至此，JuiceFS支持的元数据引擎有：Redis：包括单机、Sentinel和Cluster模式，适合小于1亿文件，同时追求高性能的场景。基于AOF的异步复制有少量数据丢

JuiceFS没有重复造轮子，而是通过Prometheus兼容的API对外提供实时的状态数据，只需将其添加到用户自建的PrometheusServer建立时序数据，然后通过Grafana等工具即可轻松实现

大家好，我是来自Juicedata的高昌健，今天想跟大家分享的主题是《JuiceFS在数据湖存储架构上的探索》，以下是今天分享的提纲：首先我会简单的介绍一下大数据存储架构变迁以及它们的优缺点，然后介绍什么是

对于JuiceFS来说，缓存预热就是将需要操作的数据预先从对象存储拉取到本地，从而获得与使用本地存储类似的性能表现。

早些年还在ENJOY的时候,就已经在用JuiceFS,并且一路伴随着我工作过的四家小公司,这玩意对我来说,已经成了理所应当不可或缺的基础设施,对于我服务过的小团队而言,更是实实在在的好帮手.趁着最近的征文活动

正好JuiceFS已经对接了各种对象存储的API，也实现了数据同步的逻辑，让我们来了解下JuiceFS的sync命令。什么是JuiceFSSyncJuiceFS的sync子命令是

文件系统是我们常见的存储形式，内部主要由数据和元数据两部分组成。其中数据是文件的具体内容，通常会直接展现给用户；而元数据是描述数据的数据，用来记录文件属性、目录结构、数据存储位置等。一般来说，元数据有非常鲜明的特点，即占用空间较小，但访问非常频繁。当今的分布式文件系统中，有的（如S3FS）会将元数据和数据统一管理，以简化系统设计，不过这样的弊端是某些元数据操作会让用户感受到明显的卡顿，如ls大目录

文件系统是我们常见的存储形式，内部主要由数据和元数据两部分组成。其中数据是文件的具体内容，通常会直接展现给用户；而元数据是描述数据的数据，用来记录文件属性、目录结构、数据存储位置等。一般来说，元数据有非常鲜明的特点，即占用空间较小，但访问非常频繁。当今的分布式文件系统中，有的（如S3FS）会将元数据和数据统一管理，以简化系统设计，不过这样的弊端是某些元数据操作会让用户感受到明显的卡顿，如ls大目录

企业数据越存越多，存储容量与查询性能、以及存储成本之间的矛盾对于技术团队来说是个普遍难题。这个难题在Elasticsearch与ClickHouse这两个场景中尤为突出，为了应对不同热度数据对查询性能的要求，这两个组件在架构设计上就有一些将数据进行分层的策略。同时，在存储介质方面，随着云计算的发展，对象存储以低廉的价格和弹性伸缩的空间获得了企业的青睐。越来越多的企业将温、冷数据迁移至对象存储。但如

JuiceFS的某个客户近期就遇到了这样的难题，希望将C

JuiceFS的某个客户近期就遇到了这样的难题，希望将C

今天要为大家介绍的就是一款为云环境设计的文件系统，JuiceFS是一款云原生高性能分布式文件系统，采用的是

方案背景和目的KubeSphere自发布以来已有2年之久，从2.1.0版本至目前最新版本3.3。开发人员的编译构建都基于环境平台的DevOps功能（底层是jenkins）实现，如果DevOps项目较多产生的流水线记录数据也会比较多，记录的数据存储方式默认是基于Openebs去做的，存储介质依赖于ECS宿主机local本地磁盘的风险是比较大的考虑到宿主机硬盘的不可靠性，随时会发生宕机导致流水线记录数

近期，Fluid支持了阿里云ECI应用，并将JuiceFSRuntimeController设置为默认安装；JuiceFS也就此功能与Fluid完成了集成和测试工作。

理想汽车在Hadoop时代的技术架构首先简单回顾下大数据技术的发展，基于我个人的理解，将大数据的发展分了4个时期：第一个时期：2006年到2008年。2008年左右，Hadoop成为了Apache顶级项目，并正式发布了1.0版本，它的基础主要是基于谷歌的三驾马车，GFS、MapReduce、BigTable去定义的。第二个时期：2009年到2013年阶段。雅虎、阿里、Facebook等企业对大数据

理想汽车在Hadoop时代的技术架构首先简单回顾下大数据技术的发展，基于我个人的理解，将大数据的发展分了4个时期：第一个时期：2006年到2008年。2008年左右，Hadoop成为了Apache顶级项目，并正式发布了1.0版本，它的基础主要是基于谷歌的三驾马车，GFS、

https://www.bilibili.com/vide...本期时间轴：00:10Numpad｜一个新式文本编辑器00:34Erg｜与Python兼容的静态类型语言00:57分布式文件系统JuiceFS01

为何会选择JuiceFS？背景深势科技成立于2018年，是“AIforScience”科学研

JuiceFS是一个创新性的软件产品，很多初次尝试的小伙伴对产品和用法感到很多疑惑，所以为了帮助大家快速理解并上手JuiceFS，我们整理了24个关于JuiceFS经典的问题答案，相信经过这24问，大家对

JuiceFS支持多种元数据存储引擎，且各引擎内部的数据管理格式各有不同。为了便于管理，JuiceFS自0.15.2版本提供了dump命令允许将所有元数据以统一格式写入到JSON文件进行备份。

