>>

参考消息
首页> 台海频道> 台湾要闻> 怎么加盟3d博彩轮盘

怎么加盟3d博彩轮盘:捷克养猪农民因虐待猪被罚1.5万美元

2017年05月25日 16:41 来源: 新浪新闻 责任编辑:位清秋

怎么加盟3d博彩轮盘:捷克养猪农民因虐待猪被罚1.5万美元Alluxio这个项目是有历史的,是12年下祭起源于UC Berkeley AmPLad,坐骑这个项目名字叫Tachyon,16年早期更名为Alluxio,这个名字的解释就是ALL是所有,还有光照的意思,通过这个项目对数据的存储和访问有统一性,而且能够对数据有所提升,这是目标。顾荣:谢谢主持人的介绍,我是来自南京大学。Alluxio这个项目是有历史的,是12年下祭起源于UC Berkeley AmPLad,坐骑这个项目名字叫Tachyon,16年早期更名为Alluxio,这个名字的解释就是ALL是所有,还有光照的意思,通过这个项目对数据的存储和访问有统一性,而且能够对数据有所提升,这是目标。项目2013年开源,现在最新版本是1.0。值得一提的是Alluxio这个数据统计可以看到,它的贡献者、数量其实是整个大数据开源项目增长非常快的,目前我们有来自一百多个组织,我本人也是13年6月份加入,也在很多的公司得到了使用,使用规模也非常大,我们南大实验室一直对这个项目贡献了很多源码和相关的其他文档工作。Alluxio这个项目在全球已经被很多知名的IT企业使用,比如百度、巴克莱银行也在用。我们回顾一下为什么需要Alluxio这个项目,意义在哪。很多的人都知道BIG DATA,随着我们很多应用对大数据处理需求越来越多,特点也变得越来越多,所以网上也出现了很多的引擎,比如Spark这样的,我们知道大数据要处理,第一步要解决大数据的存储问题,全下来我们才好进行后续的相关的根据需求进行处理,出现了开源的或者商业的,其实里面云计算贡献了很多的工作,比如SAMZA等等。首先计算层和存储层系统都会带来问题,问题是这样的,整个计算的引擎跟人对接的时候需要写很多东西,我们对接的时候都需要重新组建一次,这个是非常复杂的,而且不利于引用的迁移,Alluxio想做的工作是这个项目介于传统的存储层和计算云之间,我们向下统一的各种各样的存储,往上统一的接口可以由不同的计算引擎,不同的APP进行访问,这样我们就可以将所有的数据访问成一个统一的接口组织起来,这里还有一个特点,为什么刚刚提到云计算,我们充分应用了计算,我们是分布式的,我们可以向上提供访问性的突破。Alluxio这个项目我们在介绍它后面之前先简单的看一下最近时间关于Alluxio一些报道或者我们一些发展动向,首先我们被收购了,后来我们和收购公司下面做了一些对接,有一些可以作为Alluxio的底层存储系统,华为存储团队也联合发布了一些系统,首先我们跟华为的团队来联合做一些工作。那么这个会议大家也应该听过,北京新加坡都有开,在17年1月3号的发展趋势上第六条下发了存储和计算进行结耦,这是特别重要的发展方向,特别的提到了一个项目,Alluxio在其中起到了非常重要的作用。那么我们总结一下我们技术的特点,首先第一Alluxio技术特点是将计算和数据共同安置,这里计算和数据共同安置是这个数据放在本地的里面,底层的文件系统可以不和计算一起安置,因为里面已经部署好了,没有办法控制它和计算进行安置,一起安置的好处就是我们可以提供内层的访问速度,而不是靠网络,第二个特点是提供统一的命名空间,从而虚拟化底层不同的存储系统,Alluxio的文件系统空间是一个目录,对你们所有的数据操作就像访问系统一样,比如模拟AB是你不需要管的,我们可以用Alluxio建一个目录,像A、B子目录,你可以统一的管理,这样我写的应用不管怎么变,也不管底层的文件系统怎么变,这个之间不需要改接口。第三个是横向扩展的系统架构,Alluxio是一个分布式文件系统,我们可以针对你应用的数据访问量的增长很好的加紧部署,不需要重新做复杂的配置。第四个强调Alluxio对于系统整体提升是一个软件层的解决方案,跟刚刚提过的一样,我不需要对硬件有什么特别的要求或者依赖,我们可以更灵活的去选择自己硬件的配置跟负载情况,也可以很灵活的选择上层的计算软件的一些模型计算方式,根据应用来进行决定。系统优势总结起来有三点,第一个是Unificetion,根据上面的应用可以访问底层各种各样的数据,第二个好处是Performance为,我们可以通过这个把分布式内存用好,应用数据访问的特点提供内存级的访问速度,可以带来多个数量级以上的性能提升,第三是Flexibility,我们结耦以后就可以应用数据开发和底层软件结合,喜欢使用什么就用什么,计算和存储的选择变得独立,可以根据需要而进行。下面我介绍Alluxio典型的三个应用场景,第一个是计算和存储分离,现在已经是一个方向和思路,我们有底层的云存储和上面的云计算,最主要的是可以满足不同的计算和存储硬件的需求,可以灵活的配置,而且能够独立的部署扩展选择等等,通常这些数据都是放在传统的文件系统中的,可以通过大数据计算框架来进行分析,这个是比较灵活的,但是最大的限制是什么?就是计算和存储分离以后,计算需要大数据的时候通常需要引擎访问的,需要通过IO甚至网络访问的,这会带来新的瓶颈,我们看这么一个例子,步入Spark是一个低延迟的很高速度的引擎,但是底层的存储我们在云上,每次你计算的再快,但是每次大数据都很慢,最后会使整个计算过程变慢,有了Alluxio以后会怎么样?底层确实还是很慢,但是Alluxio的部署我刚刚说过,跟计算是在一起的,放了Alluxio以后我们看一下这个图,前面载入的时候比较慢,以后每一次访问的速度都很快,就会加速远程存储的作用,实际的案例是百度的信息,百度的项目分析是每天要查询大量的用户日志,用他们百度的日志获得他们的商业产品,百度的底层有自己的存储系统,在我们这里面他是用了两百个节点的部署,2PB的数据量,这些数据其实并不是在项目经理所在的单位机房里面的,是分散在全国各个机房里面的,每次查的时候就需要跨机房,跨数据中心访问,我们知道计算引擎再快,但是数据传输花的时间已经很长了,通过Alluxio可以在设计本地的机房里进行,就可以用Alluxio做一个热数据的缓存,最终使得他们的存储的时间由原来每次的15分钟缩到30秒之内,所以这个提升还是比较明显的。我们介绍第二个应用场景,我们在大数据的处理当中,很多工作现在变得流水线化,比如我们拿一些微博或者社交网络的数据,我们通常需要这个数据进行一些清洗和抽取,完了以后还需要对它选择一些简单的查询,查询完以后我们才会对它算法进行新的分析,我们还需要对它进行图分析,看看它的连接关系等等,还需要通过一定的图计算,整个过程我们称为流水线,增长过程其实就是数据不断的从前往后推移的过程,计算引擎现在做得很快,当组成一个流水线以后他们需要不断的交换数据,需要共享一些数据,这个时候性能往往就会被倒卖。比如Spark到Mapreduce到Spark,这样就很麻烦,我们看这个过程底层的数据共享就会延迟整个计算处理流程的时间,我们看一下加了Alluxio以后,我们可以第一次缓存以后放到里面,而且Spark为后面的操作都可以很快的进行,后面每次的操作都通过Alluxio进行,都可以很快的完成共享,你可以放到这里面。实际的案例是巴克莱银行,他们每天也是一样的,有很多的数据分析师需要对他们用户的数据,一些用户的取款存款,相关的交易额数据进行分析,他们分析是用来风控和模型的,对用户进行用户画像,它的数据是很多的,分布的去粘然后再进行处理,但是有一个问题,很多的分析师一起粘这些数据,所以模型的过程很快,因为你都是一些简单的模型,通常几秒钟就可以做完,大部分时间都花在把数据拿到本地来的路上,Alluxio就这些这个问题,你只需要拿一下第一个数据,这是一个文件系统,下面再用的时候就直接到分布组件系统里,而不需要对那么多的数据一条一条的记录,还会发生矛盾争抢,从而使得他们几秒钟就可以算完,所以这个还是非常明显的提升,六个节点。