Ⅰ nfs hdfs gfs tfs区别
nfs hdfs gfs tfs的各项区别：
nfs通过rpcbind这个服务去跟客户端通信的。NFS网络文件系统一般被用来存储共享视频，图片，附件等静态资源（一般把网站用户上传的文件都放到NFS共享里， 例如BBS 产品的图片，附件，头次昂，注意网站BBS程序不要放NFS共享里）。
NFS是当前互联网系统架构中最常用的数据存储服务之一，特别是对中小型企业来讲是非常合适的一个分布式文件系统，大公司或门户除了使用NFS外，还可能会使用MFS，GFS,FASTDFS,TFS等分布式文件系统。
TFS（Taobao FileSystem）是一个高可扩展、高可用、高性能、面向互联网服务的分布式文件系统，其设计目标是支持海量的非结构化数据。
目前，国内自主研发的文件系统可谓凤毛麟角。淘宝在这一领域做了有效的探索和实践，Taobao File System（TFS）作为淘宝内部使用的分布式文件系统，针对海量小文件的随机读写访问性能做了特殊优化，承载着淘宝主站所有图片、商品描述等数据存储。
HDFS 参照了它所以大部分架构设计概念是类似的，比如 HDFS NameNode 相当于 GFS Master，HDFS DataNode 相当于 GFS chunkserver。
但还有些细节不同的地方，所以本文主要分析下不同的地方。
总结如下：
分布式文件系统（Distributed File System，DFS）是指文件系统管理的物理存储资源不一定直接连接在本地节点上，而是通过计算机网络与节点（可简单的理解为一台计算机）相连；或是若干不同的逻辑磁盘分区或卷标组合在一起而形成的完整的有层次的文件系统。
Ⅱ 手机淘宝的根目录在哪
一般在手机内存中。抄
具体地方可以在文件管理器根目录中搜索“taobao”来查找。（手机淘宝无法安装可以在 设置－储存 中更改默认储存路径，把淘宝安装在sd卡）。
以es文件管理器为例：
(2)淘宝文件系统扩展阅读：
根目录指逻辑驱动器的最上一级目录，它是相对子目录来说的。打开“我的电脑”，双击C盘就进入C盘的根目录，双击D盘就进入D盘的根目录。其它类推。
根目录在文件系统建立时即已被创建，其目的就是存储子目录（也称为文件夹）或文件的目录项。一“棵“目录树，树的最根本就是它的根（根目录）。
Ⅲ 云存储怎么更好实现容错
云存储系统具有良好的可扩展性、容错性，以及内部实现对用户透明等特性，这一切都离不开分布式文件系统的支撑。现有的云存储分布式文件系统包括GFS、HDFS、Lustre、FastDFS、PVFS、GPFS、PFS、Ceph和TFS等。它们的许多设计理念类似，同时也各有特色。下面对现有的分布式文件系统进行详细介绍。1 Google File System (GFS)GFS是一个可扩展的分布式文件系统，其主要用于处理大的分布式数据密集型应用。GFS的一大特色就是其运行于大量普通的廉价硬件上，通过GFS文件系统提供容错功能，并给大量用户提供可处理海量数据的高性能服务。和传统标准相比，GFS文件规模巨大，其主要用来处理大文件。此外，GFS大多通过直接追加新数据来改变文件，而非覆盖现有数据，一旦数据写入完成，文件就仅支持读操作。2 Lustre文件系统Lustre文件系统是一种典型的基于对象存储技术 的分布式文件系统， 目前，该文件系统已经广泛用于国外许多高性能计算机构，如美国能源部、Sandia国家实验室、Pacific Northwest国家实验室等。Top500机器中有多台均采用的是Lustre文件系统。Lustre文件系统的大文件性能良好 ，其通过基于对象的数据存储格式，将同一数据文件分为若干个对象分别存储于不同的对象存储设备。大文件I/O操作被分配到不同的对象存储设备上并行实施，从而实现很大的聚合带宽。此外，由于Lustre融合了传统分布式文件系统的特色和传统共享存储文件系统的设计理念，因此其具有更加有效的数据管理机制、全局数据共享、基于对象存储、存储智能化，以及可快速部署等一系列优点。尽管如此，由于Lustre采用分布式存储结构将元数据和数据文件分开存储，访问数据之前需要先访问元数据服务器，这一过程增加了网络开销，从而使得Lustre的小文件I/O操作性能较差。