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4D是意思我知道，是代表4個(gè)DataNode。4副本的意義是有4個(gè)數(shù)據(jù)分片嗎？4C的意思是4的CN節(jié)點(diǎn)嗎？
耗時(shí)長(zhǎng)。 公共數(shù)據(jù)集多份存儲(chǔ)，數(shù)據(jù)冗余。 2 計(jì)算存儲(chǔ)資源綁定，導(dǎo)致資源浪費(fèi) 計(jì)算和存儲(chǔ)資源無法均衡，當(dāng)計(jì)算和存儲(chǔ)需求不一致時(shí)，只能等比擴(kuò)容，勢(shì)必造成一種資源的浪費(fèi)。 3 數(shù)據(jù)三副本存儲(chǔ)，利用率低，成本高 Hadoop分布式文件系統(tǒng)（HDFS）使用三副本保存數(shù)據(jù)，磁盤空間利用率僅33%，單盤利用率低于70%。
1 部署副本集(偽分布式) 建議開三個(gè)終端界面，分別操作三個(gè)節(jié)點(diǎn)，這樣操作比較直觀。 1??首先需要有三個(gè)節(jié)點(diǎn)或者說三個(gè)mongod進(jìn)程 localhost:27017 localhost:27018 localhost:27019 2??創(chuàng)建并配置三個(gè)配置文件來開啟三個(gè)節(jié)點(diǎn) /user/local/mongodb4
ster數(shù)據(jù)） 存儲(chǔ)優(yōu)化：采用智能冷熱數(shù)據(jù)分層，冷數(shù)據(jù)存儲(chǔ)成本下降40% 運(yùn)維人力節(jié)?。鹤詣?dòng)化運(yùn)維減少70%人工干預(yù) 2025年技術(shù)演進(jìn)趨勢(shì) 智能副本管理 動(dòng)態(tài)副本策略：根據(jù)訪問頻率自動(dòng)調(diào)整副本數(shù)（熱數(shù)據(jù)3副本→冷數(shù)據(jù)1.5副本） 能耗優(yōu)化：液冷服務(wù)器集群使存儲(chǔ)功耗降低35% 安全增強(qiáng)型架構(gòu)
replication_ip String 參數(shù)解釋： 副本IP。 取值范圍： 不涉及。 is_replication Boolean 參數(shù)解釋： 是否為新增副本。 取值范圍： true false replication_id String 參數(shù)解釋： 副本ID。 取值范圍： 不涉及。 node_id
三節(jié)點(diǎn)副本集實(shí)例創(chuàng)建成功后，您可以根據(jù)需要新增節(jié)點(diǎn)至五節(jié)點(diǎn)或七節(jié)點(diǎn)副本集，新增的節(jié)點(diǎn)均為Secondary節(jié)點(diǎn)，并持續(xù)同步數(shù)據(jù)。如何新增副本集節(jié)點(diǎn)，請(qǐng)參見變更副本集實(shí)例的節(jié)點(diǎn)。 圖2 副本集實(shí)例節(jié)點(diǎn)說明 父主題： 系統(tǒng)架構(gòu)
專屬分布式存儲(chǔ)服務(wù)-成長(zhǎng)地圖 | 華為云 專屬分布式存儲(chǔ)服務(wù) 專屬分布式存儲(chǔ)服務(wù)（Dedicated Distributed Storage Service，DSS）可提供獨(dú)享的物理存儲(chǔ)資源，提供高可用性和持久性，以及穩(wěn)定的低時(shí)延性能；可對(duì)接ECS、BMS以及DCC等多種類型的計(jì)
服務(wù)名稱 總體介紹 存儲(chǔ)類別 典型應(yīng)用場(chǎng)景 性能規(guī)格 專屬分布式存儲(chǔ)服務(wù) 專屬分布式存儲(chǔ)服務(wù)為用戶提供獨(dú)享的物理存儲(chǔ)資源，存儲(chǔ)池資源物理隔離，數(shù)據(jù)持久性高達(dá)99.9999999%，可同時(shí)對(duì)接多種不同類型的計(jì)算服務(wù)，如ECS、BMS、DCC等，功能豐富、安全可靠。 存儲(chǔ)池物理隔離，資源獨(dú)享，專屬存儲(chǔ)。
專屬分布式存儲(chǔ)池狀態(tài) 表1 專屬分布式存儲(chǔ)池狀態(tài) 專屬分布式存儲(chǔ)池狀態(tài) 說明 available 專屬分布式存儲(chǔ)池處于可用狀態(tài)。 deploying 專屬分布式存儲(chǔ)池處于正在部署的過程中，不可使用。 extending 專屬分布式存儲(chǔ)池處于正在擴(kuò)容的過程中，可使用。 父主題： 附錄
GaussDB 目前的版本是2副本加從的方式，是否支持3副本機(jī)制？