应用场景三的目标是统一不同存储的数据访问,我们知道现在很多的领域里,由于各个群主的特性,有远程访问的优势,所以它也可以跟好多的系统做整合,一个行业的公司里通常现在会有很多的存储系统在里面,那么这个缺点也是显而易见的,我很难统一的对它进行管理,这个管理包括很多的方面,权限进行统一管理,数据进行API开发,不需要换底层存储系统就需要重新开发一套应用,这个也是带来的问题,怎么样能够从不同的文件数据系统里面访问数据,用一套API来做,这是API在里面的作用,我们看Alluxio向上可以提供统一的API访问接口的,往下我们看用StorageB以后是没有问题的,加了A以后并不会到上面去,只需要跟F进行对接,后面的数据都可以通过它来访问,通过S的嫁接有一些应用,并不会进行代码的更改,这个案例是我们去哪儿网做的,需要实时机器学习算法服务他们的线上广告,大家可以看到如果我们不用Alluxio就可以看到数据来回的进行倒腾,来回的复制共享,有了Alluxio,缺点是你的代码工作量变大,背后带来的运行也会变多,有了Alluxio以后我们统一了,代码的工具量很小,而且大家可以看到峰值的时候我们总结今天讲的内容,第一个是Alluxio这个项目已经被很多领先的企业所使用,刚刚介绍过至少三个,它的核心在于提供内存速度数据访问的、跨存储系统的统一中间层的存储平台,这个项目也是世界第一个能够同时进行各种工作的项目,我们开源项目也是非常的快,欢迎大家能够加入到我们的开发利,用户提供一些反馈。谢谢大家,下面我们把时间交给我的同事常城,还是要练一练,让大家看看系统是怎样的。长城:我简单做一个自我介绍,2015年毕业与清华大学计算机系,后来成立了公司以后就加入了Alluxio公司,我是在大三暑假的时候参加了暑期科研,加入了现在的Alluxio项目,我已经在这个项目做了四年的时间,今天我主要展示两个方面的内容,第一个方面是如何利用Alluxio作为一个统一的命名空间去管理不同的底层文件系统这个Demo我们会用Alluxio管理一下阿里云的OSS,第二点如何利用Alluxio作为一个内存缓存,从而加速Alluxio对远程文件系统的远程访问。首先我们使用一个工具在我的本机启动一台集权,AlluxioMarg是公司开发的为了方便管理集群的Alluxio工具,现在我们就登录到了这个界面,我们为了要创建一个新的集群,我们给集群命名,当然我们可以选择亚马逊的或者谷歌的,下面我们配置一下你的设置,主要是关于一些SSH的设置,在这里我们来配置一下,我们直接使用本地的文件系统,此外我们需要Alluxio去访问OSS,所以需要配置一些OSS的选项,我已经预先设置了这些选项,直接复制过来,现在这一步是检测本地漏的设置,已经pass了,下一步就开始从远程拉一个包,并且自动的根据你上面配置,这个会耗费一些时间,右下角可以看到进度,我们进去以后可以看看说明我们集群已经启动,但是文件系统没有任何的文件,我们可以首先跑一个测试,接下来我们展示一下文件系统命令行的基本功能,首先我们可以通过命令行展示一下目前Alluxio里面的数据,这是刚刚所跑生成的数据,我们可以通过命令名把本地的文件放到Alluxio的内存中,我们直接从这里就可以看到文件已经被放进来了,但是这个文件目前还只在Alluxio的内存中,我们通过Alluxio的命令行把这个文件放到一个底层的文件系统中,接下来我希望能把一个远程的OSSbrack放到现有的Alluxio空间里,为了做到这一点首先我在Alluxio里面建立一个目录,目的是把OSS的brack放到这个里面。现在OSSBrack已经被挂在了目录上,我们从这里可以看到这就是OSS的底,我们可以看到OSSbrack所有的文件,这里面有三个文件,第一个是一百K,第二个10兆,如果我们使用Alluxio秘密行,我们就可以看到最后这三个文件都是在OSSbrack当中的,并没有在本地的Alluxio内存中,而前面的文件是在我们的本地文件系统中,也就是讲了Alluxio同时管理多个底层的文件系统,现在如果我希望在10兆的推特数据搜索一些关键词,比如我搜索一个关键词,首先需要把10兆的数据从OSSbrack拉到本地,需要很长的时间,我们可以验证一下,取决于会场的网络,现在可以看到它总共是花了9秒8,因为现在的数据并没有在Alluxio当中,我们可以看到现在我们可以把这个数据让Alluxio拉到Alluxio的内存中,现在就可以看到这个数据已经是这样了,如果我们重新跑一下上面的搜索命令行,按道理现在是从本地的内存中应该会看得非常多,可以看到它只用的1.1秒,相比于刚刚的9.8秒有九十倍的性能提升,同样你可以搜索其他的关键词,如果你担心上面的结果已经被系统缓存了,如果你搜索一个新的关键词,你可以看到它也是性能会得到很大的提升,我就不跑Spack了,谢谢大家。顾荣:谢谢主持人的介绍,我是来自南京大学。Alluxio这个项目是有历史的,是12年下祭起源于UC Berkeley AmPLad,坐骑这个项目名字叫Tachyon,16年早期更名为Alluxio,这个名字的解释就是ALL是所有,还有光照的意思,通过这个项目对数据的存储和访问有统一性,而且能够对数据有所提升,这是目标。项目2013年开源,现在最新版本是1.0。值得一提的是Alluxio这个数据统计可以看到,它的贡献者、数量其实是整个大数据开源项目增长非常快的,目前我们有来自一百多个组织,我本人也是13年6月份加入,也在很多的公司得到了使用,使用规模也非常大,我们南大实验室一直对这个项目贡献了很多源码和相关的其他文档工作。Alluxio这个项目在全球已经被很多知名的IT企业使用,比如百度、巴克莱银行也在用。我们回顾一下为什么需要Alluxio这个项目,意义在哪。很多的人都知道BIG DATA,随着我们很多应用对大数据处理需求越来越多,特点也变得越来越多,所以网上也出现了很多的引擎,比如Spark这样的,我们知道大数据要处理,第一步要解决大数据的存储问题,全下来我们才好进行后续的相关的根据需求进行处理,出现了开源的或者商业的,其实里面云计算贡献了很多的工作,比如SAMZA等等。首先计算层和存储层系统都会带来问题,问题是这样的,整个计算的引擎跟人对接的时候需要写很多东西,我们对接的时候都需要重新组建一次,这个是非常复杂的,而且不利于引用的迁移,Alluxio想做的工作是这个项目介于传统的存储层和计算云之间,我们向下统一的各种各样的存储,往上统一的接口可以由不同的计算引擎,不同的APP进行访问,这样我们就可以将所有的数据访问成一个统一的接口组织起来,这里还有一个特点,为什么刚刚提到云计算,我们充分应用了计算,我们是分布式的,我们可以向上提供访问性的突破。Alluxio这个项目我们在介绍它后面之前先简单的看一下最近时间关于Alluxio一些报道或者我们一些发展动向,首先我们被收购了,后来我们和收购公司下面做了一些对接,有一些可以作为Alluxio的底层存储系统,华为存储团队也联合发布了一些系统,首先我们跟华为的团队来联合做一些工作。那么这个会议大家也应该听过,北京新加坡都有开,在17年1月3号的发展趋势上第六条下发了存储和计算进行结耦,这是特别重要的发展方向,特别的提到了一个项目,Alluxio在其中起到了非常重要的作用。那么我们总结一下我们技术的特点,首先第一Alluxio技术特点是将计算和数据共同安置,这里计算和数据共同安置是这个数据放在本地的里面,底层的文件系统可以不和计算一起安置,因为里面已经部署好了,没有办法控制它和计算进行安置,一起安置的好处就是我们可以提供内层的访问速度,而不是靠网络,第二个特点是提供统一的命名空间,从而虚拟化底层不同的存储系统,Alluxio的文件系统空间是一个目录,对你们所有的数据操作就像访问系统一样,比如模拟AB是你不需要管的,我们可以用Alluxio建一个目录,像A、B子目录,你可以统一的管理,这样我写的应用不管怎么变,也不管底层的文件系统怎么变,这个之间不需要改接口。第三个是横向扩展的系统架构,Alluxio是一个分布式文件系统,我们可以针对你应用的数据访问量的增长很好的加紧部署,不需要重新做复杂的配置。第四个强调Alluxio对于系统整体提升是一个软件层的解决方案,跟刚刚提过的一样,我不需要对硬件有什么特别的要求或者依赖,我们可以更灵活的去选择自己硬件的配置跟负载情况,也可以很灵活的选择上层的计算软件的一些模型计算方式,根据应用来进行决定。系统优势总结起来有三点,第一个是Unificetion,根据上面的应用可以访问底层各种各样的数据,第二个好处是Performance为,我们可以通过这个把分布式内存用好,应用数据访问的特点提供内存级的访问速度,可以带来多个数量级以上的性能提升,第三是Flexibility,我们结耦以后就可以应用数据开发和底层软件结合,喜欢使用什么就用什么,计算和存储的选择变得独立,可以根据需要而进行。