3 FastDFS文件系统FastDFS是一个轻量级分布式文件系统，其体系架构如图3所示，整个文件系统由客户端(Cli—ent)、跟踪器(Tracker)和存储节点(Storage)三部分组成。系统服务端有Tracker和Storage两个角色，Tracker用来负责作业的调度和负载均衡，Storage则用于存储文件，并负责管理文件。为支持大容量的数据存储，Storage采用分卷或分组的数据组织方式;存储系统可由一个或多个卷组成，一个卷可以由一台或多台存储服务器构建。同一个卷下的多台存储服务器中的数据文件都是相同的，卷与卷之间的文件则相互独立，通过这种数据组织方式，可以很好地实现数据冗余备份以及系统负载均衡的目的。图 FastDFS文件系统体系结构示意图4 Parallel Virtual File System (PVFS)由Clemson大学设计并成功开发的PVFS是一种构建在Linux操作系统之上的开源并行虚拟文件系统。PVFS基于传统的C/S架构进行设计，整个文件系统由管理结点、计算结点和I/0结点三大部分组成，管理结点负责处理文件的元数据，计算节点用来执行各种计算任务，I/0结点则主要负责数据文件的存储和读写，并负责给计算结点提供所需的数据。在整个集群系统范围内，PVFS使用一致的全局命名空间，另外，PVFS应用对象存储的概念，将数据文件条块化为多个对象并分别存储到多个存储结点上。由于在网络通信方面，PVFS只支持TCP网络通信协议，这使得其灵活性不足;此外，由于PVFS应用对象存储的概念进行数据文件的存储，其在处理小文件时性能也不太理想。5 General Parallel File System (GPFS)GPFS的前身是Tiger Shark多媒体文件系统，其是IBM专为Linux集群系统设计的并行共享文件系统。在系统结构上，GPFS主要借鉴了IBM Linux集群系统中的虚拟共享磁盘技术，计算节点可以通过使用交换网络来同时并行访问系统中多个磁盘中的数据，并依赖这一访问方式来实现较高的I/O带宽。GPFS的主要特点包括：通过循环的方式将大文件存储在不同的磁盘上，同时通过合并操作来处理小文件的读写，使用动态选举的元数据结点来管理元数据;此外，GPFS还具有基于日志的失效节点的自动恢复策略以及集中式的数据锁机制。6 Parallel File System (PFS)Sun公司的PFS分布式文件系统可以很好地支持高性能和可扩展的I/O操作，其主要设计思想是将文件分布在多个磁盘和服务器上，并将存放文件的多个设备逻辑上看成一个虚拟磁盘来统一管理。很显然，PFS可以同时跨越多个存储系统，可以将整个PFS中的所有存储设备都看成是这个虚拟磁盘的一部分;当有多个节点同时访问同一文件时，PFS可以并行地为这些节点提供访问服务。PFS分布式文件系统构建于Solaris操作系统之上，主要包括宿主节点、计算节点、I/O从属节点和I/O主机节点。宿主节点是PFS提供给其它系统的人口，只有成功登录到宿主节点的用户才是合法的，才可以访问PFS内部的数据文件。计算节点主要用来管理PFS系统的通信和内存资源。L/O主机节点则主要负责文件系统的目录管理和存储块管理，同时为存储数据文件提供读写服务。I/O从属节点仅用来处理磁盘的读写操作和空白块的分配工作。7 Ceph云存储文件系统Ceph是Califomia大学Santa Cruz分校的Sage Weil设计的一种云存储分布式文件系统。Ceph云存储文件系统的主要目标是设计基于POSIX的无节点故障分布式文件系统，并且数据文件具有容错和无缝复制功能。Ceph文件系统具有三大特点，首先，其使用多个元数据服务器来构建系统的命名空间，这显著强化了元数据服务器的并发访问功能;其次，在元数据服务器上，Ceph文件系统采用了动态的子树划分技术，并支持元数据服务器的负载迁移，可以很好地实现元数据的负载均衡;最后，Ceph文件系统提供基于对象存储设备的对象文件系统，并将数据文件作为一个存储对象来对待，这有效地提高了数据文件的读写效率。8 Taobao File System (TFS)Taobao file system (TFS)是由淘宝开发的云存储文件系统，其主要面向海量非结构化数据存储问题提供服务。