Alluxio

Alluxio是一个分布式文件系统,作为大数据处理的中间层,主要用于内存缓存。它由master、workers和clients组成,通过Grpc进行数据请求。Alluxio分为lineage(可选)和persistent两部分,支持无损写性能和通过lineage记录数据历史。文章还讨论了其异步本地复制的Edge algorithm和资源分配机制,以保证重计算的边界。数据可以通过Spark存入或从数据源读入,并使用mount和load命令进行管理。

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alluxio 【1】是一个分布式文件系统,主要用来做大数据处理,和数据源之间的中间层。

它本身支持内存和SSD,HDD的tiering,但实践中主要感兴趣的是它的内存缓存。

类似Gfs,它有master,workers,和clients。client向master查询数据位置,然后向本地workers提IO请求。workers之间通过Grpc做数据请求。没有复制,读数据在请求节点上也会缓存。

Alluxio本身分为lineage和persistent两个部分。其中lineage部分是可选的。

Cloudera的数据表明,写很重要。34%的用户写的和Input一样多。Alluxio没有复制的原因是这样可以提供更高的写性能。用同步复制不可能提供无损的写性能。用lineage来track文件的历史(先把如何从dataset A构造dataset B的各种参数,程序写入Persistent layer。aka linage log),而且track jobs,并用checkpoint来保护数据,加上journal,可以重新计算出数据。Alluxio和Haoyuan的贡献是提供了bounded recomputation time. 在一个连续写入的系统中,如果perisistent的速度慢于进入的速度,最终会把recomputation的速度无限延长。Alluxio采用的方法是采用一个叫Edge algorithm的算法做异步本地复制,以及他称为recomputation资源分配的机制来保证QoS。

Recomputation Bound的证明写的很简单,没有详细写(好像表述不严谨,也可能是我理解不了),我用白话翻译一下就是,假设我们总是checkpoint叶子,而且是假设是连续不断的checkpoint,中间不休息。那么时间是连续的,如果一个checkpoint花了时间t,中间可能已经产生几个文件了。不管产生多少文件,还是花了时间t。换句话说,在恢复的时候,也只要花时间t就可以recompue了。作者定义了一个变量M,方便证明bound,M是所有文件中,存checkpoint或者从前一个版本计算的最大值。t肯定小于M。作者用了3M,就是前一个文件che

### 使用 Alluxio with Python Alluxio 提供了一个基于 RESTful 接口的交互方式,使得通过 Python 访问 Alluxio 文件系统成为可能。尽管官方并没有直接提供专门针对 Python 的客户端库,开发者可以通过多种方法实现这一目标。 #### 方法一:利用 `requests` 库调用 Alluxio REST API 由于 Alluxio 支持 REST API 调用,因此可以借助 Python 中流行的 HTTP 请求处理库 `requests` 来操作 Alluxio 文件系统中的资源。下面是一个简单的例子来展示如何读取文件: ```python import requests def read_file_from_alluxio(file_path, alluxio_master_url='http://localhost:19998'): url = f"{alluxio_master_url}/api/v1/files/{file_path}?op=OPEN" response = requests.get(url) if response.status_code == 200: content = response.content.decode('utf-8') print(content) else: raise Exception(f"Failed to fetch file {file_path}, status code: {response.status_code}") ``` 此代码片段展示了如何构建 URL 并发送 GET 请求给 Alluxio 主节点以获取指定路径下的文件内容[^1]。 #### 方法二:使用社区维护的第三方包 除了直接调用 REST API 外,还有一些由社区成员开发并维护的非官方 Python SDK 可用于简化与 Alluxio 的集成工作。这些工具通常会封装底层通信细节,使应用程序能够更方便地管理数据流以及执行常见的文件系统命令。 例如,有一个名为 `pyalluxio` 的开源项目提供了更高层次抽象的操作接口,允许用户像操作本地磁盘一样轻松访问远程存储服务。安装该模块之后就可以按照如下方式进行基本的数据读写操作了: ```python from pyalluxio import FileSystem fs = FileSystem(host="localhost", port=19998) with fs.open("/path/to/file.txt") as f: data = f.read() print(data) ``` 这种方法不仅提高了编程效率还增强了可移植性和易用性[^2]。
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