下面我介绍Alluxio典型的三个应用场景,第一个是计算和存储分离,现在已经是一个方向和思路,我们有底层的云存储和上面的云计算,最主要的是可以满足不同的计算和存储硬件的需求,可以灵活的配置,而且能够独立的部署扩展选择等等,通常这些数据都是放在传统的文件系统中的,可以通过大数据计算框架来进行分析,这个是比较灵活的,但是最大的限制是什么?就是计算和存储分离以后,计算需要大数据的时候通常需要引擎访问的,需要通过IO甚至网络访问的,这会带来新的瓶颈,我们看这么一个例子,步入Spark是一个低延迟的很高速度的引擎,但是底层的存储我们在云上,每次你计算的再快,但是每次大数据都很慢,最后会使整个计算过程变慢,有了Alluxio以后会怎么样?底层确实还是很慢,但是Alluxio的部署我刚刚说过,跟计算是在一起的,放了Alluxio以后我们看一下这个图,前面载入的时候比较慢,以后每一次访问的速度都很快,就会加速远程存储的作用,实际的案例是百度的信息,百度的项目分析是每天要查询大量的用户日志,用他们百度的日志获得他们的商业产品,百度的底层有自己的存储系统,在我们这里面他是用了两百个节点的部署,2PB的数据量,这些数据其实并不是在项目经理所在的单位机房里面的,是分散在全国各个机房里面的,每次查的时候就需要跨机房,跨数据中心访问,我们知道计算引擎再快,但是数据传输花的时间已经很长了,通过Alluxio可以在设计本地的机房里进行,就可以用Alluxio做一个热数据的缓存,最终使得他们的存储的时间由原来每次的15分钟缩到30秒之内,所以这个提升还是比较明显的。我们介绍第二个应用场景,我们在大数据的处理当中,很多工作现在变得流水线化,比如我们拿一些微博或者社交网络的数据,我们通常需要这个数据进行一些清洗和抽取,完了以后还需要对它选择一些简单的查询,查询完以后我们才会对它算法进行新的分析,我们还需要对它进行图分析,看看它的连接关系等等,还需要通过一定的图计算,整个过程我们称为流水线,增长过程其实就是数据不断的从前往后推移的过程,计算引擎现在做得很快,当组成一个流水线以后他们需要不断的交换数据,需要共享一些数据,这个时候性能往往就会被倒卖。比如Spark到Mapreduce到Spark,这样就很麻烦,我们看这个过程底层的数据共享就会延迟整个计算处理流程的时间,我们看一下加了Alluxio以后,我们可以第一次缓存以后放到里面,而且Spark为后面的操作都可以很快的进行,后面每次的操作都通过Alluxio进行,都可以很快的完成共享,你可以放到这里面。实际的案例是巴克莱银行,他们每天也是一样的,有很多的数据分析师需要对他们用户的数据,一些用户的取款存款,相关的交易额数据进行分析,他们分析是用来风控和模型的,对用户进行用户画像,它的数据是很多的,分布的去粘然后再进行处理,但是有一个问题,很多的分析师一起粘这些数据,所以模型的过程很快,因为你都是一些简单的模型,通常几秒钟就可以做完,大部分时间都花在把数据拿到本地来的路上,Alluxio就这些这个问题,你只需要拿一下第一个数据,这是一个文件系统,下面再用的时候就直接到分布组件系统里,而不需要对那么多的数据一条一条的记录,还会发生矛盾争抢,从而使得他们几秒钟就可以算完,所以这个还是非常明显的提升,六个节点。应用场景三的目标是统一不同存储的数据访问,我们知道现在很多的领域里,由于各个群主的特性,有远程访问的优势,所以它也可以跟好多的系统做整合,一个行业的公司里通常现在会有很多的存储系统在里面,那么这个缺点也是显而易见的,我很难统一的对它进行管理,这个管理包括很多的方面,权限进行统一管理,数据进行API开发,不需要换底层存储系统就需要重新开发一套应用,这个也是带来的问题,怎么样能够从不同的文件数据系统里面访问数据,用一套API来做,这是API在里面的作用,我们看Alluxio向上可以提供统一的API访问接口的,往下我们看用StorageB以后是没有问题的,加了A以后并不会到上面去,只需要跟F进行对接,后面的数据都可以通过它来访问,通过S的嫁接有一些应用,并不会进行代码的更改,这个案例是我们去哪儿网做的,需要实时机器学习算法服务他们的线上广告,大家可以看到如果我们不用Alluxio就可以看到数据来回的进行倒腾,来回的复制共享,有了Alluxio,缺点是你的代码工作量变大,背后带来的运行也会变多,有了Alluxio以后我们统一了,代码的工具量很小,而且大家可以看到峰值的时候我们总结今天讲的内容,第一个是Alluxio这个项目已经被很多领先的企业所使用,刚刚介绍过至少三个,它的核心在于提供内存速度数据访问的、跨存储系统的统一中间层的存储平台,这个项目也是世界第一个能够同时进行各种工作的项目,我们开源项目也是非常的快,欢迎大家能够加入到我们的开发利,用户提供一些反馈。谢谢大家,下面我们把时间交给我的同事常城,还是要练一练,让大家看看系统是怎样的。长城:我简单做一个自我介绍,2015年毕业与清华大学计算机系,后来成立了公司以后就加入了Alluxio公司,我是在大三暑假的时候参加了暑期科研,加入了现在的Alluxio项目,我已经在这个项目做了四年的时间,今天我主要展示两个方面的内容,第一个方面是如何利用Alluxio作为一个统一的命名空间去管理不同的底层文件系统这个Demo我们会用Alluxio管理一下阿里云的OSS,第二点如何利用Alluxio作为一个内存缓存,从而加速Alluxio对远程文件系统的远程访问。首先我们使用一个工具在我的本机启动一台集权,AlluxioMarg是公司开发的为了方便管理集群的Alluxio工具,现在我们就登录到了这个界面,我们为了要创建一个新的集群,我们给集群命名,当然我们可以选择亚马逊的或者谷歌的,下面我们配置一下你的设置,主要是关于一些SSH的设置,在这里我们来配置一下,我们直接使用本地的文件系统,此外我们需要Alluxio去访问OSS,所以需要配置一些OSS的选项,我已经预先设置了这些选项,直接复制过来,现在这一步是检测本地漏的设置,已经pass了,下一步就开始从远程拉一个包,并且自动的根据你上面配置,这个会耗费一些时间,右下角可以看到进度,我们进去以后可以看看说明我们集群已经启动,但是文件系统没有任何的文件,我们可以首先跑一个测试,接下来我们展示一下文件系统命令行的基本功能,首先我们可以通过命令行展示一下目前Alluxio里面的数据,这是刚刚所跑生成的数据,我们可以通过命令名把本地的文件放到Alluxio的内存中,我们直接从这里就可以看到文件已经被放进来了,但是这个文件目前还只在Alluxio的内存中,我们通过Alluxio的命令行把这个文件放到一个底层的文件系统中,接下来我希望能把一个远程的OSSbrack放到现有的Alluxio空间里,为了做到这一点首先我在Alluxio里面建立一个目录,目的是把OSS的brack放到这个里面。现在OSSBrack已经被挂在了目录上,我们从这里可以看到这就是OSS的底,我们可以看到OSSbrack所有的文件,这里面有三个文件,第一个是一百K,第二个10兆,如果我们使用Alluxio秘密行,我们就可以看到最后这三个文件都是在OSSbrack当中的,并没有在本地的Alluxio内存中,而前面的文件是在我们的本地文件系统中,也就是讲了Alluxio同时管理多个底层的文件系统,现在如果我希望在10兆的推特数据搜索一些关键词,比如我搜索一个关键词,首先需要把10兆的数据从OSSbrack拉到本地,需要很长的时间,我们可以验证一下,取决于会场的网络,现在可以看到它总共是花了9秒8,因为现在的数据并没有在Alluxio当中,我们可以看到现在我们可以把这个数据让Alluxio拉到Alluxio的内存中,现在就可以看到这个数据已经是这样了,如果我们重新跑一下上面的搜索命令行,按道理现在是从本地的内存中应该会看得非常多,可以看到它只用的1.1秒,相比于刚刚的9.8秒有九十倍的性能提升,同样你可以搜索其他的关键词,如果你担心上面的结果已经被系统缓存了,如果你搜索一个新的关键词,你可以看到它也是性能会得到很大的提升,我就不跑Spack了,谢谢大家。为了解各类群体对《中国IDC圈网站》的服务需求,为网站改版提供参考,我们特开展此次调查活动。您的宝贵意见将有助于中国IDC圈的建设与发展。为了答谢用户,我们将从参与调查的用户中抽出10名幸运网友,赠送50元话费充值卡。

