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标签

Container 23

Concurrency 14

Life 41

Tool 8

Algorithm 8

JVM 10

Go 21

Kubernetes 65

k8s设备管理 多类型负载协调员Koordinator controller-runtime细节分析 finops学习 kubevela多集群 kubevela中cue的应用 基于k8s的工作流 kubevela源码分析 容器和CPU那些事儿 数据集管理fluid 应用管理平台kubevela karmada支持crd 多集群管理 K8S YAML 资源清单管理方案 从混部到统一调度 volcano特性源码分析 kubebuilder 学习 client-go学习 tf-operator源码分析 k8s批处理调度/Job调度 喜马拉雅容器化实践 Kubernetes 实践 openkruise学习 基于Kubernetes选主及应用 Admission Controller 与 Admission Webhook k8s水平扩缩容 Scheduler如何给Node打分 Scheduler扩展 深入controller openkruise cloneset学习 controller-runtime源码分析 pv与pvc实现 csi学习 client-go informer源码分析 kubelet 组件分析 调度实践 Pod是如何被创建出来的？ Kubernetes events学习及应用 CRI——kubelet与容器引擎之间的接口 资源调度泛谈 如何学习Kubernetes 以应用为中心 kubernetes operator kubernetes扩缩容 serverless 泛谈 什么是云原生 自定义CNI IPAM docker和k8s安全访问机制 Kubernetes监控 Kubernetes 控制器模型 Kubernetes资源调度——scheduler Kubernetes类型系统 Kubernetes源码分析——controller mananger Kubernetes源码分析——apiserver Kubernetes源码分析——kubelet Kubernetes介绍 Kubernetes源码分析——从kubectl开始 kubernetes yaml配置 CNI——容器网络是如何打通的 当我在说PaaS时，我在说什么 《深入剖析kubernetes》笔记 Kubernetes存储 访问Kubernetes上的Service Kubernetes副本管理 Kubernetes pod 组件

Other 5

Network 15

Python 7

Java 20

Spring 17

Netty 10

Storage 25

Distribute 9

MQ 8

WEB 5

Linux 11

Scala 1

Code 9

MachineLearning 75

上下文记忆 agentic chat bert rerank微调 大模型推理tips LLM一些探索 Agent实践 LLM预训练 RAG向量检索与微调 LLM微调实践 RAG与知识图谱 大模型推理服务框架vLLM Agent Functon Calling LLamaIndex入门 Multi-Agent探索 LLM工作流编排 大模型推理服务框架 模型服务化（未完成） 大模型Post-Training 大模型训练 大模型推理 从Attention到Transformer 下一个平台Agent 激发LLM涌现——提示工程 LLM微调理论 大佬沉思 LLM外挂知识库 LLMOps 多模态LLM Transformers源码学习 LangChain源码学习 如何应用LLM 小鼠如何驾驭大象（LLM）？ AutoML和AutoDL 特征平台 实时训练 tensorflow原理——python层分析 如何学习tensorflow 数据并行——allreduce 数据并行——ps 推荐系统embedding原理及实践 机器学习中的python调用c 机器学习训练框架概述 tensornet源码分析 大模型训练和推理 X的生成——特征工程 tvm tensorflow原理——core层分析 模型演变 《深度学习推荐系统实战》笔记 keras 和 Estimator tensorflow分布式训练 分布式训练的一些问题 基于Volcano的弹性训练 图神经网络 pytorch弹性分布式训练 从RNN到Attention pytorch分布式训练 CNN 《动手学深度学习》笔记 pytorch与线性回归 推理服务 mpi 学习pytorch 提高gpu 利用率 GPU与容器的结合 GPU入门 AI云平台梳理 tensorflow学习 kaggle泰坦尼克问题实践 神经网络模型优化 概率论 直觉上理解深度学习 如何学习机器学习 深度学习泛谈

Practice 16

RPC 6

Compute 11

Architecture 20

DDD 6

Reactive 5

Basic 13

Product 3

Monitor 7

CPP 2

Mesh 12


数据湖

2022年09月07日

前言

降本增效的背后，谈谈阿里云存储数据湖3.0因为企业无时无刻地不在产生数据，这些数据需要进行分析，才能激活它的价值。数据分析可以分为实时性分析和探索性分析。实时性分析是用已知数据回答已知问题；探索性分析是用已知数据回答未知问题，所以需要预先把数据都保存下来，这无疑会增加许多存储费用。为了压缩存储成本，阿里云选择了存算分离架构，这种架构提供了独立的扩展性。客户可以做到数据入湖，计算引擎按需扩容，这样的解耦方式会得到更高的性价比。现在，数据湖已经进入 3.0 时代。在存储上，以对象存储为中心，实现了多协议全兼容、统一元数据管理；在管理上，面向湖存储+计算的一站式湖构建和管理，做到智能“建湖”和“治湖”。

