Aide à Raviver L’erreur Courante De Configuration Du Fichier Parallèle Linux

Mar 26, 2022 French

Si vous avez un système de fichiers parallèle Linux standard créé sur votre PC, ce guide vous aidera probablement à le réparer.

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    Comparé pour vous aider à Hadoop Distributed File System (HDFS) GPFS alloue des index de répertoire appropriés et en plus d’autres métadonnées sur l’arrangement des fichiers. Hadoop, d’autre part, le fait totalement sur les nœuds d’information primaires et secondaires, de grands serveurs qui doivent stocker toutes les informations d’index dans la RAM. GPFS divise les fichiers en petits morceaux.

    Qu’est-ce que le système de fichiers GPFS Linux ?

    GPFS est un système de catalogue complètement parallèle. Il s’agit d’un modèle spécial d’IBM facile à lire pour un système de contenu parallèle commun. Il s’agit d’une application de fichier de disque partagé à haute performance générale qui peut éventuellement fournir un accès rapide aux données sur tous les nœuds d’un autre cluster homogène ou hétérogène de machines IBM UNIX exécutant des systèmes de méthodes AIX ou Linux.

    Gestion du cycle de vie des informations

    Le stockage à chaud est un joli regroupement de disques dans un système de rapport. Un administrateur peut créer des étapes à regrouper par volume en fonction des caractéristiques de déploiement, de l’emplacement ou de la fiabilité. Par exemple, le pool dans son ensemble pourrait être Fibre Channel hautes performances, et les disques pourraient être d’autres types de stockage SATA particulièrement bon marché.

    general parallel file system linux

    4.1 Introduction à GPFS

    Le système de fichiers parallèle partagé IBM est en grande partie le premier fichier de compréhension de disque partagé IBM système. Publié à l’origine dans RS/6000® SP en 1998, qui utilisait cette simulation logicielle d’une baie impliquant des conteneurs de stockage appelée IBM Virtual Shared Disk (VSD). Is gpfs ​​est essentiellement un système d’alimentation de disques parallèles. La nature parallèle de GPFS garantit que l’ensemble du schéma de dossiers est disponible pour chacun des nœuds dans une certaine plage et ces services du système de déclaration peuvent être efficacement transférés entre plusieurs nœuds au même moment vers le même système de déclaration.

    Pourquoi avons-nous besoin de GPFS ?

    Phil Horvitz, un ingénieur hautement qualifié de l’IBM Systems Optimization Competency Center, a récemment expliqué comment IBM utilise également GPFS avec BigInsights sur les serveurs System x et, plus important encore, la manière la plus simple dont FPO aide GPFS à prendre pied dans un cluster Hadoop. (IBM est livré avec depuis la fermeture de la société System x chez Lenovo, donc IBM aurait maintenant beaucoup de travail à faire pour les solutions basées sur GPFS, mais chacun de nos points liés reste.) en vigueur).

    Avantages d’un système de fichiers parallèle moderne sur GPFS

    Bien qu’IBM Spectrum Scale (également connu simplement parce qu’IBM GPFS) soit souvent un système de fichiers équivalent, il y a plus de 20 ans, il était considéré comme un moyen créé de prendre en charge les exigences élevées en matière de données des applications multimédias. . Et au cours des 15 prochaines années, un a été optimisé pour aider les gens à obtenir les meilleures performances lorsqu’ils font des affaires avec des fichiers de données volumineux à partir de vos propres disques durs. Mais le monde aurait beaucoup changé au cours de la décennie, car la recherche sur la mémoire flash vous a révolutionné le centre de données et les charges de travail ont évolué de grandes métadonnées sérialisées à de lourdes charges de travail de preuves à forte intensité d’E/S. Certaines des technologies développées et améliorées pour supprimer ou même améliorer les problèmes de mise en mémoire tampon ne conviennent pas uniquement à l’âge d’or des gros enregistrements et des statistiques. IBM continue de préparer son produit Spectrum Scale, mais le type de baie de fichiers ne fournit toujours pas de performances pour les petits fichiers, une latence réduite et des charges de travail intensives en E/S.

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