TFS部署在普通的Linux集群上，为淘宝网提供高可靠、高并发的大量小文件数据存储服务。TFS采用扁平化的数据组织结构将文件名映射到文件的物理地址，简化了文件访问流程，一定程度上优化了系统读写性能。一个TFS集群由两个NameServer节点和多个DataServer节点组成，TFS的服务程序都是作为一个用户级的程序运行在普通Linux机器上。TFS将众多的小文件合并成大文件，并称这个大文件为Block，Block存储在DataServer上，每个Block在TFS系统内均拥有唯一的Id号。NameServer负责维护block与DataServer之间的映射关系。NameServer采用HA结构，即双机互为热备份，来实现容灾功能，两台NameServer同时运行，其中一台为主节点，另外一台作为备用节点。当主NameServer节点出现故障后，迅速将备份NameServer切换为主节点并对外提供服务。
Ⅳ 京东淘宝是用asp,php,jsp哪种开发技术做的
淘宝界面构架是PHP，文件系统是java，服务器为定制版的Nginx，叫Tengine
Ⅳ TFSV1·27、1怎么下载
通过浏览器下载TFS（Taobao FileSystem）是一个高可扩展、高可用、高性能、面向互联网服务的分布式文件系统，其设计目标是支持海量的非结构化数据。目前，国内自主研发的文件系统可谓凤毛麟角。淘宝在这一领域做了有效的探索和实践，Taobao File System（TFS）作为淘宝内部使用的分布式文件系统，针对海量小文件的随机读写访问性能做了特殊优化，承载着淘宝主站所有图片、商品描述等数据存储。
Ⅵ 淘宝为什么使用HBase及如何优化的
1 前言hbase是从hadoop中 分离出来的apache顶级开源项目。由于它很好地用java实现了google的bigtable系统大部分特性，因此在数据量猛增的今天非常受到欢 迎。对于淘宝而言，随着市场规模的扩大，产品与技术的发展，业务数据量越来越大，对海量数据的高效插入和读取变得越来越重要。由于淘宝拥有也许是国内最大 的单一hadoop集群(云梯)，因此对hadoop系列的产品有比较深入的了解，也就自然希望使用hbase来做这样一种海量数据读写服务。本篇文章将 对淘宝最近一年来在online应用上使用和优化hbase的情况做一次小结。2 原因为什么要使用hbase？淘宝在2011年之前所有的后端持久化存储基本上都是在mysql上进行的(不排除少量oracle/bdb/tair/mongdb等)，mysql由于开源，并且生态系统良好，本身拥有分库分表等多种解决方案，因此很长一段时间内都满足淘宝大量业务的需求。但是由于业务的多样化发展，有越来越多的业务系统的需求开始发生了变化。一般来说有以下几类变化：a) 数据量变得越来越多，事实上现在淘宝几乎任何一个与用户相关的在线业务的数据量都在亿级别，每日系统调用次数从亿到百亿都有，且历史数据不能轻易删除。这需要有一个海量分布式文件系统，能对TB级甚至PB级别的数据提供在线服务b) 数据量的增长很快且不一定能准确预计，大多数应用系统从上线起在一段时间内数据量都呈很快的上升趋势，因此从成本的角度考虑对系统水平扩展能力有比较强烈的需求，且不希望存在单点制约c) 只需要简单的kv读取，没有复杂的join等需求。但对系统的并发能力以及吞吐量、响应延时有非常高的需求，并且希望系统能够保持强一致性d) 通常系统的写入非常频繁，尤其是大量系统依赖于实时的日志分析e) 希望能够快速读取批量数据f ) schema灵活多变，可能经常更新列属性或新增列g) 希望能够方便使用，有良好且语义清晰的java接口以上需求综合在一起，我们认为hbase是一种比较适合的选择。首先它的数据由hdfs天然地做了数据冗余，云梯三年的稳定运行，数据100%可靠 己经证明了hdfs集群的安全性，以及服务于海量数据的能力。其次hbase本身的数据读写服务没有单点的限制，服务能力可以随服务器的增长而线性增长， 达到几十上百台的规模。LSM-Tree模式的设计让hbase的写入性能非常良好，单次写入通常在1-3ms内即可响应完成，且性能不随数据量的增长而 下降。