从 Hadoop 到云原生的演进与思考

从 HDFS 将数据持久化到对象存储

  1. HDFS 的存算耦合设计扩展性差。
  2. HDFS 难以适配云原生化
  3. 对象存储也有一些弊病，它不能很好的适配 HDFS API，由于网络等原因性能跟本地盘比也相差很多，另外 list 目录等元数据操作也很慢。

阿里云EMR数据湖文件系统: 面向开源和云打造下一代 HDFS 未细读

文件系统的发展趋势与 JuiceFS 的云上实践

存算分离的需求出现与问题解决

从 Hadoop 到云原生， 大数据平台如何做存算分离2006 年 Hadoop 刚发布，这是一个 all-in-one 的套装，最早有三个核心的组件：MapReduce 负责计算，YARN 负责资源调度，HDFS 分布式文件系统，负责存数据。

  1. 在这三个组件中，发展最迅速和多元的是计算组件这一层，最早只有一个 MapReduce，但业界很快在计算层上面各显神通，造出了一大堆的轮子。包括有 MapReduce，Tez，Spark 这样的计算框架，Hive 这类数据仓库，还有 Presto、Impala 查询引擎，各种各样的组件。
  2. 底层存储经过了大概 10 年左右的时间，一直是 HDFS 一枝独秀，带来的一个结果就是它会成为所有计算组件默认的设计选择。上面提到的这些大数据生态里发展出来的各种组件，都是面向HDFS API 去做设计的。有些组件也会非常深入的利用 HDFS 的一些能力，比如深入看 Hbase，在写 WAL log 的时候就直接利用了HDFS 的一些很内核的能力，才能达到一个低时延的写入；
  3. 为什么 Hadoop 在设计之初是一个存储计算耦合的架构？一个不能忽略的重要的原因是，网络通讯和硬件的局限。在机房里面，当时我们面对的最大的问题就是网卡，主流的还是百兆网卡，刚开始用千兆网卡。
  4. 从 2006 年发展到 2016 年左右，这十年我们看到了一些新的变化，第一企业数据增长很快，但是算力的需求其实长得没那么快。这些任务靠人开发，不会发生一天一倍的去涨的情况，但是产生的数据的速度是是非常快的，有可能是指数型的。在这个背景下，存算耦合的硬件的拓扑的架构就给扩容带来了一个影响，当存储不够，就要去加机器。但是不能只加机器，不能只有硬盘，因为在存算耦合的架构上，数据的节点还需要负责计算，所以 CPU 和内存也不能太差。这样扩出来的算力对企业来说造成了更大的浪费。而且，数据调度亲和性的策略在实际的业务中未必能发挥作用，因为数据有可能会有很明显的倾斜，可能会有很局部的热点，需要非常多的算力。大数据平台的任务可能调度到有限节点上，I/O 仍然有可能成为瓶颈。在这个过程中硬件也有变化，给存算分离架构带来了可行性。存储方面，在今天大的数据集群里面，许多企业还是使用磁盘来存储，磁盘的吞吐提升了一倍，从 50MB/s 每秒提升到 100MB/s。一个配置了万兆的网卡的实例，可以支持差不多 12 块磁盘的峰值吞吐，对于大部分企业来说已经够用了，以前网络传输的瓶颈就基本不存在了。不仅网卡，磁盘也在变化，软件也在变化。最早的时候，我们可能用 csv 或者打一个 zip 包，现在有了更高效的压缩算法，比如说有 snappy、lz4、zstandard 这些。而且有了 Avro、Parquet、Orc 这些列存格式。这些变化加在一起，都进一步减小了需要传输的数据量。
  5. 从2013、2014年，行业内开始看到一些存算分离架构的尝试。最初的方案比较简单，就是独立部署 HDFS，不再和负责计算 worker 去混合部署（DataNode 节点上不再部署 Node Manager）。在机房做这样的改造是可行的，但当我们去使用云上资源的时候，这个方案的弊端就显露了。过去，企业在机房使用裸硬盘去搭建一套 HDFS，为了解决裸硬损坏的风险， HDFS 设计了多副本的机制，来保证数据安全性；同时多副本还承载着保证数据可用性的作用。当数据被迁移到云上时，云提供给用户的是经过多副本机制存储的云盘，不再是裸硬盘了，企业用这块云盘去搭一个HDFS，又要做3副本，企业数据在云上要存 9 副本，成本立马飙升了好几倍。另一个是HDFS 本身的局限。首先是，NameNode，只能垂直扩展，并不能分布式扩展说扩出更多的 NameNode 节点，限制了 HDFS 单集群去管理的文件数量。当 NameNode 的资源占用比较多，负载又高的时候就有可能会触发 FullGC 。一旦触发这个问题之后，它会影响到整个 HDFS 集群可用性。根据实际运维经验，一般在 3 亿文件以内，运维 HDFS 还是比较轻松的，3 亿文件之后运维的复杂度就会明显提升，峰值可能就在 5 亿文件左右，就达到单机群的天花板了。
    1. 层级命名空间和平坦命名空间相比，扩展性要差很多：这里主要就是因为层级命名空间需要维护父子关系。HDFS 为了简化这个关系的维护，使用了单点 NameNode 的设计，数据还直接放在内存里，这导致这个单点很难扩展，性能上限也比较低，通常一个系统只能保存数亿文件，几十 PB 的数据。虽然社区后来推出了 Federation 的功能，但没有本质上解决问题。对象存储则不同，平坦命名空间里的每个对象天然没有任何关联，可以作为独立的个体对待，关联性的打破让扩展性更容易做。云厂商的对象存储服务因此可以做到一个集群 EB 级的容量，万亿条元数据，比 HDFS 大很多。
  6. 随着云计算技术的成熟，企业存储又多了一个选项，对象存储。对象存储适用于大规模存储非结构化数据的数据存储架构，其设计的初衷是想满足非常简单的上传下载数据，企业存储系统拥有超级强大的弹性伸缩的能力，还能保证低成本的存储。最早从 AWS 开始，后来所有的云厂商其实都在往这个方向发展，开始推动用对象存储去替代 HDFS。但当对象存储被用来去支持复杂的 Hadoop 这样的数据系统，就会发现如下的一些问题。
    1. 文件 Listing 的性能比较弱。 对象存储没有树形结构的，它的整个存储结构是扁平的。当用户需要存储成千上万，甚至数亿个对象，对象存储需要做的是用 Key 去建立一份索引，Key 可以理解为文件名是该对象唯一标识符。如果用户要执行 Listing，只能在这个索引里面去搜索，搜索的性能相比树形结构的查找弱很多。
    2. 对象存储没有原子 Rename，这样的改名操作在 HDFS 和其他文件系统中是原子的，速度快，而且有事务性保证。但由于对象存储没有原生目录结构，处理 rename 操作是一个模拟过程，会包含大量系统内部的数据拷贝，会耗时很多，而且没有事务保证。用户在使用对象存储时，常用文件系统中的路径写法作为对象的 Key，比如 “/order/2-22/8/10/detail”。改名操作时，需要搜索出所有 Key 中包含目录名的对象，用新的目录名作为 Key 复制所有的对象，此时会发生数据拷贝，性能会比文件系统差很多，可能慢一两个数量级，而且这个过程因为没有事务保证，所以过程中有失败的风险，造成数据不正确。
    3. 对象存储数据最终一致性的机制，会降低计算过程的稳定性和正确性。举个例子，比如多个客户端在一个路径下并发创建文件，这是调用 List API 得到的文件列表可能并不能包含所有创建好的文件列表，而是要等一段时间让对象存储的内部系统完成数据一致性同步。
    4. 对象存储对于 Hadoop 组件的兼容性相对弱。