怎么加盟3d博彩轮盘:捷克养猪农民因虐待猪被罚1.5万美元Alluxio这个项目是有历史的,是12年下祭起源于UC Berkeley AmPLad,坐骑这个项目名字叫Tachyon,16年早期更名为Alluxio,这个名字的解释就是ALL是所有,还有光照的意思,通过这个项目对数据的存储和访问有统一性,而且能够对数据有所提升,这是目标。顾荣:谢谢主持人的介绍,我是来自南京大学。Alluxio这个项目是有历史的,是12年下祭起源于UC Berkeley AmPLad,坐骑这个项目名字叫Tachyon,16年早期更名为Alluxio,这个名字的解释就是ALL是所有,还有光照的意思,通过这个项目对数据的存储和访问有统一性,而且能够对数据有所提升,这是目标。项目2013年开源,现在最新版本是1.0。值得一提的是Alluxio这个数据统计可以看到,它的贡献者、数量其实是整个大数据开源项目增长非常快的,目前我们有来自一百多个组织,我本人也是13年6月份加入,也在很多的公司得到了使用,使用规模也非常大,我们南大实验室一直对这个项目贡献了很多源码和相关的其他文档工作。Alluxio这个项目在全球已经被很多知名的IT企业使用,比如百度、巴克莱银行也在用。我们回顾一下为什么需要Alluxio这个项目,意义在哪。很多的人都知道BIG DATA,随着我们很多应用对大数据处理需求越来越多,特点也变得越来越多,所以网上也出现了很多的引擎,比如Spark这样的,我们知道大数据要处理,第一步要解决大数据的存储问题,全下来我们才好进行后续的相关的根据需求进行处理,出现了开源的或者商业的,其实里面云计算贡献了很多的工作,比如SAMZA等等。首先计算层和存储层系统都会带来问题,问题是这样的,整个计算的引擎跟人对接的时候需要写很多东西,我们对接的时候都需要重新组建一次,这个是非常复杂的,而且不利于引用的迁移,Alluxio想做的工作是这个项目介于传统的存储层和计算云之间,我们向下统一的各种各样的存储,往上统一的接口可以由不同的计算引擎,不同的APP进行访问,这样我们就可以将所有的数据访问成一个统一的接口组织起来,这里还有一个特点,为什么刚刚提到云计算,我们充分应用了计算,我们是分布式的,我们可以向上提供访问性的突破。Alluxio这个项目我们在介绍它后面之前先简单的看一下最近时间关于Alluxio一些报道或者我们一些发展动向,首先我们被收购了,后来我们和收购公司下面做了一些对接,有一些可以作为Alluxio的底层存储系统,华为存储团队也联合发布了一些系统,首先我们跟华为的团队来联合做一些工作。那么这个会议大家也应该听过,北京新加坡都有开,在17年1月3号的发展趋势上第六条下发了存储和计算进行结耦,这是特别重要的发展方向,特别的提到了一个项目,Alluxio在其中起到了非常重要的作用。那么我们总结一下我们技术的特点,首先第一Alluxio技术特点是将计算和数据共同安置,这里计算和数据共同安置是这个数据放在本地的里面,底层的文件系统可以不和计算一起安置,因为里面已经部署好了,没有办法控制它和计算进行安置,一起安置的好处就是我们可以提供内层的访问速度,而不是靠网络,第二个特点是提供统一的命名空间,从而虚拟化底层不同的存储系统,Alluxio的文件系统空间是一个目录,对你们所有的数据操作就像访问系统一样,比如模拟AB是你不需要管的,我们可以用Alluxio建一个目录,像A、B子目录,你可以统一的管理,这样我写的应用不管怎么变,也不管底层的文件系统怎么变,这个之间不需要改接口。第三个是横向扩展的系统架构,Alluxio是一个分布式文件系统,我们可以针对你应用的数据访问量的增长很好的加紧部署,不需要重新做复杂的配置。第四个强调Alluxio对于系统整体提升是一个软件层的解决方案,跟刚刚提过的一样,我不需要对硬件有什么特别的要求或者依赖,我们可以更灵活的去选择自己硬件的配置跟负载情况,也可以很灵活的选择上层的计算软件的一些模型计算方式,根据应用来进行决定。系统优势总结起来有三点,第一个是Unificetion,根据上面的应用可以访问底层各种各样的数据,第二个好处是Performance为,我们可以通过这个把分布式内存用好,应用数据访问的特点提供内存级的访问速度,可以带来多个数量级以上的性能提升,第三是Flexibility,我们结耦以后就可以应用数据开发和底层软件结合,喜欢使用什么就用什么,计算和存储的选择变得独立,可以根据需要而进行。下面我介绍Alluxio典型的三个应用场景,第一个是计算和存储分离,现在已经是一个方向和思路,我们有底层的云存储和上面的云计算,最主要的是可以满足不同的计算和存储硬件的需求,可以灵活的配置,而且能够独立的部署扩展选择等等,通常这些数据都是放在传统的文件系统中的,可以通过大数据计算框架来进行分析,这个是比较灵活的,但是最大的限制是什么?就是计算和存储分离以后,计算需要大数据的时候通常需要引擎访问的,需要通过IO甚至网络访问的,这会带来新的瓶颈,我们看这么一个例子,步入Spark是一个低延迟的很高速度的引擎,但是底层的存储我们在云上,每次你计算的再快,但是每次大数据都很慢,最后会使整个计算过程变慢,有了Alluxio以后会怎么样?底层确实还是很慢,但是Alluxio的部署我刚刚说过,跟计算是在一起的,放了Alluxio以后我们看一下这个图,前面载入的时候比较慢,以后每一次访问的速度都很快,就会加速远程存储的作用,实际的案例是百度的信息,百度的项目分析是每天要查询大量的用户日志,用他们百度的日志获得他们的商业产品,百度的底层有自己的存储系统,在我们这里面他是用了两百个节点的部署,2PB的数据量,这些数据其实并不是在项目经理所在的单位机房里面的,是分散在全国各个机房里面的,每次查的时候就需要跨机房,跨数据中心访问,我们知道计算引擎再快,但是数据传输花的时间已经很长了,通过Alluxio可以在设计本地的机房里进行,就可以用Alluxio做一个热数据的缓存,最终使得他们的存储的时间由原来每次的15分钟缩到30秒之内,所以这个提升还是比较明显的。我们介绍第二个应用场景,我们在大数据的处理当中,很多工作现在变得流水线化,比如我们拿一些微博或者社交网络的数据,我们通常需要这个数据进行一些清洗和抽取,完了以后还需要对它选择一些简单的查询,查询完以后我们才会对它算法进行新的分析,我们还需要对它进行图分析,看看它的连接关系等等,还需要通过一定的图计算,整个过程我们称为流水线,增长过程其实就是数据不断的从前往后推移的过程,计算引擎现在做得很快,当组成一个流水线以后他们需要不断的交换数据,需要共享一些数据,这个时候性能往往就会被倒卖。比如Spark到Mapreduce到Spark,这样就很麻烦,我们看这个过程底层的数据共享就会延迟整个计算处理流程的时间,我们看一下加了Alluxio以后,我们可以第一次缓存以后放到里面,而且Spark为后面的操作都可以很快的进行,后面每次的操作都通过Alluxio进行,都可以很快的完成共享,你可以放到这里面。实际的案例是巴克莱银行,他们每天也是一样的,有很多的数据分析师需要对他们用户的数据,一些用户的取款存款,相关的交易额数据进行分析,他们分析是用来风控和模型的,对用户进行用户画像,它的数据是很多的,分布的去粘然后再进行处理,但是有一个问题,很多的分析师一起粘这些数据,所以模型的过程很快,因为你都是一些简单的模型,通常几秒钟就可以做完,大部分时间都花在把数据拿到本地来的路上,Alluxio就这些这个问题,你只需要拿一下第一个数据,这是一个文件系统,下面再用的时候就直接到分布组件系统里,而不需要对那么多的数据一条一条的记录,还会发生矛盾争抢,从而使得他们几秒钟就可以算完,所以这个还是非常明显的提升,六个节点。应用场景三的目标是统一不同存储的数据访问,我们知道现在很多的领域里,由于各个群主的特性,有远程访问的优势,所以它也可以跟好多的系统做整合,一个行业的公司里通常现在会有很多的存储系统在里面,那么这个缺点也是显而易见的,我很难统一的对它进行管理,这个管理包括很多的方面,权限进行统一管理,数据进行API开发,不需要换底层存储系统就需要重新开发一套应用,这个也是带来的问题,怎么样能够从不同的文件数据系统里面访问数据,用一套API来做,这是API在里面的作用,我们看Alluxio向上可以提供统一的API访问接口的,往下我们看用StorageB以后是没有问题的,加了A以后并不会到上面去,只需要跟F进行对接,后面的数据都可以通过它来访问,通过S的嫁接有一些应用,并不会进行代码的更改,这个案例是我们去哪儿网做的,需要实时机器学习算法服务他们的线上广告,大家可以看到如果我们不用Alluxio就可以看到数据来回的进行倒腾,来回的复制共享,有了Alluxio,缺点是你的代码工作量变大,背后带来的运行也会变多,有了Alluxio以后我们统一了,代码的工具量很小,而且大家可以看到峰值的时候我们总结今天讲的内容,第一个是Alluxio这个项目已经被很多领先的企业所使用,刚刚介绍过至少三个,它的核心在于提供内存速度数据访问的、跨存储系统的统一中间层的存储平台,这个项目也是世界第一个能够同时进行各种工作的项目,我们开源项目也是非常的快,欢迎大家能够加入到我们的开发利,用户提供一些反馈。谢谢大家,下面我们把时间交给我的同事常城,还是要练一练,让大家看看系统是怎样的。长城:我简单做一个自我介绍,2015年毕业与清华大学计算机系,后来成立了公司以后就加入了Alluxio公司,我是在大三暑假的时候参加了暑期科研,加入了现在的Alluxio项目,我已经在这个项目做了四年的时间,今天我主要展示两个方面的内容,第一个方面是如何利用Alluxio作为一个统一的命名空间去管理不同的底层文件系统这个Demo我们会用Alluxio管理一下阿里云的OSS,第二点如何利用Alluxio作为一个内存缓存,从而加速Alluxio对远程文件系统的远程访问。首先我们使用一个工具在我的本机启动一台集权,AlluxioMarg是公司开发的为了方便管理集群的Alluxio工具,现在我们就登录到了这个界面,我们为了要创建一个新的集群,我们给集群命名,当然我们可以选择亚马逊的或者谷歌的,下面我们配置一下你的设置,主要是关于一些SSH的设置,在这里我们来配置一下,我们直接使用本地的文件系统,此外我们需要Alluxio去访问OSS,所以需要配置一些OSS的选项,我已经预先设置了这些选项,直接复制过来,现在这一步是检测本地漏的设置,已经pass了,下一步就开始从远程拉一个包,并且自动的根据你上面配置,这个会耗费一些时间,右下角可以看到进度,我们进去以后可以看看说明我们集群已经启动,但是文件系统没有任何的文件,我们可以首先跑一个测试,接下来我们展示一下文件系统命令行的基本功能,首先我们可以通过命令行展示一下目前Alluxio里面的数据,这是刚刚所跑生成的数据,我们可以通过命令名把本地的文件放到Alluxio的内存中,我们直接从这里就可以看到文件已经被放进来了,但是这个文件目前还只在Alluxio的内存中,我们通过Alluxio的命令行把这个文件放到一个底层的文件系统中,接下来我希望能把一个远程的OSSbrack放到现有的Alluxio空间里,为了做到这一点首先我在Alluxio里面建立一个目录,目的是把OSS的brack放到这个里面。现在OSSBrack已经被挂在了目录上,我们从这里可以看到这就是OSS的底,我们可以看到OSSbrack所有的文件,这里面有三个文件,第一个是一百K,第二个10兆,如果我们使用Alluxio秘密行,我们就可以看到最后这三个文件都是在OSSbrack当中的,并没有在本地的Alluxio内存中,而前面的文件是在我们的本地文件系统中,也就是讲了Alluxio同时管理多个底层的文件系统,现在如果我希望在10兆的推特数据搜索一些关键词,比如我搜索一个关键词,首先需要把10兆的数据从OSSbrack拉到本地,需要很长的时间,我们可以验证一下,取决于会场的网络,现在可以看到它总共是花了9秒8,因为现在的数据并没有在Alluxio当中,我们可以看到现在我们可以把这个数据让Alluxio拉到Alluxio的内存中,现在就可以看到这个数据已经是这样了,如果我们重新跑一下上面的搜索命令行,按道理现在是从本地的内存中应该会看得非常多,可以看到它只用的1.1秒,相比于刚刚的9.8秒有九十倍的性能提升,同样你可以搜索其他的关键词,如果你担心上面的结果已经被系统缓存了,如果你搜索一个新的关键词,你可以看到它也是性能会得到很大的提升,我就不跑Spack了,谢谢大家。