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E-MapReduce支持计算与存储分离,成本下降1倍

Hadoop一出生就是存储与计算在一起的,前几年面试题中都问,Hadoop怎么保证高性能呢?其中一个原因是存储不动,计算(code)动,不同于传统的集中式的存储模式。那我们为什么还要谈存储计算分离呢?众观历史,分久必合、合久必分,在计算机历史中也很类似,如今,也许到了计算与存储分离的阶段。后面我们以实际的case说明,分离的好处与劣势。 为什么呢? 先说一个笔者的,也应该是大家的经历:笔者家里的带宽是100mpbs,现在从来不保存电影,要看直接下载,基本几分钟就好了。这在几年前不可想象。 笔者也在《云上Hadoop之挑战》中分析了其中的挑战,其中有本地化的挑战: 带宽的速度,特别是机房内带宽的速度,已经从1000mps、2000mps、10000mps,甚至100000mpbs。但是磁盘的速度基本没有太大的变化。 因为硬件的变化,带来了

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对象存储 OSS 上传、下载发生 "便秘" 再复杂的网络架构和环境中经常遇到各种各样的网络超时问题,OSS 作为很多企业用户的源站经常会遇到下 GET 、PUT 慢的情况,问题就像便秘一样纠缠,作为存储,很多客户端把矛头指向了 OSS ,鉴于情况众多,我们今天具体分析一下都有哪些种便秘堵塞了你的生活。 确认基础信息 ping 工具,目的测试到对端的 IP 链路是否有丢包,RTT(Round-Trip Time)是否有大的波动。详细命令 ping -c 100 -i 0.01 -s 1024 <IP> mtr -n <OSS domain> 通过 MTR 可以看到每一条的路由是否有丢包。 telnet <OSS domain> 80 端口是否能通。保证 80 是通的才能下载 提供报错时的 OS

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