元数据的管理目前常用的几种解决方案
元数据被定义为:描述数据的数据,对数据及信息资源的描述性信息。
元数据(Metadata)是描述其它数据的数据(data about other data),或者说是用于提供某种资源的有关信息的结构数据(structured data)。元数据是描述信息资源或数据等对象的数据,其使用目的在于:识别资源;评价资源;追踪资源在使用过程中的变化;实现简单高效地管理大量网络化数据;实现信息资源的有效发现、查找、一体化组织和对使用资源的有效管理。
对于元数据的管理目前有几种常用的解决方案:中心节点管理元数据,分布式管理元数据,无元数据设计;本文谈谈三种方案的特点:
1、中心节点管理元数据
在设计分布式(存储)系统时,使用中心节点是非常简洁、清晰地一种方案,中心节点通常兼具元数据存储与查询、集群节点状态管理、决策制定与任务下发等功能;
优点:
A.由于其元数据集中式管理的特点,可以方便的处理集群运维管理的统计分析类需求;
B. 中心节点记录了用户数据的状态信息(即元数据),在扩容时,可以选择不做rebalance操作(rebalance引起的数据迁移可能带来巨大的性能开销),且仍能正常寻址;
缺点及解决方案:
a.单点故障是设计分布式系统最忌讳的问题之一,中心节点简洁的设计也带来了此问题,如何实现HA呢?;解决方案:(1)使用主备模型,主备之间使用同步或异步的方式进行增量或全量的数据同步(如TFS,mfs,HDFS2.0等),或者主备之间使用远端共享存储(如HDFS2.0,远端存储需要高可用);
b.存在性能和容量扩展上限,集中式中心节点自身硬件设施存在扩展(scale up)上限及查询式寻址方式,导致此问题;即使client缓存元数据或使用缓存集群,也不能在根本上消除上限,在某些场景下(如海量小文件),此问题仍然存在;解决方案:(1)优化升级硬件,如使用SSD,大内存等机器;(2)当面临此问题时,考虑使用分布式管理元数据方案。
2、分布式管理元数据
和中心节点的方案相似,只是将元数据分片并使用分布式节点管理存储,在保有中心节点方案优点的同时,解决了性能和容量扩展上限的问题,同时,多个节点同时提供元数据查询服务,系统性能得到提升;
缺点
此类系统较为少见,系统本身结构复杂,实现也有一定难度;
a.系统包含两种相对独立的分布式节点:元数据节点,数据节点,它们均是带状态节点,每种节点组成的分布式模块都要面临分布式CAP原则的取舍,都要做到可扩展,尤其是元数据对一致性有着更高要求;
b.元数据节点需要共同维护数据节点的状态,并在状态变化时作出一致性的决策;这些都对系统的设计和实现构成了很大挑战;
c.另外,大量元数据所需的存储设备也是一笔不可忽略的成本开销;
上面两种方案有着共同思想:记录并维护数据的状态(即元数据),数据寻址时先向元数据服务器查询,再存取实际数据;
3、无元数据设计
主要以ceph为例,有别于上述二者的思想,此类系统的主要思想:使用算法计算寻址,寻址算法的输入参数之一为集群状态(如数据节点分布拓扑,权重,进程状态等)的某种形式描述,此类常见算法有consistent hashing,Ceph RADOS系统的CRUSH算法,这类算法通常不直接管理用户数据,而是引入中间一层逻辑分片结构(如consistent hashing的环片段,ceph的placement group),其粒度更大,其数量有限且相对固定,用户存取的数据隶属于其中唯一一个分片中,系统通过管理维护这些分片进而管理维护用户数据;此类系统有的也有中心配置管理节点(如ceph rados的monitor),只提供集群和分片等重要状态的管理维护,不提供元数据的存储查询;
优点:
A.如前所述,系统只需管理维护逻辑分片与集群状态等信息,不存储管理用户数据的元数据,系统的可扩展性大大增强,这在大量元数据场景时尤为明显;
B.寻址算法所需的参数数据量小且相对固定,client可以通过缓存的方式,达到若干client并行寻址的目的,避免了寻址性能瓶颈;
缺点分析:
a.集群扩容时(甚至权重改变时),需要做rebalance,尤其是数据规模很大(PB级以上)的集群,由此带来的大量数据迁移使集群一直处于高负载的状态,进而使得正常业务请求的延时、iops等性能指标下降;但有些场景做集群扩容时,并不希望做rebalance(如集群容量不足);对此,常见策略是每个集群预先做好性能、容量评估,需要扩容时,直接新建集群;如果单个集群必须做rebalance,通过人工干预限流降低集群负载;至于需要做rebalance的根本原因,本人认为扩容导致集群状态改变,进而导致寻址算法结果改变,最终数据分布也需随之改变;
b.数据的副本分布位置通过寻址算法计算得出,位置相对固定,几乎不可人为调整;但通常可以通过改变权重的方式改变数据总体分布情况;
c.中心配置管理节点只管理分片信息,不知道单个用户数据的信息,统计分析类的需求需要通过定期地收集数据节点信息等方式实现,并存储维护。
总结:通过以上比较分析,三类系统的寻址策略,使系统本身均有自己相应的优缺点,它们都不是完美的,但都有其适宜的场景和业务,在系统设计与选型时,需要做全面的考量。

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

AI Hentai Generator
Menjana ai hentai secara percuma.