顾荣:谢谢主持人的介绍,我是来自南京大学。Alluxio这个项目是有历史的,是12年下祭起源于UC Berkeley AmPLad,坐骑这个项目名字叫Tachyon,16年早期更名为Alluxio,这个名字的解释就是ALL是所有,还有光照的意思,通过这个项目对数据的存储和访问有统一性,而且能够对数据有所提升,这是目标。项目2013年开源,现在最新版本是1.0。值得一提的是Alluxio这个数据统计可以看到,它的贡献者、数量其实是整个大数据开源项目增长非常快的,目前我们有来自一百多个组织,我本人也是13年6月份加入,也在很多的公司得到了使用,使用规模也非常大,我们南大实验室一直对这个项目贡献了很多源码和相关的其他文档工作。Alluxio这个项目在全球已经被很多知名的IT企业使用,比如百度、巴克莱银行也在用。我们回顾一下为什么需要Alluxio这个项目,意义在哪。很多的人都知道BIG DATA,随着我们很多应用对大数据处理需求越来越多,特点也变得越来越多,所以网上也出现了很多的引擎,比如Spark这样的,我们知道大数据要处理,第一步要解决大数据的存储问题,全下来我们才好进行后续的相关的根据需求进行处理,出现了开源的或者商业的,其实里面云计算贡献了很多的工作,比如SAMZA等等。首先计算层和存储层系统都会带来问题,问题是这样的,整个计算的引擎跟人对接的时候需要写很多东西,我们对接的时候都需要重新组建一次,这个是非常复杂的,而且不利于引用的迁移,Alluxio想做的工作是这个项目介于传统的存储层和计算云之间,我们向下统一的各种各样的存储,往上统一的接口可以由不同的计算引擎,不同的APP进行访问,这样我们就可以将所有的数据访问成一个统一的接口组织起来,这里还有一个特点,为什么刚刚提到云计算,我们充分应用了计算,我们是分布式的,我们可以向上提供访问性的突破。Alluxio这个项目我们在介绍它后面之前先简单的看一下最近时间关于Alluxio一些报道或者我们一些发展动向,首先我们被收购了,后来我们和收购公司下面做了一些对接,有一些可以作为Alluxio的底层存储系统,华为存储团队也联合发布了一些系统,首先我们跟华为的团队来联合做一些工作。那么这个会议大家也应该听过,北京新加坡都有开,在17年1月3号的发展趋势上第六条下发了存储和计算进行结耦,这是特别重要的发展方向,特别的提到了一个项目,Alluxio在其中起到了非常重要的作用。那么我们总结一下我们技术的特点,首先第一Alluxio技术特点是将计算和数据共同安置,这里计算和数据共同安置是这个数据放在本地的里面,底层的文件系统可以不和计算一起安置,因为里面已经部署好了,没有办法控制它和计算进行安置,一起安置的好处就是我们可以提供内层的访问速度,而不是靠网络,第二个特点是提供统一的命名空间,从而虚拟化底层不同的存储系统,Alluxio的文件系统空间是一个目录,对你们所有的数据操作就像访问系统一样,比如模拟AB是你不需要管的,我们可以用Alluxio建一个目录,像A、B子目录,你可以统一的管理,这样我写的应用不管怎么变,也不管底层的文件系统怎么变,这个之间不需要改接口。第三个是横向扩展的系统架构,Alluxio是一个分布式文件系统,我们可以针对你应用的数据访问量的增长很好的加紧部署,不需要重新做复杂的配置。第四个强调Alluxio对于系统整体提升是一个软件层的解决方案,跟刚刚提过的一样,我不需要对硬件有什么特别的要求或者依赖,我们可以更灵活的去选择自己硬件的配置跟负载情况,也可以很灵活的选择上层的计算软件的一些模型计算方式,根据应用来进行决定。系统优势总结起来有三点,第一个是Unificetion,根据上面的应用可以访问底层各种各样的数据,第二个好处是Performance为,我们可以通过这个把分布式内存用好,应用数据访问的特点提供内存级的访问速度,可以带来多个数量级以上的性能提升,第三是Flexibility,我们结耦以后就可以应用数据开发和底层软件结合,喜欢使用什么就用什么,计算和存储的选择变得独立,可以根据需要而进行。下面我介绍Alluxio典型的三个应用场景,第一个是计算和存储分离,现在已经是一个方向和思路,我们有底层的云存储和上面的云计算,最主要的是可以满足不同的计算和存储硬件的需求,可以灵活的配置,而且能够独立的部署扩展选择等等,通常这些数据都是放在传统的文件系统中的,可以通过大数据计算框架来进行分析,这个是比较灵活的,但是最大的限制是什么?就是计算和存储分离以后,计算需要大数据的时候通常需要引擎访问的,需要通过IO甚至网络访问的,这会带来新的瓶颈,我们看这么一个例子,步入Spark是一个低延迟的很高速度的引擎,但是底层的存储我们在云上,每次你计算的再快,但是每次大数据都很慢,最后会使整个计算过程变慢,有了Alluxio以后会怎么样?底层确实还是很慢,但是Alluxio的部署我刚刚说过,跟计算是在一起的,放了Alluxio以后我们看一下这个图,前面载入的时候比较慢,以后每一次访问的速度都很快,就会加速远程存储的作用,实际的案例是百度的信息,百度的项目分析是每天要查询大量的用户日志,用他们百度的日志获得他们的商业产品,百度的底层有自己的存储系统,在我们这里面他是用了两百个节点的部署,2PB的数据量,这些数据其实并不是在项目经理所在的单位机房里面的,是分散在全国各个机房里面的,每次查的时候就需要跨机房,跨数据中心访问,我们知道计算引擎再快,但是数据传输花的时间已经很长了,通过Alluxio可以在设计本地的机房里进行,就可以用Alluxio做一个热数据的缓存,最终使得他们的存储的时间由原来每次的15分钟缩到30秒之内,所以这个提升还是比较明显的。我们介绍第二个应用场景,我们在大数据的处理当中,很多工作现在变得流水线化,比如我们拿一些微博或者社交网络的数据,我们通常需要这个数据进行一些清洗和抽取,完了以后还需要对它选择一些简单的查询,查询完以后我们才会对它算法进行新的分析,我们还需要对它进行图分析,看看它的连接关系等等,还需要通过一定的图计算,整个过程我们称为流水线,增长过程其实就是数据不断的从前往后推移的过程,计算引擎现在做得很快,当组成一个流水线以后他们需要不断的交换数据,需要共享一些数据,这个时候性能往往就会被倒卖。比如Spark到Mapreduce到Spark,这样就很麻烦,我们看这个过程底层的数据共享就会延迟整个计算处理流程的时间,我们看一下加了Alluxio以后,我们可以第一次缓存以后放到里面,而且Spark为后面的操作都可以很快的进行,后面每次的操作都通过Alluxio进行,都可以很快的完成共享,你可以放到这里面。实际的案例是巴克莱银行,他们每天也是一样的,有很多的数据分析师需要对他们用户的数据,一些用户的取款存款,相关的交易额数据进行分析,他们分析是用来风控和模型的,对用户进行用户画像,它的数据是很多的,分布的去粘然后再进行处理,但是有一个问题,很多的分析师一起粘这些数据,所以模型的过程很快,因为你都是一些简单的模型,通常几秒钟就可以做完,大部分时间都花在把数据拿到本地来的路上,Alluxio就这些这个问题,你只需要拿一下第一个数据,这是一个文件系统,下面再用的时候就直接到分布组件系统里,而不需要对那么多的数据一条一条的记录,还会发生矛盾争抢,从而使得他们几秒钟就可以算完,所以这个还是非常明显的提升,六个节点。应用场景三的目标是统一不同存储的数据访问,我们知道现在很多的领域里,由于各个群主的特性,有远程访问的优势,所以它也可以跟好多的系统做整合,一个行业的公司里通常现在会有很多的存储系统在里面,那么这个缺点也是显而易见的,我很难统一的对它进行管理,这个管理包括很多的方面,权限进行统一管理,数据进行API开发,不需要换底层存储系统就需要重新开发一套应用,这个也是带来的问题,怎么样能够从不同的文件数据系统里面访问数据,用一套API来做,这是API在里面的作用,我们看Alluxio向上可以提供统一的API访问接口的,往下我们看用StorageB以后是没有问题的,加了A以后并不会到上面去,只需要跟F进行对接,后面的数据都可以通过它来访问,通过S的嫁接有一些应用,并不会进行代码的更改,这个案例是我们去哪儿网做的,需要实时机器学习算法服务他们的线上广告,大家可以看到如果我们不用Alluxio就可以看到数据来回的进行倒腾,来回的复制共享,有了Alluxio,缺点是你的代码工作量变大,背后带来的运行也会变多,有了Alluxio以后我们统一了,代码的工具量很小,而且大家可以看到峰值的时候我们总结今天讲的内容,第一个是Alluxio这个项目已经被很多领先的企业所使用,刚刚介绍过至少三个,它的核心在于提供内存速度数据访问的、跨存储系统的统一中间层的存储平台,这个项目也是世界第一个能够同时进行各种工作的项目,我们开源项目也是非常的快,欢迎大家能够加入到我们的开发利,用户提供一些反馈。谢谢大家,下面我们把时间交给我的同事常城,还是要练一练,让大家看看系统是怎样的。长城:我简单做一个自我介绍,2015年毕业与清华大学计算机系,后来成立了公司以后就加入了Alluxio公司,我是在大三暑假的时候参加了暑期科研,加入了现在的Alluxio项目,我已经在这个项目做了四年的时间,今天我主要展示两个方面的内容,第一个方面是如何利用Alluxio作为一个统一的命名空间去管理不同的底层文件系统这个Demo我们会用Alluxio管理一下阿里云的OSS,第二点如何利用Alluxio作为一个内存缓存,从而加速Alluxio对远程文件系统的远程访问。首先我们使用一个工具在我的本机启动一台集权,AlluxioMarg是公司开发的为了方便管理集群的Alluxio工具,现在我们就登录到了这个界面,我们为了要创建一个新的集群,我们给集群命名,当然我们可以选择亚马逊的或者谷歌的,下面我们配置一下你的设置,主要是关于一些SSH的设置,在这里我们来配置一下,我们直接使用本地的文件系统,此外我们需要Alluxio去访问OSS,所以需要配置一些OSS的选项,我已经预先设置了这些选项,直接复制过来,现在这一步是检测本地漏的设置,已经pass了,下一步就开始从远程拉一个包,并且自动的根据你上面配置,这个会耗费一些时间,右下角可以看到进度,我们进去以后可以看看说明我们集群已经启动,但是文件系统没有任何的文件,我们可以首先跑一个测试,接下来我们展示一下文件系统命令行的基本功能,首先我们可以通过命令行展示一下目前Alluxio里面的数据,这是刚刚所跑生成的数据,我们可以通过命令名把本地的文件放到Alluxio的内存中,我们直接从这里就可以看到文件已经被放进来了,但是这个文件目前还只在Alluxio的内存中,我们通过Alluxio的命令行把这个文件放到一个底层的文件系统中,接下来我希望能把一个远程的OSSbrack放到现有的Alluxio空间里,为了做到这一点首先我在Alluxio里面建立一个目录,目的是把OSS的brack放到这个里面。现在OSSBrack已经被挂在了目录上,我们从这里可以看到这就是OSS的底,我们可以看到OSSbrack所有的文件,这里面有三个文件,第一个是一百K,第二个10兆,如果我们使用Alluxio秘密行,我们就可以看到最后这三个文件都是在OSSbrack当中的,并没有在本地的Alluxio内存中,而前面的文件是在我们的本地文件系统中,也就是讲了Alluxio同时管理多个底层的文件系统,现在如果我希望在10兆的推特数据搜索一些关键词,比如我搜索一个关键词,首先需要把10兆的数据从OSSbrack拉到本地,需要很长的时间,我们可以验证一下,取决于会场的网络,现在可以看到它总共是花了9秒8,因为现在的数据并没有在Alluxio当中,我们可以看到现在我们可以把这个数据让Alluxio拉到Alluxio的内存中,现在就可以看到这个数据已经是这样了,如果我们重新跑一下上面的搜索命令行,按道理现在是从本地的内存中应该会看得非常多,可以看到它只用的1.1秒,相比于刚刚的9.8秒有九十倍的性能提升,同样你可以搜索其他的关键词,如果你担心上面的结果已经被系统缓存了,如果你搜索一个新的关键词,你可以看到它也是性能会得到很大的提升,我就不跑Spack了,谢谢大家。为了解各类群体对《中国IDC圈网站》的服务需求,为网站改版提供参考,我们特开展此次调查活动。您的宝贵意见将有助于中国IDC圈的建设与发展。为了答谢用户,我们将从参与调查的用户中抽出10名幸运网友,赠送50元话费充值卡。