region（相当于数据库的分表）可以ms级动态的切分和移动，保证了负载均衡性。由于hbase上的数据模型是按rowkey排序存储的，而读 取时会一次读取连续的整块数据做为cache，因此良好的rowkey设计可以让批量读取变得十分容易，甚至只需要1次io就能获取几十上百条用户想要的 数据。最后，淘宝大部分工程师是java背景的同学，因此hbase的api对于他们来说非常容易上手，培训成本相对较低。当然也必须指出，在大数据量的背景下银弹是不存在的，hbase本身也有不适合的场景。比如，索引只支持主索引（或看成主组合索引），又比如服务是 单点的，单台机器宕机后在master恢复它期间它所负责的部分数据将无法服务等。这就要求在选型上需要对自己的应用系统有足够了解。3 应用情况我们从2011年3月开始研究hbase如何用于在线服务。尽管之前在一淘搜索中己经有了几十节点的离线服务。这是因为hbase早期版本的目标就 是一个海量数据中的离线服务。2009年9月发布的0.20.0版本是一个里程碑，online应用正式成为了hbase的目标，为此hbase引入了 zookeeper来做为backupmaster以及regionserver的管理。2011年1月0.90.0版本是另一个里程碑，基本上我们今天 看到的各大网站，如facebook/ebay/yahoo内所使用于生产的hbase都是基于这一个版本(fb所采用的0.89版本结构与0.90.x 相近)。bloomfilter等诸多属性加入了进来，性能也有极大提升。基于此，淘宝也选用了0.90.x分支作为线上版本的基础。第一个上线的应用是数据魔方中的prom。prom原先是基于redis构建的，因为数据量持续增大以及需求的变化，因此我们用hbase重构了它 的存储层。准确的说prom更适合0.92版本的hbase，因为它不仅需要高速的在线读写，更需要count/group by等复杂应用。但由于当时0.92版本尚未成熟，因此我们自己单独实现了coprocessor。prom的数据导入是来源于云梯，因此我们每天晚上花 半个小时将数据从云梯上写入hbase所在的hdfs，然后在web层做了一个client转发。经过一个月的数据比对，确认了速度比之redis并未有 明显下降，以及数据的准确性，因此得以顺利上线。第二个上线的应用是TimeTunnel，TimeTunnel是一个高效的、可靠的、可扩展的实时数据传输平台，广泛应用于实时日志收集、数据实 时监控、广告效果实时反馈、数据库实时同步等领域。它与prom相比的特点是增加了在线写。动态的数据增加使hbase上compact/balance /split/recovery等诸多特性受到了极大的挑战。TT的写入量大约一天20TB，读的量约为此的1.5倍，我们为此准备了20台 regionserver的集群，当然底层的hdfs是公用的，数量更为庞大（下文会提到）。每天TT会为不同的业务在hbase上建不同的表，然后往该 表上写入数据，即使我们将region的大小上限设为1GB，最大的几个业务也会达到数千个region这样的规模，可以说每一分钟都会有数次 split。在TT的上线过程中，我们修复了hbase很多关于split方面的bug，有好几个commit到了hbase社区，同时也将社区一些最新 的patch打在了我们的版本上。split相关的bug应该说是hbase中会导致数据丢失最大的风险之一，这一点对于每个想使用hbase的开发者来 说必须牢记。hbase由于采用了LSM-Tree模型，从架构原理上来说数据几乎没有丢失的可能，但是在实际使用中不小心谨慎就有丢失风险。原因后面会 单独强调。TT在预发过程中我们分别因为Meta表损坏以及split方面的bug曾经丢失过数据，因此也单独写了meta表恢复工具，确保今后不发生类 似问题(hbase-0.90.5以后的版本都增加了类似工具)。另外，由于我们存放TT的机房并不稳定，发生过很多次宕机事故，甚至发生过假死现象。因 此我们也着手修改了一些patch，以提高宕机恢复时间，以及增强了监控的强度。CTU以及会员中心项目是两个对在线要求比较高的项目，在这两个项目中我们特别对hbase的慢响应问题进行了研究。