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面对业务增长,Uber是如何扩展HDFS文件系统的

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

步入2020,PostgreSQL 让人期待的这3点...

2019年是阿里云RDS PostgreSQL厚积薄发的一年: 率先发布云PostgreSQL 12商用版, 覆盖全球区域. PostgreSQL 12相比以往版本在在线事务处理、分析性能、功能方面都有显著提升, 目前已有大量企业在云上选择使用12版本. 发布超大型实例规格, 最高支持32TB存储空间, 100万IOPS,4GB/s读写带宽. 发布PG SGX加密版, 在网络、操作系统、数据库、存储、机房、云平台等方面全方位防止泄露数据, 保护用户数据安全. 相比TDE,链路加密,云盘加密的安全级别更高. 满足金融级企业安全需求. 推出数据0丢失保护功能, 用户可根据业务场景选择全同步、半同步、异步三种数据保护级别. 发布实时精准营销(人群圈选)插件: roaringbitmap ; 图像识别、相似搜索的高维向量插件: pase ; 化学分

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