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas



Win11 ialah sistem pengendalian terkini yang dilancarkan oleh Microsoft Berbanding dengan versi sebelumnya, Win11 telah meningkatkan reka bentuk antara muka dan pengalaman pengguna. Walau bagaimanapun, sesetengah pengguna melaporkan bahawa mereka menghadapi masalah tidak dapat memasang pek bahasa Cina selepas memasang Win11, yang menyebabkan masalah untuk mereka menggunakan bahasa Cina dalam sistem. Artikel ini akan memberikan beberapa penyelesaian kepada masalah yang Win11 tidak dapat memasang pek bahasa Cina untuk membantu pengguna menggunakan bahasa Cina dengan lancar. Pertama, kita perlu memahami mengapa pek bahasa Cina tidak boleh dipasang. Secara umumnya, Win11

Sebab dan penyelesaian kegagalan pemasangan perpustakaan scipy, contoh kod khusus diperlukan Apabila melakukan pengiraan saintifik dalam Python, scipy ialah perpustakaan yang sangat biasa digunakan, yang menyediakan banyak fungsi untuk pengiraan berangka, pengoptimuman, statistik dan pemprosesan isyarat. Walau bagaimanapun, apabila memasang perpustakaan scipy, kadangkala anda menghadapi beberapa masalah, menyebabkan pemasangan gagal. Artikel ini akan meneroka sebab utama pemasangan perpustakaan scipy gagal dan menyediakan penyelesaian yang sepadan. Pemasangan pakej bergantung gagal Pustaka scipy bergantung pada beberapa perpustakaan Python lain, seperti nu.

Tajuk: Penyelesaian yang berkesan untuk menyelesaikan masalah aksara bercelaru yang disebabkan oleh pengubahsuaian set aksara Oracle Dalam pangkalan data Oracle, apabila set aksara diubah suai, masalah aksara bercelaru sering berlaku disebabkan kehadiran aksara yang tidak serasi dalam data. Untuk menyelesaikan masalah ini, kita perlu menggunakan beberapa penyelesaian yang berkesan. Artikel ini akan memperkenalkan beberapa penyelesaian khusus dan contoh kod untuk menyelesaikan masalah aksara bercelaru yang disebabkan oleh pengubahsuaian set aksara Oracle. 1. Eksport data dan set semula set aksara Pertama, kita boleh mengeksport data dalam pangkalan data dengan menggunakan arahan expdp.

Masalah dan penyelesaian biasa untuk fungsi OracleNVL Pangkalan data Oracle ialah sistem pangkalan data hubungan yang digunakan secara meluas, dan selalunya perlu untuk menangani nilai nol semasa pemprosesan data. Untuk menangani masalah yang disebabkan oleh nilai nol, Oracle menyediakan fungsi NVL untuk mengendalikan nilai nol. Artikel ini akan memperkenalkan masalah biasa dan penyelesaian fungsi NVL, dan memberikan contoh kod khusus. Soalan 1: Penggunaan fungsi NVL yang tidak betul Sintaks asas fungsi NVL ialah: NVL(expr1,default_value).

Cabaran biasa yang dihadapi oleh algoritma pembelajaran mesin dalam C++ termasuk pengurusan memori, multi-threading, pengoptimuman prestasi dan kebolehselenggaraan. Penyelesaian termasuk menggunakan penunjuk pintar, perpustakaan benang moden, arahan SIMD dan perpustakaan pihak ketiga, serta mengikuti garis panduan gaya pengekodan dan menggunakan alat automasi. Kes praktikal menunjukkan cara menggunakan perpustakaan Eigen untuk melaksanakan algoritma regresi linear, mengurus memori dengan berkesan dan menggunakan operasi matriks berprestasi tinggi.

PyCharm ialah persekitaran pembangunan bersepadu Python yang berkuasa yang disukai secara meluas oleh pembangun. Walau bagaimanapun, kadangkala kami mungkin menghadapi masalah ketidaksahihan utama apabila menggunakan PyCharm, mengakibatkan ketidakupayaan untuk menggunakan perisian secara normal. Artikel ini akan mendedahkan penyelesaian kepada kegagalan kunci PyCharm dan menyediakan contoh kod khusus untuk membantu pembaca menyelesaikan masalah ini dengan cepat. Sebelum kita mula menyelesaikan masalah, kita perlu memahami terlebih dahulu mengapa kunci itu tidak sah. Kegagalan kunci PyCharm biasanya disebabkan oleh masalah rangkaian atau perisian itu sendiri

Penyebab dan penyelesaian biasa untuk aksara Cina yang kacau dalam pemasangan MySQL MySQL ialah sistem pengurusan pangkalan data hubungan yang biasa digunakan, tetapi anda mungkin menghadapi masalah aksara Cina yang kacau semasa digunakan, yang membawa masalah kepada pembangun dan pentadbir sistem. Masalah aksara Cina bercelaru terutamanya disebabkan oleh tetapan set aksara yang salah, set aksara yang tidak konsisten antara pelayan pangkalan data dan pelanggan, dsb. Artikel ini akan memperkenalkan secara terperinci punca dan penyelesaian biasa aksara Cina yang kacau dalam pemasangan MySQL untuk membantu semua orang menyelesaikan masalah ini dengan lebih baik. 1. Sebab biasa: tetapan set watak

Analisis kelemahan keselamatan rangka kerja Java menunjukkan bahawa XSS, suntikan SQL dan SSRF adalah kelemahan biasa. Penyelesaian termasuk: menggunakan versi rangka kerja keselamatan, pengesahan input, pengekodan output, mencegah suntikan SQL, menggunakan perlindungan CSRF, melumpuhkan ciri yang tidak perlu, menetapkan pengepala keselamatan. Dalam kes sebenar, kelemahan suntikan ApacheStruts2OGNL boleh diselesaikan dengan mengemas kini versi rangka kerja dan menggunakan alat semakan ekspresi OGNL.