hbase的慢响应现在一般归 纳为四类原因：网络原因、gc问题、命中率以及client的反序列化问题。我们现在对它们做了一些解决方案(后面会有介绍)，以更好地对慢响应有控制 力。和Facebook类似，我们也使用了hbase做为实时计算类项目的存储层。目前对内部己经上线了部分实时项目，比如实时页面点击系 统，galaxy实时交易推荐以及直播间等内部项目，用户则是散布到公司内各部门的运营小二们。与facebook的puma不同的是淘宝使用了多种方式 做实时计算层，比如galaxy是使用类似affa的actor模式处理交易数据，同时关联商品表等维度表计算排行(TopN)，而实时页面点击系统则是 基于twitter开源的storm进行开发，后台通过TT获取实时的日志数据，计算流将中间结果以及动态维表持久化到hbase上，比如我们将 rowkey设计为url+userid，并读出实时的数据，从而实现实时计算各个维度上的uv。最后要特别提一下历史交易订单项目。这个项目实际上也是一个重构项目，目的是从以前的solr+bdb的方案上迁移到hbase上来。由于它关系到 己买到页面，用户使用频率非常高，重要程度接近核心应用，对数据丢失以及服务中断是零容忍。它对compact做了优化，避免大数据量的compact在 服务时间内发生。新增了定制的filter来实现分页查询，rowkey上对应用进行了巧妙的设计以避免了冗余数据的传输以及90%以上的读转化成了顺序 读。目前该集群存储了超过百亿的订单数据以及数千亿的索引数据，线上故障率为0。随着业务的发展，目前我们定制的hbase集群己经应用到了线上超过二十个应用，数百台服务器上。包括淘宝首页的商品实时推荐、广泛用于卖家的实时量子统计等应用，并且还有继续增多以及向核心应用靠近的趋势。4 部署、运维和监控Facebook之前曾经透露过Facebook的hbase架构，可以说是非常不错的。如他们将message服务的hbase集群按用户分为数 个集群，每个集群100台服务器，拥有一台namenode以及分为5个机架，每个机架上一台zookeeper。可以说对于大数据量的服务这是一种优良 的架构。对于淘宝来说，由于数据量远没有那么大，应用也没有那么核心，因此我们采用公用hdfs以及zookeeper集群的架构。每个hdfs集群尽量 不超过100台规模（这是为了尽量限制namenode单点问题）。在其上架设数个hbase集群，每个集群一个master以及一个 backupmaster。公用hdfs的好处是可以尽量减少compact的影响，以及均摊掉硬盘的成本，因为总有集群对磁盘空间要求高，也总有集群对 磁盘空间要求低，混合在一起用从成本上是比较合算的。zookeeper集群公用，每个hbase集群在zk上分属不同的根节点。通过zk的权限机制来保 证hbase集群的相互独立。zk的公用原因则仅仅是为了运维方便。由于是在线应用，运维和监控就变得更加重要，由于之前的经验接近0，因此很难招到专门的hbase运维人员。我们的开发团队和运维团队从一开始就很重视该问题，很早就开始自行培养。以下讲一些我们的运维和监控经验。我们定制的hbase很重要的一部分功能就是增加监控。hbase本身可以发送ganglia监控数据，只是监控项远远不够，并且ganglia的 展示方式并不直观和突出。因此一方面我们在代码中侵入式地增加了很多监控点，比如compact/split/balance/flush队列以及各个阶 段的耗时、读写各个阶段的响应时间、读写次数、region的open/close，以及具体到表和region级别的读写次数等等。仍然将它们通过 socket的方式发送到ganglia中，ganglia会把它们记录到rrd文件中，rrd文件的特点是历史数据的精度会越来越低，因此我们自己编写 程序从rrd中读出相应的数据并持久化到其它地方，然后自己用js实现了一套监控界面，将我们关心的数据以趋势图、饼图等各种方式重点汇总和显示出来，并 且可以无精度损失地查看任意历史数据。在显示的同时会把部分非常重要的数据，如读写次数、响应时间等写入数据库，实现波动报警等自定义的报警。