JuiceFS支持多种元数据存储引擎，且各引擎内部的数据管理格式各有不同。为了便于管理，JuiceFS自0.15.2版本提供了dump命令允许将所有元数据以统一格式写入到JSON文件进行备份。

为何会选择JuiceFS？背景深势科技成立于2018年，是“AIforScience”科学研

云知声是一家专注于语音及语言处理的技术公司。**Atlas超级计算平台是云知声的计算底层基础架构，为云知声在AI各个领域（如语音、自然语言处理、视觉等）的模型迭代提供训练加速等基础计算能力。**Atlas平台深度学习算力超过57PFLOPS（5.7亿亿次／秒，是的你没有看错，是亿亿次]），深度学习算力是衡量一个AI平台计算性能的核心指标。除了满足公司内部的业务需求，平台也为外部企业和院校机构提供定

6月25日（就是在本周六），JuiceFS社区的meetup即将上线，本次主题是：「混合云/多云存储架构的实践和展望」。本次活动邀请到社区用户「深势科技」架构师李样兵、「Juicedata」合伙人苏锐

各位社区的伙伴，JuiceFSv1.0RC1今天正式发布了！这个版本中，最值得关注的是对元数据迁移备份工具dump/load的优化。这个优化需求来自于某个社区重度用户，这个用户在将亿级数量文件的元数据从Redis迁移至TiKV时遇到了内存占用过高的问题，我们接到反馈后着手优化，

作者简介：陈海峰，移动云数据库ApacheHBase开发人员，对ApacheHBase、RBF、ApacheSpark有浓厚兴趣。背景ApacheHBase是ApacheHadoop生态体系中的大规模、可扩展、分布式的数据存储服务。同时它还是NoSQL数据库。它的设

JuiceFS没有重复造轮子，而是通过Prometheus兼容的API对外提供实时的状态数据，只需将其添加到用户自建的PrometheusServer建

JuiceFS没有重复造轮子，而是通过Prometheus兼容的API对外提供实时的状态数据，只需将其添加到用户自建的PrometheusServer建立时序数据，然后通过Grafana等工具即可轻松实现

至此，JuiceFS支持的元数据引擎有

至此，JuiceFS支持的元数据引擎有：Redis：包括单机、Sentinel和Cluster模式，适合小于1亿文件，同时追求高性能的场景。基于AOF的异步复制有少量数据丢

大家好，我是来自Juicedata的高昌健，今天想跟大家分享的主题是《JuiceFS在数据湖存储架构上的探索》，以下是今天分享的提纲：首先我会简单的介绍一下大数据存储架构变迁以及它们的优缺点，然后介绍什么是

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对于JuiceFS来说，缓存预热就是将需要操作的数据预先从对象存储拉取到本地，从而获得与使用本地存储类似的性能表现。

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正好JuiceFS已经对接了各种对象存储的API，也实现了数据同步的逻辑，让我们来了解下JuiceFS的sync命令。什么是JuiceFSSyncJuiceFS的sync子命令是

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JuiceFSCSIDriver通过实现CSI接口使得Kubernetes上的应用可以通过PVC（PersistentVolumeClaim）使用JuiceFS。

本次更新以Bug修复和稳定性提升为主，辅以大量的文档更新和测试用例优化，并带来了以下新功能：一、新增：BadgerDB作为元数据引擎由社区开发者秦牧羊（@diluga）发起贡献，在JuiceFS插件式元数据引擎架构上新增对

JuiceFS作为分布文件系统，每天与海量的数据打着交道，因此数据的安全性尤为关键，今天就来介绍一下JuiceFS在数据加密方面所做的努力。

问题JuiceFS是一个基于对象存储的分布式文件系统，在之前跟对象存储比较的文章中已经介绍了JuiceFS能够保证数据的强一致性和极高的读写性能，因此完全可以用来替代HDFS。

JuiceFS是一款面向云原生环境设计的高性能POSIX文件系统，任何存入JuiceFS的数据都会按照一定规则拆分成数据块存入对象存储（如AmazonS3），相对应的元数据则持久化在独立的数据库中。

JuiceFSCSIDriver通过实现CSI接口使得Kubernetes上的应用可以通过PVC（PersistentVolumeClaim）使用JuiceFS。

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目录数据准备使用默认参数增大XtraBackup的内存缓冲区增大XtraBackup读线程数JuiceFS启用异步写增大JuiceFS的磁盘缓存增大数据库数据量总结前言：JuiceFS非常适合用来做MySQL

这时JuiceFS成了理想之选，成本下降20倍，同时又提供跟HDFS一样高性能的元数据能力（避免Metastore遍历元数据时雪崩），大量扫描冷数据时也有很高的吞

这时JuiceFS成了理想之选，成本下降20倍，同时又提供跟HDFS一样高性能的元数据能力（避免Metastore遍历元数据时雪崩），大量扫描冷数据时也有很高的吞

本次更新以Bug修复和稳定性提升为主，辅以大量的文档更新和测试用例优化，并带来了以下新功能：一、新增：BadgerDB作为元数据引擎由社区开发者秦牧羊（@diluga）发起贡献，在JuiceFS插件式元数据引擎架构上新增对

用JuiceFS来备份可以节省你大量时间，我们会围绕这个主题写一系列的教程，整理出一套最佳实践，方便大家。今天第一篇就写写最常用的Nginx日志备份。

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