scalability.” 也即， Ceph 是一种为优秀的性能、可靠性和可扩展性而设计的统一的、分布式的存储系统。应该说，这句话确实点出了 Ceph 的要义，可以作为理解 Ceph 系统设计思想和实现

层）。 分层的架构是逻辑上的，在物理部署上，三层结构可以部署在同一个物理机器上，但是随着网站业务的发展，必须需要对已经分层的模块分离部署，即三层结构分别部署在不同的服务器上，使网站拥有更多的计算资源以应对越来越多的用户访问。

应用程序、数据库、文件等所有的资源都在一台服务器上。 2 应用服务和数据服务分离 特征： 应用程序、数据库、文件分别部署在独立的资源上。 3 使用缓存改善性能 特征： 数据库中访问较集中的一小部分数据存

公司规模。此外，你可能会发现自己在与大规模企业竞争，对方其实在运行与你一样的开源软件，实际上让竞争环境变得了公平一点。 但是也有其他理由可能迫使你试一下这些方案。许多云计算开源项目有更庞大的用户群

File System ）Hadoop分布式文件系统。是根据google发表的论文翻版的。论文为GFS（Google File System）Google 文件系统（ 中文 ， 英文 ）。 HDFS有很多特点

Hadoop原来是Apache Lucene下的一个子项目，它最初是从Nutch项目中分离出来的专门负责分布式存储以及分布式运算的项目。简单地说来，Hadoop是一个可以更容易开发和运行处理大规模数据的软件平台。下面列举hadoop主要的一些特点：

（3）海量数据：文件数目分分钟xxTB （4）用户分布广泛，网络情况复杂：网络运营商 （5）安全环境恶劣：黑客的攻击 （6）需求快速变更，发布频繁：快速适应市场，满足用户需求 （7）渐进式发展：慢慢地运营出大型网站

HBase简介 HBase – Hadoop Database，是一个高可靠性、高性能、面向列、可伸缩的分布式存储系统，利用HBase技术可在廉价PC Server上搭建起大规模结构化存储集群。 HBase是Google

 1. Hadoop在ubuntu下安装配置手册 准备工作： 1. 基本环境部署： 1) 操作系统安装： Ubuntu，版本为12.0.4，安装虚拟机，网络地址配置如下： IP地址：192.168.29

Flynn： 一个使用go语言编写的开源PaaS平台，目标是简化分布式环境中应用的部署和维护，可以通过git push命令，将应用部署到Docker，从而省去复杂的配置和操作。 CoreOS： 一种新

缓存、本地数据缓存/数据库缓存减少对网站的访问减少对Web应用服务器的请求减少对数据库的查询减少文件系统I/O操作网站架构及其技术演进 19. ■[Step2.1]技术点—客户端（浏览器）缓存技术点说

储计算平台，还是开源的！ 4. Hadoop HistoryDec 2004 – Google GFS paper published July 2005 – Nutch uses MapReduce

储计算平台，还是开源的！ 4. Hadoop HistoryDec 2004 – Google GFS paper published July 2005 – Nutch uses MapReduce

有些企业在做云计算的时候用虚拟化技术来管理资源，其云计算系统也是机遇虚拟化 的，但反过来讲不正确。 云计算所涉及的技术种类很多。比如分布式存储，比如云安全，比如集群调度，等等。 云计算的核心转变在于思想的转变， 云技术并不是一门技术而已

云计算简介 近来云计算越来越热门了，云计算已经被看作 IT 业的新趋势。云计算可以粗略地定义为使用自己环境之外的某一服务提供的可伸缩计算资源，并按使用量付费。可以通过 Internet 访问 “云” 中的

开 山鼻祖Hadoop，它是GFS和MapReduce的开源实现。 虽然在此之前有很多类似的分布式存储和计算平台，但真正能实现工业级应用、降低使用门槛、带动业界大规模部署的就是Hadoop。得益于 MapReduce框架的易用性和容错性

开 山鼻祖Hadoop，它是GFS和MapReduce的开源实现。 虽然在此之前有很多类似的分布式存储和计算平台，但真正能实现工业级应用、降低使用门槛、带动业界大规模部署的就是Hadoop。得益于 MapReduce框架的易用性和容错性

。 机器多了， “毛病”花样百出。 如果简便地进行系统扩展…… 有无合适的 分布式系统 4. 他山之石Google GFS（Google File System） MapReduce BigTable

0将资源管理从MapReduce中独立出来变成通用框架后，就从1.0的三层结构演变为了现在的四层架构： 底层——存储层，文件系统HDFS 中间层——资源及数据管理层，YARN以及Sentry等 上层——MapRedu

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