经过以上措 施，保证了我们总是能先于用户发现集群的问题并及时修复。我们利用redis高效的排序算法实时地将每个region的读写次数进行排序，能够在高负载的 情况下找到具体请求次数排名较高的那些region，并把它们移到空闲的regionserver上去。在高峰期我们能对上百台机器的数十万个 region进行实时排序。为了隔离应用的影响，我们在代码层面实现了可以检查不同client过来的连接，并且切断某些client的连接，以在发生故障时，将故障隔离在某个应用内部而不扩大化。maprece的应用也会控制在低峰期运行，比如在白天我们会关闭jobtracker等。此外，为了保障服务从结果上的可用，我们也会定期跑读写测试、建表测试、hbck等命令。hbck是一个非常有用的工具，不过要注意它也是一个很重 的工操作，因此尽量减少hbck的调用次数，尽量不要并行运行hbck服务。在0.90.4以前的hbck会有一些机率使hbase宕机。另外为了确保 hdfs的安全性，需要定期运行fsck等以检查hdfs的状态，如block的replica数量等。我们会每天根踪所有线上服务器的日志，将错误日志全部找出来并且邮件给开发人员，以查明每一次error以上的问题原因和fix。直至错误降低为0。另外 每一次的hbck结果如果有问题也会邮件给开发人员以处理掉。尽管并不是每一次error都会引发问题，甚至大部分error都只是分布式系统中的正常现 象，但明白它们问题的原因是非常重要的。5 测试与发布因为是未知的系统，我们从一开始就非常注重测试。测试从一开始就分为性能测试和功能测试。性能测试主要是注意基准测试，分很多场景，比如不同混合读 写比例，不同k/v大小，不同列族数，不同命中率，是否做presharding等等。每次运行都会持续数小时以得到准确的结果。因此我们写了一套自动化 系统，从web上选择不同的场景，后台会自动将测试参数传到各台服务器上去执行。由于是测试分布式系统，因此client也必须是分布式的。我们判断测试是否准确的依据是同一个场景跑多次，是否数据，以及运行曲线达到99%以上的重合度，这个工作非常烦琐，以至于消耗了很多时间，但后来 的事实证明它非常有意义。因为我们对它建立了100%的信任，这非常重要，比如后期我们的改进哪怕只提高2%的性能也能被准确捕捉到，又比如某次代码修改 使compact队列曲线有了一些起伏而被我们看到，从而找出了程序的bug，等等。功能测试上则主要是接口测试和异常测试。接口测试一般作用不是很明显，因为hbase本身的单元测试己经使这部分被覆盖到了。但异常测试非常重要， 我们绝大部分bug修改都是在异常测试中发现的，这帮助我们去掉了很多生产环境中可能存在的不稳定因素，我们也提交了十几个相应的patch到社区，并受 到了重视和commit。分布式系统设计的难点和复杂度都在异常处理上，我们必须认为系统在通讯的任何时候都是不可靠的。某些难以复现的问题我们会通过查 看代码大体定位到问题以后，在代码层面强行抛出异常来复现它。事实证明这非常有用。为了方便和快速定位问题，我们设计了一套日志收集和处理的程序，以方便地从每台服务器上抓取相应的日志并按一定规律汇总。这非常重要，避免浪费大量的时间到登录不同的服务器以寻找一个bug的线索。由于hbase社区在不停发展，以及线上或测试环境发现的新的bug，我们需要制定一套有规律的发布模式。它既要避免频繁的发布引起的不稳定，又要 避免长期不发布导致生产版本离开发版本越来越远或是隐藏的bug爆发。我们强行规定每两周从内部trunk上release一个版本，该版本必须通过所有 的测试包括回归测试，并且在release后在一个小型的集群上24小时不受甘扰不停地运行。每个月会有一次发布，发布时采用最新release的版本， 并且将现有的集群按重要性分级发布，以确保重要应用不受新版本的潜在bug影响。事实证明自从我们引入这套发布机制后，由发布带来的不稳定因素大大下降 了，并且线上版本也能保持不落后太多。6 改进和优化Facebook是一家非常值得尊敬的公司，他们毫无保留地对外公布了对hbase的所有改造，并且将他们内部实际使用的版本开源到了社区。 facebook线上应用的一个重要特点是他们关闭了split，以降低split带来的风险。