目前的方案是用 JuiceFS 对接对象存储，通过应用层的服务，全部以 POSIX 的方式挂载上去，大家就可以无感地去请求 JuiceFS 里的文件。平台和平台之间全部都是通过 JuiceFS 去共享海量数据。

大数据上云存算分离演进思考与探讨-2022 值得细读。

大数据上云存算分离演进思考与实践

hdfs vs 对象存储

数据流转

AI 应用的全流程存储加速方案技术解析和实践分享选择数据湖的背后，是业务间的数据流转方式已经发生了翻天覆地的变化。在云原生之前，不同类型的业务处于信息孤岛的状态，大数据的业务使用 HDFS，高性能计算使用并行文件系统，数仓系统自己保存数据。系统 B 需要使用系统 A 的数据，需要把数据从系统 A 里导出来一份。这种点对点的数据交流显然是比较低效和繁琐的。数据湖、存算分离这些概念的兴起，让业界达成一个共识，那就是建设统一的数据湖存储底座，围绕数据存储进行数据流转，可以有效的解决系统间数据流转的问题。

但到了数据湖里，数据湖存储才是最全量、最权威的数据来源，大部分情况下，数据的第一个落脚点是数据湖，然后才会到高性能的加速层。在存算分离架构中，加速层本身都只是临时的存在，其中的数据生命周期和计算资源同步，略早于计算资源的创建而生成，计算资源销毁时同步删除。这就导致数据湖到加速层的数据同步成为一个高频、核心的需求，需要花大力气解决。