1. 在主机上挂载内存存储目录 创建目录用于挂载 1 mkdir /mnt/memory_storage 挂载 tmpfs 文件系统 1 mount -t tmpfs -o size=800G tmpfs /mnt/memory_storage 存储空间会按需使用，也就是使用 100G 存储时才会占用 100G 内存。主机节点上有 2T 内存，这里分配 800G 内存用于存储 Elasticsearch 数据。 提前创建好目录 1 2 3 mkdir /mnt/memory_storage/elasticsearch-data-es-jfs-prod-es-default-0 mkdir /mnt/memory_storage/elasticsearch-data-es-jfs-prod-es-default-1 mkdir /mnt/memory_storage/elasticsearch-data-es-jfs-prod-es-default-2 如果没有提前创建好目录，并

1. 存储的分层与互联 2. 各种存储类型 存储类型 带宽 容量 响应延时 单位存储成本 存储原理 适用场景 CPU L1 Cache 256-512GB/s 32-64KB/核心 <1ns 约$2000/MB SRAM CPU 核心最近层缓存 CPU L2 Cache 64-256GB/s 256KB-2MB/核心组 2-5ns 约$1000/MB 部分 SRAM,部分嵌入式 DRAM CPU 下一级缓

1. 存储方案 三种存储方案： 基于目录隔离公用一个 JuiceFS Elasticsearch 的节点共用一个 JuiceFS，通过子目录挂载不同的 Elasticsearch 节点。 /0/ 对应节点 Node-0 /1/ 对应节点 Node-1 /2/ 对应节点 Node-2 这种方式的好处主要是，易于扩展、配置方便。 基于 JuiceFS 隔离节点数据 Elasticsearch 每个节点都对接一个独立的 JuiceF

1. 创建 Dataset 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 kubectl apply -f - <<EOF apiVersion: v1 kind: Secret metadata: name: my-s3 type: Opaque stringData: aws.accessKeyId: xxx aws.secretKey: xxx EOF 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 kubectl apply -f - <<EOF apiVersion: data.fluid.io/v1alpha1 kind: Dataset metadata: name: my-s3 spec: mounts: - mountPoint: s3://BUCKET/ name: s3 options: alluxio.underfs.s3.endpoint: ks3-cn-beijing-internal.ksyun.com alluxio.underfs.s3.disable.dns.buckets: "false" encryptOptions: - name: aws.accessKeyId valueFrom: secretKeyRef: name: my-s3 key: aws.accessKeyId - name: aws.secretKey valueFrom: secretKeyRef: name: my-s3 key: aws.secretKey accessModes: - ReadWriteMany EOF 2. 创建 Runtime 1 2 3 4 5 6 7 8 9

1. 打包 Fluid Runtime 镜像 创建 fluid_config_init.py 脚本 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 #!/usr/bin/env python import json rawStr = "" with open("/etc/fluid/config.json", "r") as f: rawStr = f.readlines() rawStr = rawStr[0] script = """ #!/bin/sh set -ex MNT_FROM=$mountPoint MNT_TO=$targetPath trap "umount ${MNT_TO}" SIGTERM mkdir -p ${MNT_TO} mount -t lustre -o relatime,flock ${MNT_FROM} ${MNT_TO} sleep inf """ obj = json.loads(rawStr) with open("mount-lustre.sh", "w") as f: f.write('mountPoint="%s"\n' % obj["mounts"][0]["mountPoint"]) f.write('targetPath="%s"\n' % obj["targetPath"]) f.write(script) 只需调整一下 mount 命令即可。 创建启动脚本 entrypoint.sh 1 2 3