与facebook不同，淘宝的业务数据量相对没有如此庞 大，并且由于应用类型非常丰富，我们并们并没有要求用户强行选择关闭split，而是尽量去修改split中可能存在的bug。到目前为止，虽然我们并不 能说完全解决了这个问题，但是从0.90.2中暴露出来的诸多跟split以及宕机相关的可能引发的bug我们的测试环境上己经被修复到接近了0，也为社 区提交了10数个稳定性相关的patch，比较重要的有以下几个：https://issues.apache.org/jira/browse/HBASE-4562https://issues.apache.org/jira/browse/HBASE-4563https://issues.apache.org/jira/browse/HBASE-5152https://issues.apache.org/jira/browse/HBASE-5100https://issues.apache.org/jira/browse/HBASE-4880https://issues.apache.org/jira/browse/HBASE-4878https://issues.apache.org/jira/browse/HBASE-4899还有其它一些，我们主要将patch提交到0.92版本，社区会有commitor帮助我们backport回0.90版本。所以社区从 0.90.2一直到0.90.6一共发布了5个bugfix版本后，0.90.6版本其实己经比较稳定了。建议生产环境可以考虑这个版本。split这是一个很重的事务，它有一个严重的问题就是会修改meta表（当然宕机恢复时也有这个问题）。如果在此期间发生异常，很有可能meta 表、rs内存、master内存以及hdfs上的文件会发生不一致，导致之后region重新分配时发生错误。其中一个错误就是有可能同一个region 被两个以上的regionserver所服务，那么就可能出现这一个region所服务的数据会随机分别写到多台rs上，读取的时候也会分别读取，导致数 据丢失。想要恢复原状，必须删除掉其中一个rs上的region，这就导致了不得不主动删掉数据，从而引发数据丢失。前面说到慢响应的问题归纳为网络原因、gc问题、命中率以及client的反序列化问题。网络原因一般是网络不稳定引起的，不过也有可能是tcp参 数设置问题，必须保证尽量减少包的延迟，如nodelay需要设置为true等，这些问题我们通过tcpmp等一系列工具专门定位过，证明tcp参数 对包的组装确实会造成慢连接。gc要根据应用的类型来，一般在读比较多的应用中新生代不能设置得太小。命中率极大影响了响应的时间，我们会尽量将 version数设为1以增加缓存的容量，良好的balance也能帮助充分应用好每台机器的命中率。我们为此设计了表级别的balance。由于hbase服务是单点的，即宕机一台，则该台机器所服务的数据在恢复前是无法读写的。宕机恢复速度决定了我们服务的可用率。为此主要做了几点优 化。首先是将zk的宕机发现时间尽量缩短到1分钟，其次改进了master恢复日志为并行恢复，大大提高了master恢复日志的速度，然后我们修改了 openhandler中可能出现的一些超时异常，以及死锁，去掉了日志中可能发生的open…too long等异常。原生的hbase在宕机恢复时有可能发生10几分钟甚至半小时无法重启的问题己经被修复掉了。另外，hdfs层面我们将 socket.timeout时间以及重试时间也缩短了，以降低datanode宕机引起的长时间block现象。hbase本身读写层面的优化我们目前并没有做太多的工作，唯一打的patch是region增加时写性能严重下降的问题。因为由于hbase本身 良好的性能，我们通过大量测试找到了各种应用场景中比较优良的参数并应用于生产环境后，都基本满足需求。不过这是我们接下来的重要工作。7 将来计划我们目前维护着淘宝内基于社区0.90.x而定制的hbase版本。接下来除继续fix它的bug外，会维护基于0.92.x修改的版本。之所以这 样，是因为0.92.x和0.90.x的兼容性并不是非常好，而且0.92.x修改掉的代码非常多，粗略统计会超过30%。