pumafacebook的简单介绍

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本文目录一览：

• 1、淘宝为什么使用HBase及如何优化的
• 2、hadoop,storm和spark的区别,比较
• 3、Rails内存优化

淘宝为什么使用HBase及如何优化的

数据查询模式已经确定，且不易改变，就是说hbase使用在某种种特定的情况下，且不能变动。告诉插入，大量读取。因为分布式系统对大量数据的存取更具优势。尽量少的有数据修改。因为hbase中的数据修改知识在后面添加一行新数据，表示覆盖前一条，大量修改浪费大量空间。

使用HBase做数据分析： 用扩展性应对大量的写操作—Facebook构建了基于HBase的实时数据分析系统 数据挖掘：目前比较流行的广告推荐 大量地从文件中顺序读。HDFS对顺序读进行了优化，代价是对于随机的访问负载较高。数据支持一次写入，多次读取。对于已经形成的数据的更新不支持。

为满足低延时查询需求与低成本存储，系统历经架构演变，从单一Oracle数据库到历史订单存储在HBase，再到采用基于X-Engine引擎的PolarDB-X集群。历史库方案需解决存储成本、查询性能和数据排序问题。

减轻了NAMENODE元数据维护的压力。消息/订单存储：因为HBase提供低延时、高并发的访问能力，所以可以用于电商平台等场景的消息和订单存储。金融方面：HBase可以用于存储消费信息、贷款信息、信用卡还款信息等。电商方面：可以用于存储淘宝的交易信息、物流信息、浏览信息等。

存储系统作为核心仓库，利用Hadoop+HBase架构存储抓取和处理后的数据，支持大规模和高性能的数据存取。淘宝近期对搜索规则的调整，强化了商品管理和规范，有助于识别重复铺货等问题。淘宝的全网搜索引擎被视为搜索领域的深化，其商品搜索在质量和数量上已超越百度。

交通方面：船舶GPS信息，全长江的船舶GPS信息，每天有1千万左右的数据存储。 金融方面：消费信息，贷款信息，信用卡还款信息等 电商：淘宝的交易信息等，物流信息，浏览信息等 移动：通话信息等，都是基于HBase的存储。

hadoop,storm和spark的区别,比较

1、尽管Spark和Storm都能处理大规模数据，但它们适用于不同的场景。Spark更适合处理离线数据和批处理任务，而Storm则更适用于实时数据流处理。Hadoop作为传统的离线数据处理工具，虽然具有强大的数据存储和处理能力，但由于其计算效率相对较低，已逐渐被Spark等更现代的技术所取代。

2、实际流计算和批处理系统没有本质的区别，像storm的trident也有批概念，而mapreduce可以将每次运算的数据集缩小（比如几分钟启动一次），facebook的puma就是基于hadoop做的流计算系统。 高性能并行计算引擎Storm和Spark比较 Spark基于这样的理念，当数据庞大时，把计算过程传递给数据要比把数据传递给计算过程要更富效率。

3、hadoop，storm和spark的区别和比较：Hadoop 是一个生态圈。里面由 很多如 mapreduce hive hbase hdfs 组成。storm 是流式处理的老大。 速度快 即时通讯。 淘宝的JStorm 可以达到百万级每秒。spark 是对 hadoop 的 MR 的改进。 由于 MR 需要不断的将数据落盘，互相拉取导致 IO 大。

4、Storm由java和clojure写成，storm的优点是全内存计算，因为内存寻址速度是硬盘的百万倍以上，所以storm的速度相比较hadoop非常快。hadoop是实现了mapreduce的思想，将数据切片计算来处理大量的离线数据数据。

5、Hadoop 是大数据技术的基础框架 包含非常多的组件hdfs yarn mr zookeeper 以及其他 mr之前是Hadoop下基本的计算框架 spark也是一种mapreduce框架，基于rdd为基础计算单元 与mr主要区别在于基于内存计算，性能更快，是目前主流的框架 storm是流式计算框架stream计算，spark也有stream。

6、Storm：Storm 是 Twitter 开发的分布式计算系统，它在 Hadoop 的基础上增加了实时数据处理的能力，能够实时处理大数据流。与 Hadoop 和 Spark 不同，Storm 不会收集和存储数据，而是直接通过网络实时接收和处理数据，并实时传递结果。

Rails内存优化

1、也就是说应用一开始的内存占用通常都在100~300MB之间，随着时间的推移进程会创建大量的『对象』内部又会进行数次内存分配和回收，所以内存就会不断飙升。

2、为了实现大模型训练的最佳性能，推荐每张GPU卡配一个InfiniBand网卡。这种配置可以显著提高带宽性能，尤其是在使用多张GPU卡时。此外，使用专用的胖树网络拓扑，如NVIDIA的Rails优化拓扑，可以进一步优化网络性能，确保节点间的高速通信。

3、部署Gitlab Server于Centos7环境，需确保内存配置合理以应对多进程负载。启动16个进程，包含Postgres、Redis、Nginx等，建议内存容量不少于8GB，测试结果显示，启动后内存占用约3GB，运行Rails console后，额外占用约800MB，导致系统卡顿。因此，配置时应确保服务器内存充裕。

4、它和Unicorn的很大不同是，Puma主要基于多线程，而Unicorn是基于多进程，所以Puma的内存占用要比Unicorn小很多。（当然基于多线程最大的问题就是线程安全的问题，这个在Ruby9之后已经逐步得到比较完美的解决了，Ruby8就别指望跑Puma了。

5、Nginx采用事件驱动架构，内存占用低，支持并发连接，优化了服务器资源使用，具备扩展性。LVS架构主要由客户端、Director和后端服务器组成。客户端向Director发送请求，Director根据负载均衡策略选择合适的后端服务器，并将请求转发给它。后端服务器处理请求并将响应返回给Director，再由Director返回给客户端。

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