的数据湖/数据仓库业务负载 ......................................................................... 15 3.2 不同的网络环境及部署形态迁移 .............................................................................................. 等。  机器学习：满足机器学习工作负载的服务。如当前流行的 Spark MLib/ML、Tensorflow 等。  分析型数据存储：对数据进行处理加工后，面向应用场景，将数据以结构化的方式进行存储， 以便分析工具或分析应用能够获取数据。如利用 MPP 数据仓库、Spark SQL 等支持 BI 工具 访问，利用 Hbase 实现低延迟的在线服务等  分析与报表：对数据进行分析和展现以获取洞察。如 服务，让它在统一的计算资源和数据集权限体系之上，提 供 Spark 计算框架，支持用户以熟悉的开发使用方式提 交运行 Spark 作业。 * 支持原生多版本 Spark 作业：Spark1.x/Spark2.x 作业 都可运行； * 开源系统的使用体验：Spark-submit 提交方式（暂不 支持 spark-shell/spark-sql 的交互式），提供原生的 Spark WebUI

pool: 用于实现对机器资源进行物理隔离，server不能跨 Pool交互。运维上，建议以pool为单元进行物理资源的扩 容。 • zone: 故障隔离的基本单元，一般来说属于不同zone的机 器至少是部署在不同的机架，一个server必须归属于一个 zone。 • server: 用于抽象描述一台物理服务器，chunkserver必须 归属一个于server。 • Chunkserver: 用于抽象描述物理服务器上的一块物理磁盘 类型的file。当然由于curve支持 多个pool，可以选择一个logicalPool独享一个pool。 通过结合curve的用户系统，LogicalPool可以通过配置限定特定user使用的方式，实现多个租户数据物理 隔离（待开发）。TOPOLOGY Topology的实际例子，右侧是topo配置文件： 集群有一个物理pool，由3个zone组成，每个zone有1台server。 segment 和 chunk的关系如下图:NAMESERVER Namespace的文件的目录层次关系如右图。 文件的元数据以KV的方式存储。 • Key：ParentID + “/”+ BaseName； • Value：自身的文件ID。 这种方式可以很好地平衡几个需求： • 文件列目录：列出目录下的所有文件和目 录 • 文件查找：查找一个具体的文件 • 目录重命名：对一个目录/文件进行重命名