本文系转载,不代表参考消息网的观点。参考消息网对其文字、图片与其他内容的真实性、及时性、完整性和准确性以及其权利属性均不作任何保证和承诺,请读者和相关方自行核实。

精品推荐

    战队连胜金身的奥秘

    拉涅利称狐狸城下赛季争取前十

    林玉红老人 >>

    捷豹路虎捷豹 2017年05月25日 16:02

    才貌双全的小雷

    捷豹XFL最高优惠13万现车充足开售

    近日,编辑从江苏长菱店内了解到,店内奇瑞E3优惠高达0.50万元,现车充足。感兴趣的朋友可以到店赏车试驾。奇瑞在风云2这种激进的设计风格后,近期推出的新车更显大气高端,最成功的代表当然就是艾瑞泽7了。不过小7较之还算是比较高端的,更为亲民的当属同样新推出的奇瑞E3,作为E5的小弟,价格十分诱人。 >>

    手动挡正确挂得方法 2017年05月25日 15:15

    捉奸视频上传王网络

    拿着指标上牌被拒

    >>

    抱怨张艺谋太严肃 2017年05月25日 14:49

    拉涅利当选国际足联年度最佳教练老马为其颁奖

    手上伤疤惹人心疼

    人民網南京2月25日電 25日上午,南京同仁醫院五樓大廳裡暖意洋洋。在3月3日我國第18個“全國愛耳日”、第5個“國際愛耳日”來臨之際,該院宣布正式啟動人工耳蝸慈善救助行動,此前在該院接受救助的患者們重回醫院,共同分享自己的康復歷程。這也是該院連續第三年為耳聾患者們提供愛心救助。今年,南京同仁醫院將繼續面向社會公開征集極重度耳聾患者,針對符合人工耳蝸植入條件的聽障患者給予2-3萬元的手術資助。,適用於語前聾及語后聾患者。該技術能夠使耳聾患者重回有聲世界,得到基本正常的聽覺,經聽力語言康復訓練后,基本可無障礙地進行聽覺言語交流。南京同仁醫院耳鼻咽喉頭頸外科為國家臨床重點專科,可成熟開展微創人工耳蝸植入術,門診可完成電子耳蝸手術適應症的篩選。當天該院還舉辦了首屆耳科學術會議,邀請來自北京、山東等地的10余位耳科著名專家,就人工耳蝸植入相關問題進行交流。江蘇省衛計委防聾專家組組長、南京鼓樓醫院耳鼻喉科主任高下介紹,人工耳蝸植入手術費用一般需要十多萬元,且不在醫保報銷范圍內,對不少患者家庭而言是一筆不小的負擔。相反,鄰省安徽已將這部分手術費用納入新農合報銷范圍,最高可報銷11萬元。“我們江蘇至今沒有一個城市的醫保涵蓋人工耳蝸植入術。對聾人、聾孩子的關愛應該是一個社會工程,醫保部門應當積極籌劃,盡快將人工耳蝸植入術納入醫保目錄。”他對同仁醫院連續3年的愛心善舉給予充分肯定,並呼吁能有更多的機構、個人加入。今年28歲的張雅澤自小左耳失聰,后來右耳也出現了聽力下降、耳鳴嚴重等狀況。“漸漸地,我對什麼都沒興趣了,不願意跟人交流,每天最想做的事情就是在家睡覺。”他回憶,自己也曾嘗試通過看口型與別人交流,最終還是失敗了。2015年4月,家人帶他來同仁醫院就診,並享受到了4萬元費用減免優惠。但喪失聽力已近6年的張雅澤儼然自暴自棄的狀態,“那時候我無所謂,但現在看家人的選擇是對的”。術后一個月,他佩戴的人工耳蝸順利開機,“當時的感覺我至今記得很清楚,太美妙了!能再次聽到各種各樣的聲音,很舒服。”人工耳蝸植入手術還幫助不少孩子[email protected]力。6歲的朱煜輝自小接觸的就是個無聲的世界,人工耳蝸植入手術對他而言有些遙遠。2015年,父母帶著朱煜輝來到南京同仁醫院治療,院方為其減免了3萬元手術費。“家裡條件不是太好,手術費用都是靠跟親戚東拼西湊借來的,后來醫院又補了我們3萬元,真的很感動。”孩子父親說,院方的善舉對他們這樣的家庭如同“及時雨”,孩子術后康復良好,如今學習生活已逐漸步上正軌。據了解,2015年至今,南京同仁醫院已先后為60多位患者施行了人工耳蝸植入手術,補助金額超過百萬元,越來越多像朱煜輝這樣的孩子又[email protected]力、回到有聲世界。 >>

