6月11日 JindoFS 系列直播【JindoFS 存储策略和读写优化】

简介: 本次分享主要介绍数据读写在计算存储分离的场景下所面临的常见问题以及相关的优化手段,并结合应用场景介绍对数据缓存加速的相关技术和策略。

主题:

JindoFS 存储策略和读写优化

时间:

2020.6.11 19:00

参与方式:

扫描下方二维码加入钉钉群直接观看
或届时点击链接进入直播间(此链接也是回看链接)
https://tianchi.aliyun.com/course/live?spm=5176.12282027.0.0.7088379cvEoTMJ&liveId=41173

讲师:

姚舜扬,花名辰山,阿里巴巴计算平台事业部 EMR 高级开发工程师,目前从事大数据存储方面的开发和优化工作.

直播简介:

本次分享主要介绍数据读写在计算存储分离的场景下所面临的常见问题以及相关的优化手段,并结合应用场景介绍对数据缓存加速的相关技术和策略。
6.11jindo.png

相关文章
|
物联网 测试技术 API
用消费级显卡微调属于自己的Agent
本文为魔搭社区轻量级训练推理工具SWIFT微调实战教程系列
|
Kubernetes 网络性能优化 调度
Koordinator v1.4 正式发布,为用户带来更多的计算负载类型和更灵活的资源管理机制
Koordinator v1.4 正式发布!为用户带来更多的计算负载类型和更灵活的资源管理机制
|
12月前
|
开发者 UED
《HarmonyOSNext全流程订阅开发指南:从配置到挽留的终极方案》
本文详解HarmonyOS Next订阅开发全流程,涵盖订阅概念、商品配置、状态管理、促销策略及用户挽留方案,助力教育科普行业开发者快速掌握订阅系统开发要点。
|
6月前
|
存储 数据采集 人工智能
阿里云基础设施 AI Tech Day|AI Infra建设方案及最佳实践沙龙圆满结束
在AI迈向业务刚需的今天,阿里云AI Tech Day聚焦“智驱未来 云网随行”主题,携手VIVO、TCL、金蝶等数十家企业,共探AI基础设施(AI Infra)建设路径。活动深入解析算力、网络、存储三大核心能力,分享训练推理优化、数据高效流转等最佳实践,并通过分组讨论直击企业落地痛点,推动产研协同,共建高效、弹性、稳定的AI底座,助力企业智能化跃迁。
479 1
阿里云基础设施 AI Tech Day|AI Infra建设方案及最佳实践沙龙圆满结束
|
运维 自然语言处理 Cloud Native
云栖实录 | 智能运维年度重磅发布及大模型实践解读
阿里云大数据运维团队重磅发布云原生大规模集群场景的 GitOps 方案,该方案基于 OAM 云原生模型,促进研发与运维人员协作,同时兼顾变更的过程管理和终态管理,可实现变更的自动化、代码化、透明化。此外,阿里云大数据运维团队分享了大模型在大数据智能运维场景的应用实践,通过引入检索增强生成(RAG)方法和其他优化策略,大幅提高了在智能问答和智能诊断方面知识的关联性和检索精度,并基于多智能体框架建立高效的数据分析和决策支持系统。
|
人工智能 前端开发 开发工具
对话阿里云通义灵码技术负责人陈鑫:AI编程的现状与未来
在AI快速发展的2025年,通义灵码作为国内领先的AI编程助手,正通过其独特的智能体架构和强大模型能力重新定义开发方式。本文邀请技术负责人陈鑫(神秀),探讨AI编程现状与未来。通义灵码基于Qwen3模型打造,具备记忆系统革新、MCP工具生态和多模态交互等优势,推出三种工作模式以适应不同场景。尽管行业仍面临挑战,但国产模型正在崛起,企业可采用“三步走”策略引入AI工具。未来,AI将从辅助走向主导,深化代码理解并重构开发工具,助力更高效、创造性的编程方式。
|
存储 Cloud Native 数据处理
Flink 2.0 状态管理存算分离架构演进
本文整理自阿里云智能 Flink 存储引擎团队负责人梅源在 Flink Forward Asia 2023 的分享,梅源结合阿里内部的实践,分享了状态管理的演进和 Flink 2.0 存算分离架构的选型。
1887 1
Flink 2.0 状态管理存算分离架构演进
|
人工智能 自然语言处理 搜索推荐
阿里云 AI 搜索产品荣获 Elastic Innovation Award 2024
在新加坡 ElasticON 2025 的 Elastic 合作伙伴峰会上,阿里云 AI 搜索产品荣获 Elastic Innovation Award 2024!
1074 1
|
SQL 分布式计算 大数据
湖仓融合:MaxComputee与Hologres基于OpenLake的湖上解决方案
本次主题探讨湖仓融合:MaxCompute与Hologres基于OpenLake的湖上解决方案。首先从数据湖和数据仓库的历史及业界解决方案出发,分析湖仓融合的两种思路;接着针对国内问题,介绍阿里云如何通过MaxCompute和Hologres解决湖仓融合中的挑战,特别是在非结构化数据处理方面的能力。最后,重点讲解Object Table为湖仓增添了SQL生态的非结构化数据处理能力,提升数据处理效率和安全性,使用户能够在云端灵活处理各类数据。
|
网络协议 算法 安全
NSEC和NSEC3
【10月更文挑战第18天】
804 1