遇見你，遇見未來 華為云 | +智能，見未來 博士招聘 分布式存儲(chǔ)研究工程師 分布式存儲(chǔ)研究工程師 領(lǐng)域方向：云存儲(chǔ) 工作地點(diǎn)： 北京、深圳、成都 分布式存儲(chǔ)研究工程師 云存儲(chǔ) 北京、深圳、成都 崗位職責(zé) 1、建立全域存儲(chǔ)軟件模型，設(shè)計(jì)支持跨區(qū)域的數(shù)據(jù)統(tǒng)一編址的數(shù)據(jù)接口和數(shù)據(jù)一致
Container 的元數(shù)據(jù)被組織為鍵值存儲(chǔ) (key-value stores, KVS) 的層次結(jié)構(gòu)，這些鍵值會(huì)復(fù)制到多個(gè)服務(wù)器上，而這些服務(wù)器由 Raft 一致性協(xié)議支持。 客戶端請(qǐng)求只能由 Leader 提供服務(wù)，而 Follower 的副本只響應(yīng)一個(gè)指向當(dāng)前 Leader 的提示，以便客戶端重試。
-成長(zhǎng)地圖 | 華為云
分布式緩存（Redis） 分布式緩存（Redis）包含“String附加字符串”、“Hash刪除域”、“刪除鍵”、“List刪除表頭元素”等執(zhí)行動(dòng)作。 連接參數(shù) 分布式緩存(Redis)連接器使用IAM認(rèn)證，連接參數(shù)說明如表1所示。 表1 連接參數(shù)說明 名稱 必填 說明 示例值/默認(rèn)值
華為云為您的裸金屬服務(wù)器提供了豐富的存儲(chǔ)產(chǎn)品類型，包括基于分布式存儲(chǔ)架構(gòu)的塊存儲(chǔ)、基于華為企業(yè)存儲(chǔ)架構(gòu)的專屬存儲(chǔ)，以及基于裸金屬服務(wù)器本地硬盤的本地盤產(chǎn)品。 塊存儲(chǔ)：即云硬盤，數(shù)據(jù)塊級(jí)別的塊存儲(chǔ)產(chǎn)品，三副本的分布式機(jī)制，具有高可靠、高性能、可彈性擴(kuò)展的特點(diǎn)，可隨時(shí)創(chuàng)建或釋放。 專屬分布式塊存儲(chǔ)：為用戶提供
將GaussDB分布式版同步到GaussDB分布式版 支持的源和目標(biāo)數(shù)據(jù)庫(kù) 表1 支持的數(shù)據(jù)庫(kù) 源數(shù)據(jù)庫(kù) 目標(biāo)數(shù)據(jù)庫(kù) GaussDB分布式（支持與目標(biāo)端相同兼容模式同步，不支持M兼容模式同步。版本數(shù)據(jù)庫(kù)內(nèi)核版本為505.2及以下版本，內(nèi)核版本與數(shù)據(jù)庫(kù)引擎版本的關(guān)系請(qǐng)參考云數(shù)據(jù)庫(kù)GaussDB的數(shù)據(jù)庫(kù)引擎版本說明。）
遇見你，遇見未來 華為云 | +智能，見未來 天才少年招聘 分布式系統(tǒng)調(diào)度 分布式系統(tǒng)調(diào)度 領(lǐng)域方向：存儲(chǔ) 職位名稱： 云存儲(chǔ)專家 分布式系統(tǒng)調(diào)度 存儲(chǔ) 云存儲(chǔ)專家 挑戰(zhàn)課題方向簡(jiǎn)介 研究分布式系統(tǒng)中存儲(chǔ)、網(wǎng)絡(luò)、計(jì)算資源的調(diào)度，實(shí)現(xiàn)資源共享與隔離能力，預(yù)測(cè)與調(diào)度能力： 1、解決資
Pool 是分布在不同存儲(chǔ)節(jié)點(diǎn)上的一組 Target，在這些存儲(chǔ)節(jié)點(diǎn)上分布數(shù)據(jù)和元數(shù)據(jù)以實(shí)現(xiàn)水平可伸縮性，并對(duì)其進(jìn)行復(fù)制或糾刪碼編碼以確保持久性和可用性（請(qǐng)參考 DAOS 分布式異步對(duì)象存儲(chǔ)｜存儲(chǔ)模型 DAOS Pool 一節(jié)）。 Pool Service Pool Service
目錄 文章目錄 目錄 Ceph 簡(jiǎn)介 Ceph 的架構(gòu)：分布式服務(wù)進(jìn)程 Ceph Monitor（MON） Ceph Object Storage Device Daemon（OSD） Ceph Metadata Server（MDS）[可選]
Brick 中。1.3.12 分布式分散卷創(chuàng)建和使用分布式分散卷與分布式復(fù)制卷相似，分布式復(fù)制是先復(fù)制再分布，而分布式分散卷是先分散再分布。使用 node1、node2、node3、node4、node5 和 node6 的 /exp/vdb6/brick 組成分布式分散卷 gv-dd。每個(gè)文件分成
