合两者的系统,利用两者的优点, 补充两者的不足。具体的说,使用数据库水平分割的思想实现数据存储,使用 MapReduce的思想实现 SQL 计算。 这里的数据库水平分割的意思是只分库不分表,对于不同数量级别的表,分库的数量可以不一样,例如 1 亿的数据量分 10 个分库,10 亿的分 50 个分库。对于使用 MapReduce的思想实现计算 ; 对于一个需求,转换成一个或多个有依赖关系的SQL,其中的每个SQL分解成一个或多个 MapReduce任务,每个 MapReduce任务又包含 mapsql、洗牌(shuffle)、reducesql,这个过程可以理解为类似 hive,区别是连 MapReduce任务中的 map 和 reduce 操作也是通过 SQL 实现, 而非 Hadoop 中的 map 和 reduce 操作. ...

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