0.92中有我们非常看重的一 些特性。0.92版本改进了hfile为hfileV2，v2版本的特点是将索引以及bloomfilter进行了大幅改造，以支持单个大hfile文 件。现有的HFile在文件大到一定程度时，index会占用大量的内存，并且加载文件的速度会因此下降非常多。而如果HFile不增大的 话，region就无法扩大，从而导致region数量非常多。这是我们想尽量避免的事。0.92版本改进了通讯层协议，在通讯层中增加了length，这非常重要，它让我们可以写出nio的客户端，使反序列化不再成为影响client性能的地方。0.92版本增加了coprocessor特性，这支持了少量想要在rs上进行count等的应用。还有其它很多优化，比如改进了balance算法、改进了compact算法、改进了scan算法、compact变为CF级别、动态做ddl等等特性。除了0.92版本外，0.94版本以及最新的trunk(0.96)也有很多不错的特性，0.94是一个性能优化版本。它做了很多革命性工作，比如去掉root表，比如HLog进行压缩，replication上支持多个slave集群，等等。我们自己也有一些优化，比如自行实现的二级索引、backup策略等都会在内部版本上实现。另外值得一提的是hdfs层面的优化也非常重要，hadoop-1.0.0以及cloudera-3u3的改进对hbase非常有帮助，比如本地化 读、checksum的改进、datanode的keepalive设置、namenode的HA策略等。我们有一支优秀的hdfs团队来支持我们的 hdfs层面工作，比如定位以及fix一些hdfs层面的bug,帮助提供一些hdfs上参数的建议，以及帮助实现namenode的HA等。最新的测试 表明，3u3的checksum+本地化读可以将随机读性能提升至少一倍。我们正在做的一件有意义的事是实时监控和调整regionserver的负载，能够动态地将负载不足的集群上的服务器挪到负载较高的集群中，而整个过程对用户完全透明。总的来说，我们的策略是尽量和社区合作，以推动hbase在整个apache生态链以及业界的发展，使其能更稳定地部署到更多的应用中去，以降低使用门槛以及使用成本。
Ⅶ NTFS分区最大是多少淘宝移动硬盘6T的就一个区怎么回事
ntfs是文件系统，能支持目前市面上最大的硬盘
Ⅷ u盘 拷贝文件总是出现路径太深 我在淘宝上买的526G的u盘，文件系统是XEFAT，存入大约5个G
不对吧，您这是神盘啊，一般U盘是128G已经够昂贵，而且应当是512G容量才正常，不会存在526G这样的标称容量。您下载MyDiskTest软件对这个U盘进行真实容量检查。360安全卫士也带有U盘鉴定小工具，实际检查一下这个东东是不是扩容盘。如果真实容量只有几个G，扩容虚标到500多G，那是什么奇异现象都有可能。
Ⅸ 双11是当下最大的网购活动之一，一天之内如此庞大的数据交互，淘宝是靠什么解决的
有自己的ai技术，淘宝天猫每年都会举办618年中大促和双十一大促，两个活动淘宝商城都很重视，同样也会举办活动去迎接这些日子，那么这两个的优惠上面有何区别?淘宝618和双11哪个便宜呢?
参加双十一的商品可同时参加同期的聚划算，但正式活动的商品售价与聚划算价必须保持一致，否则将被同时强制修改为报名的最低价格。但参加聚划算秒杀活动的商品，无法同时报名参加双11活动，即使同时报名参加双十一，也会被系统自动请退出招商名单。天猫表示，不会强制商家设置活动商品价格，但商家应确保所有价格真实有效，所有售价真实有效，不可在双十一期间擅自提价、擅自提前结束活动。和往年不同的是，今年天猫将为消费者提供“11.11购物券”，天猫表示，这是专为天猫消费者开发的产品。报名参加“天猫双十一全球狂欢节”的商家，店铺全店商品均须支持使用“11.11购物券”。
Ⅹ 我在淘宝上买的526G的u盘，文件系统是XEFAT，存入大约5个G的文件后，再存文件就提示路径太深
提示路径太深意味着U盘容量所剩无几无法储存要存入的文件。
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