面对业务增长，Uber是如何扩展HDFS文件系统的-低调大师

面对业务增长，Uber是如何扩展HDFS文件系统的

2020-02-09 597

3年前，Uber采用了Hadoop作为大数据分析的存储（HDFS）和计算（YARN）基础设施。借助于这套系统，Uber的服务能力得到了增强，用户体验也得到了提升。

Uber将基于Hadoop的批量和流式分析应用在了广泛的场景中，例如反作弊、机器学习和ETA计算等。随着过去几年的业务增长，Uber的数据容量和访问负载也呈现了指数级增长的趋势，如：仅2017年，存储在HDFS中的数据量就增加了超过400%。

同时保证系统扩展能力和高性能并不是一件容易的事情。Uber的数据基础设施团队采用了多种方式来扩展HDFS系统，例如视图文件系统（ViewFS）、频繁的HDFS版本更新、NameNode的垃圾回收调优、减少小文件的数量、HDFS负载管理服务、只读的NameNode副本等。下面将详细介绍，Uber是如何通过这些改进措施来保证存储系统的持续

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在kubernetes集群中使用多vk虚拟节点创建1万Pod

使用vk虚拟节点提升k8s集群容量和弹性在kubernetes集群中添加vk虚拟节点的方式已被非常多的客户普遍使用，基于vk虚拟节点可以极大提升集群的Pod容量和弹性，灵活动态的按需创建ECI Pod，免去集群容量规划的麻烦。目前vk虚拟节点已广泛应用在如下场景。在线业务的波峰波谷弹性需求：如在线教育、电商等行业有着明显的波峰波谷计算特征，使用vk可以显著减少固定资源池的维护，降低计算成本。提升集群Pod容量：当传统的flannel网络模式集群因vpc路由表条目或者vswitch网络规划限制导致集群无法添加更多节点时，使用虚拟节点可以规避上述问题，简单而快速的提升集群Pod容量。数据计算：使用vk承载Spark、Presto等计算场景，有效降低计算成本。 CI/CD和其他Job类型任务下面我们介绍如何使用虚拟节点快速创建1万个pod，这些eci pod按需计费，不会占用固定节点资源池的容量。创建多个vk虚拟节点请先参考ACK产品文档部署虚拟节点：https://help.aliyun.com/document_detail/118970.html 因为使用多个vk虚拟节点...

2020-02-09

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2020-02-10

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Spring

Spring框架（Spring Framework）是由Rod Johnson于2002年提出的开源Java企业级应用框架，旨在通过使用JavaBean替代传统EJB实现方式降低企业级编程开发的复杂性。该框架基于简单性、可测试性和松耦合性设计理念，提供核心容器、应用上下文、数据访问集成等模块，支持整合Hibernate、Struts等第三方框架，其适用范围不仅限于服务器端开发，绝大多数Java应用均可从中受益。