RocksDB-Cloud 开源项目教程
项目介绍
RocksDB-Cloud 是一个 C++ 库,旨在将 RocksDB 的强大功能引入 AWS、Google Cloud 和 Microsoft Azure。它利用 RocksDB 提供对存储在 Flash 和 RAM 系统中的数据的快速键值访问。通过与 AWS-S3 和 Google Cloud Services 等云服务的集成,RocksDB-Cloud 提供了数据持久性,即使在机器故障的情况下也能保证数据安全。此外,它允许以成本效益的方式利用大多数云提供商提供的丰富的存储服务层次(基于 RAM、NvMe SSD、磁盘、冷存储等)。
项目快速启动
环境准备
在开始之前,请确保您已经安装了以下工具和库:
- Git
- C++ 编译器
- CMake
克隆项目
git clone https://github.com/rockset/rocksdb-cloud.git
cd rocksdb-cloud
构建项目
mkdir build
cd build
cmake ..
make
配置和运行
在 AWS 环境中,您需要配置 S3 存储桶和相应的访问密钥。以下是一个简单的配置示例:
export AWS_ACCESS_KEY_ID=your_access_key_id
export AWS_SECRET_ACCESS_KEY=your_secret_access_key
export S3_BUCKET_NAME=your_bucket_name
运行 RocksDB 实例:
./rocksdb_cloud --s3_bucket=$S3_BUCKET_NAME
应用案例和最佳实践
数据持久性和故障恢复
RocksDB-Cloud 通过将数据和元数据持续自动复制到 S3,确保了数据的持久性。即使 RocksDB 机器发生故障,任何其他 EC2 机器上的进程都可以通过配置 S3 存储桶重新打开相同的 RocksDB 数据库。
零拷贝克隆
RocksDB-Cloud 支持 zero-copy-clone()
功能,允许另一台机器上的从属 RocksDB 实例克隆现有数据库。主从 RocksDB 实例可以并行运行,并共享一组公共的数据库文件。
典型生态项目
RocksDB
RocksDB 是由 Facebook 数据库工程团队开发和维护的,基于 LevelDB 的工作,由 Sanjay Ghemawat 和 Jeff Dean 开发。它是一个适用于存储在闪存驱动器上的快速键值服务器的核心构建块。RocksDB 采用日志结构化合并数据库(LSM)设计,具有灵活的写放大因子(WAF)、读放大因子(RAF)和空间放大因子(SAF)之间的权衡。它支持多线程压缩。
Rockset
Rockset 是一个云原生数据库,利用 RocksDB-Cloud 构建。它提供了实时查询和分析功能,适用于需要快速数据访问和处理的场景。
通过以上步骤和示例,您可以快速开始使用 RocksDB-Cloud 项目,并了解其在实际应用中的优势和最佳实践。
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PaddleOCR-VL 是一款顶尖且资源高效的文档解析专用模型。其核心组件为 PaddleOCR-VL-0.9B,这是一款精简却功能强大的视觉语言模型(VLM)。该模型融合了 NaViT 风格的动态分辨率视觉编码器与 ERNIE-4.5-0.3B 语言模型,可实现精准的元素识别。Python00- DDeepSeek-V3.2-ExpDeepSeek-V3.2-Exp是DeepSeek推出的实验性模型,基于V3.1-Terminus架构,创新引入DeepSeek Sparse Attention稀疏注意力机制,在保持模型输出质量的同时,大幅提升长文本场景下的训练与推理效率。该模型在MMLU-Pro、GPQA-Diamond等多领域公开基准测试中表现与V3.1-Terminus相当,支持HuggingFace、SGLang、vLLM等多种本地运行方式,开源内核设计便于研究,采用MIT许可证。【此简介由AI生成】Python00
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