    捷豹汽车标志的图片 2017年05月25日 12:54

    担心黄晓明吃醋

    捷豹路虎中国的微空间

    >>

    拉涅利之别 2017年05月25日 13:39

    指南者更值

    捷豹当爸壳牌当妈 全球第一个车内支付系统问世

    新华网南京4月19日电4月19日下午,南京市总工会在南京文化艺术中心举行了纪念南京总工会成立90周年专题展览活动开展仪式。据悉,本次展览由南京市总工会主办,由南京市委党史办、南京市档案局共同协办。展览得到了广大职工群众的积极响应,共展出南京总工会发展历程图片70余幅,收到征文665篇,摄影作品2000余幅。 >>

    扣篮大赛参赛名单 2017年05月25日 12:33

    戴维斯或扮广东外援

    排气管太难看了

    若需要大床房或双床房请在下单时在备注栏注明,我们会竭力满足您的要求,但不排除因客观条件未能达到您预期,敬请理解。贝加尔湖是世界上年代最久的湖泊,湖畔阳光充沛,是俄东部地区最大的疗养胜地。伊尔库茨克是距离贝加尔湖最近的城市,拥有350多年的城市历史,素有东方巴黎的美称,市中心与居民区间以天然白桦林连接着,风景宜人。奥利洪岛是贝加尔湖22个岛中最大的岛,在贝加尔湖最深处附近,面积700余平方公里,被誉为贝加尔湖的心脏。岛上基本上保留着最原始的传统风貌和民族特征,游客可近距离接触萨满教的祭祀活动。 该行程可提供拼房服务,需提前支付单房差,则退回单房差;若拼房不成功,请您见谅。早上9:00于市中心【安加拉酒店(ANGALA HOTEL)】大堂集合,在导游带领下游览伊尔库茨克市内的著名建筑,参观【喀山圣母大教堂】、【救世主教堂】、【主显大教堂】、【长明火】及【二战纪念墙】、【亚历山大三世纪念碑】等景点,聆听建筑背后的动人故事、感受俄罗斯老城风情。晚餐后返回酒店休息。伊尔库茨克:俄罗斯伊尔库茨克州的首府,是距离贝加尔湖最近的城市,拥有350多年的城市历史,素有东方巴黎的美称,市中心与居民区间以天然白桦林连接着,风景宜人。喀山圣母大教堂:始建于1875年,是俄罗斯最美丽的三大教堂之一,外观宏伟华丽,内部金碧辉煌、布满精美的宗教壁画,是俄联邦重点保护的历史建筑遗产(进入东正教堂时,女性需带帽或用围巾盖住头部)。救世主教堂:始建于1706年,是伊尔库茨克市的历史中心。它的独特之处在于教堂外墙有一幅巨大的圣像画。长明火:伊尔库茨克州政府后面是著名的长明火,纪念二战期间为国捐躯的伊尔库茨克士兵,永不熄灭的圣火象征着革命精神永存。每年的胜利日时,全城的人都会聚集在这里缅怀先烈。早餐后乘车前往湖边小镇利斯特维扬卡,游览参观【贝加尔湖博物馆】(入内参观,并由专业讲解员介绍贝加尔湖的演变过程和独特生态。午餐后在贝加尔湖畔自由活动,游客可以选择狗拉雪橇、雪上摩托等自费项目来充分享受欢乐的北国之冬。晚餐后乘车返回伊尔库茨克市内。利斯特维扬卡小镇:贝加尔湖畔唯一一个人工开发的小镇,像童话般迷人,镇上全是18-19世纪保存下来的原汁原味小木屋,在这里可以看见贝加尔湖岸边渔民最纯真的生活方式。贝加尔湖博物馆:展示着贝加尔湖的生态和历史,在这里游客可以观赏到世界上唯一一种生活在淡水的呆萌海豹,还可以体验模拟潜艇进行虚拟潜水。酒店早餐后,乘车深入贝加尔湖的腹地【奥利洪岛】(车程约6小时,途中停车用午餐)。抵达奥利洪岛后入住岛上特色俄式木屋别墅,在原始小镇【胡日尔镇】上感受原始风情和淳朴民风,观赏【萨满岩】唯美的粉色夕阳,晚餐后尽情欣赏奥利洪岛浪漫浩瀚的星空。奥利洪岛:奥利洪岛是贝加尔湖22个岛中最大的岛,在贝加尔湖最深处附近,面积700余平方公里,被誉为贝加尔湖的心脏。现在岛上仅有1300多名居民,远离了城市的喧嚣,充满着原始自然的气息。这里还是萨满教的宗教中心,岛上基本上保留着最原始的传统风貌和民族特征,游客可近距离接触萨满教的祭祀活动。胡日尔镇:这岛上一个宁静淳朴的小镇,处在草原和森林的怀抱中,紧挨着著名的萨满岩,到处是颜色形状各异的布里亚特特色木屋。傍晚在附近的萨满山观赏唯美日落,入夜后欣赏岛上浪漫的浩瀚星空,心灵会得到极大的放松。早餐后乘坐俄式越野车游览奥利洪岛北线,这是岛上经典的游览路线,游客将乘坐复古的俄式越野车游览奥利洪岛西岸至北段,参观萨满神树、沙滩村、三兄弟石、爱情山等独特景点,并在奥利洪岛最北端的【合波角】观赏世界上最壮丽的湖景。游览途中俄罗斯司机还会为游客准备美味的俄式土豆鱼汤、沙拉及面包,享受愉快的野餐时间。早餐后乘车沿西岸前行游览奥利洪岛南线,领略奥利洪岛壮阔的自然风光。奥利洪岛南线有大片的草地、湖泊、墓穴等供游客恣意玩耍、感受天地辽阔,还可以钓到贝加尔湖特产的鲜鱼。南线也是观赏贝加尔湖蓝冰的好地方,12月底-3月这里可以看到美不胜收的蓝冰奇观。温馨提示:当日行程结束后,游客可离团结束本次俄罗斯之旅;如果游客当天飞离伊尔库茨克,导游和司机会安排送机服务。行程最后一天的结束时间大概在5:00PM-6:00PM左右,建议预订8:00PM左右的航班离开。早餐后乘车返回伊尔库茨克市内(车程约6小时,途中停车用午餐),随后漫步游览拥有300多年历史的【卡尔马克思大街】与充满艺术气息的【130风情街】,游客亦可选择自费观看经典芭蕾舞剧或特色马戏团表演,亲身感受处于世界巅峰水平的俄罗斯表演艺术魅力。卡尔马克思大街:伊尔库茨克市中心主干道,长约2350一楼和二楼都是银行、博物馆、电影院等,保留了数量众多的历史建筑,堪称伊尔库茨克的露天建筑博物馆;这里的宝石、琥珀以及兽皮等非常有名,游客可随意挑选自己喜欢的东西当伴手礼。130风情街区: 位于卡尔马克思大街与列宁大街的交界处,有很多充满艺术气息的俄式建筑及大型商场。当地交通:伊尔库茨克至奥利洪岛的往返交通以及岛内南北线游为公共巴士,其余交通保证一人一座。自费项目:行程中的门票或自费项目(您可以在团上直接向导游订购自费项目,当天交由导游) 。2. 如遇人数不足,或船出现问题等不在我公司控制范围内的变化情况,本公司保留行程更改和取消的权利,如遇行程取消,本公司将全额退还团员所缴交之费用或推荐选择相近的产品替代,本公司不需负取消任何行程之责任。3. 倘遇社会动荡、重大传染性疫情、自然灾害,谋杀,战争等本公司不可控制的有可能严重危及团员人身安全灾难事件,交 通,罢工等意外情况,本公司有权在启程前或出发后取消或替换任何一个旅游项目,亦有权缩短或延长旅程,但应提前通知团员。而所引发之额外支出或损失,概与本公司无涉,团员不得藉故反对或退出。4. 由于各国治安问题各不相同,请团员注意人身及交通安全,并妥善保管好自己的财物及行李,若旅行途中发生遗失,抢劫等导致的任何丢失和损坏,请及时通知领队并应及时报警,我公司不承担任何法律责任;5. 团员必须随身携带有效护照和证件,若因证件或护照存在问题而导致的中途退团行为需由参团人自行承担,剩余团费请恕不予退还。若因此影响了其他团员的正常行程,团员应承担相应的赔偿责任。6. 团员在行程中如遇事故(如参加娱乐或游戏项目时发生意外,或个人活动导致的生病,跌伤,或团员违反我公司条约内陈述条例及须知)而导致人身伤亡或财物损失,相关责任和费用由团员自行承担;本公司概不对该等伤亡或财物损失负责;由此给我公司造成损失的,团员应当承担赔偿责任。7. 如团员故意不遵守规则或妨碍团体之正常活动及利益时,本公司领队有权取消其参团资格,所缴费用恕不发还,而该团员离团后一切行动与本公司无关.8. 行程内所标注时间均为参考时间,实际抵达时间会因各种不可抗力原因如天气,交通意外,骚乱罢工等有晚点可能,敬请见谅。团员如有后续行程安排需搭乘其他交通工具前往其他城市,强烈建议至少预留3小时以上的空余时间,以免行程延迟受阻带来不便。 由于团员没有预留足够的空余时间而导致的自行安排行程有所损失,我公司概不负责。9. 我公司默认按照团员报名时的要求进行酒店房型安排,特殊情况如旅游旺季因个别酒店房间数不足或其他不可控原因可能产生房型变化,团员需配合我司安排;由于参团人在报名时填写错误的性别或者房型要求导致的现场房间安排不符合参团人要求,我社将视入住酒店当天剩房情况作具体协调与安排,由此产生的额外费用由团员自行承担。10. 欧洲购物可以享受约8%-16%的退税。任何一种退税方式都存在风险。欧洲当地的退税按欧盟退税法规操作,任何一项步骤发生问题都会导致退税失败。能否退税成功并不取决于导游或我公司甚至商店,因此我公司对退税失败导致的损失不承担任何赔偿。1. 报名时,请先至网页填写报名订单,请仔细填写并核对所填信息包括姓名,证件号码,所需房型,上下团点等各项目是否正确,因个人填写错误的报名信息所引起的一切损失本公司概不负责;2. 团员若在参团途中提出中途离团要求,需主动告知导游并签署中途离团声明书,所缴费用不予退还;3. 团员需在报名和行程中提供健康、身份等方面的真实情况,如实填写有关资料,履行合法手续。如因旅途中身体不适等个人原因所产生的费用与损失由团员本人承担;有特殊病史的游客(例如患有重症、绝症或传染病者)报名时须如实说明。鉴于游客的健康状况或其他原因,我公司保留收客与否的权利。4.岁以上老人报名参团,须有一名家属陪同,并填写《参团声明》;如无家属陪同又坚持报名参团,我公司有权视情况拒收。旅行过程中由于团员自身原因造成的一切后果,由团员自负;7. 未成年人参团,须有至少一名成人陪同且履行监护义务,负责未成年人安全;旅行过程中由于未成年团员自身原因或者陪同人照看失职造成的一切后果,由团员自负。一旦产品预订成功后,您按期付清我司给您确认的应付费用时,我司给您确认的订单即生效并产生法律效力。若您取消订单将被视为解除已签订的合同,需要按照产品中重要条款的标准支付违约金。上述条款涉及到的具体退费标准如下:1. 请注意协调您的航班和旅行团行程的时间.我们建议您在收到您的行程确认邮件后再预订您的机票.您的预订通常会在1-2个工作日内得到确认.4. 请于班机起飞前2小时抵达机场办理登机手续,以免拥挤或延迟而导致误机;若出现飞机晚点或误点,请及时通知接机人员,但责任自负.8. 住宿酒店时请随时将房门扣上安全锁;勿在灯上晾衣物;勿在床上吸烟,听到警报器响,请由紧急出口迅速离开.10. 欧洲城市规模较小,市中心酒店数量极为有限,设备较陈旧,不如中国同类酒店水平。13. 英国酒店的电压、插头规格与国内不同。建议客人尽量在当地大型商场或直接到出境机场购买多功能万能插头,便于在各国使用。16. 欧洲有些酒店的双人标准房会设置一大一小两张床;有些酒店双人房只设置一张大床,配备双份床上用品;有些酒店的两张单人床拼在一起,用时可拉开。19. 请妥善保管个人的旅行证件、信用卡及现金,贵重物品请随身携带,切勿留置在酒店、车内或委托他人看管.25. 请自备相关药物,以免出现水土不服,常用药物如:胃肠药、晕车药、私人习惯性药物等.26. 新年、劳动节或其他长周末假期, 团费会有适当的调整, 请在订团前先确认价钱.27. 如遇特别情形,由于设备或交通工具损坏、偷窃、意外事故、天气或参团人数不够等原因造成的行程改变、延迟或取消,地接公司保留解释权.由于巴士空间有限,每位参团旅客限带一件行李及一件手提包.其规格及重量,请参照各航空公司有关规定,本公司无法负责旅客行李、私人物品等的损坏、遗失.如有需要,请购买相关个人境外旅行保险. 报名电话:4009786 报名地址:南京市秦淮区晨光路98号蜂鸟科创中心1楼Z-123室 >>

    手游鹿晗互动玩法揭秘 2017年05月25日 12:46

    扬州工业职业技术学院举行春学期开学第一课活动

    拉涅利:一想到球队在英超的情况就来气

    4月19日凌晨,一名正在南京市中医院接受治疗的女患者,从4楼病房坠落,经抢救无效身亡。目前,警方已介入调查,排除他杀可能。死者家属认为,如果医院门窗上有防护设施,就不会出现这样的惨剧。今年3月,64岁的郑女士接受过股外囊肿切除手术,出院时伤口没有完全愈合,家人担心伤口感染,4月15日将她送到南京市中医院治疗,三位儿女每天都来陪伴她。可就在19日凌晨,家人接到警方电话得知,郑女士从病房坠亡了。死者家属表示,郑女士今年64岁,只是因为一个伤口感染到中医院去住院,结果四天之后被告知坠楼了;家属现在需要医院的一个答复。据办案民警介绍,郑女士住外科楼4楼27-30号病房,当晚病房只有她一个患者,19日凌晨她从病房坠落,保安在外科楼一层花坛里发现她并报了警,随后医院将郑女士送去急救,经抢救无效身亡。经过调查,法医已排除他杀可能性,警方认定郑女士是自杀。郑女士家属对警方给出的自杀认定表示质疑。据大女儿回忆,母亲死前的那一晚,饭前母亲还出去散过步,没有表现出异常。这位女子表示,当晚母亲还催促自己快点回家,毕竟马上就要天黑了,而且第二天还得要上班。没得什么大病,儿女也都悉心照料,母亲选择突然离去,让一家人难以接受;家人认为,如果医院门窗上有防护物,或许就能避免悲剧发生。记者来到在事发地点,南京市中医院外科楼。外科楼一共5层,只有药房等少部分窗户有防护栏。在郑女士生前住的27-30号病房,靠窗的病床紧紧帖着墙面。记者在现场拿出皮尺测量,地面到窗台的距离约0.98米,靠窗病床的床板到窗户的垂直距离,大概是半个胳膊肘的长度。窗户能够轻松拉开,窗口面积较大,双腿跪在病床上,整个上半身都可以探出窗外。记者在外科楼4楼观察发现,大部分病房及走廊的窗户都没有防护栏。郑女士家属从办案民警那里了解到,南京市中医院发生过一起跳楼事件,一位精神病从医院卫生间跳楼自杀。那么医院窗户是否必须安装防护栏?南京市住建委一位不愿透露姓名的工作人员表示,南京市中医院是多年前的建筑,在中华人民共和国住房和城乡建设部颁布的《综合医院建筑设计规范》中,没有关于医院一般住院部门窗户防护的强制性规定。而新建的医院窗户的开口都比较小。对于医院窗户是否应该出于人性化的考虑,给窗户加上防护物,律师有这样的看法。苏博律师事务所律师秦凌云说,就医院本身的建筑构造来说,并不违反法律强制性规定;但是不违法不代表就是合理的。从事发照片能够看出,病床贴近窗台,可能就会导致意外状况发生。我国侵权责任法也有明确规定,类似公共场所有安全保障义务;如果未尽到安全保障义务,作为公共场所的所有人应当承担侵权责任。昨天下午记者随郑女士家人来到南京市中医院与院方负责人沟通,将通过司法途径,解决目前存在的争议。南京市中医院负责人表示,作为医院肯定是要全力配合家属进行调查。在走法律途径的时候,如果法院需要传唤相关人员,医院积极配合。 >>

    才貌双全的小雷 2017年05月25日 11:29

    扣篮大赛引疯狂吐槽

    把春天搬进家 软装打造春意盎然客厅

    市物价局下发《关于外秦淮河游船票价的通知》,规定外秦淮河游船试行票价最高限价100元/人次,自今年3月1日起执行。南报网讯今年春节前夕,外秦淮河游船开出新线路,十分受市民游客欢迎。今天,市物价局下发《关于外秦淮河游船票价的通知》,规定外秦淮河游船试行票价最高限价100元/人次,自今年3月1日起执行。秦淮游船,一直是南京夜间旅游的拳头产品,近年来客流量稳步上升,众多游客慕名而来,一睹桨声灯影里的秦淮河美景。如内秦淮河游船,因为能够欣赏东五华里、西五华里十里秦淮两岸风光,节假日高峰期经常一票难求。今年春节前,外秦淮河游船新线路也全新亮相。该游线白天往返于大报恩寺和水西门赏心亭之间。晚间从大报恩寺码头登船,经过明城墙南唐伏龟楼这一段,再回到大报恩寺码头。沿途市民可以欣赏集庆门大桥、南京主城最古老的城池越城遗址、以及两小无猜、牧童遥指杏花村等景点,晚间还能欣赏到沿河设置的流光溢彩的灯组。《通知》中规定,外秦淮河游船票价实行政府指导价管理,试行票价最高限价100元/人次,下浮幅度不限,经营方可根据市场实际情况,在浮动幅度内确定具体票价水平,报市物价部门备案。价格调整时,应提前向社会公布。该试行票价自今年3月1日起执行,试行期两年。目前外秦淮河游船打包在秦淮新春优惠旅游套票内,加上大报恩寺遗址公园、中华门城堡,一共才60元,有效期到今年3月15日。3月15日后,我们初步打算把船票价格定为60元,在五一、十一等节假日,还考虑针对市民推出优惠票价。南京桨声灯影水上游览有限公司常务副总张永说。 >>

    手机软件游戏下载 2017年05月25日 10:12