大数据存储不是一类单独的产品，它有很多实现方式。EMC Isilon存储事业部总经理杨兰江概括说，大数据存储应该具有以下一些特性：海量数据存储能力，可轻松管理PB级乃至数十PB的存储容量；具有全局命名空间，所有应用可以看到统一的文件系统视图；支持标准接口，应用无需修改可直接运行，并提供API接口进行面向对象的管理；读写性能优异，聚合带宽高达数GB乃至数十GB；易于管理维护，无需中断业务即可轻松实现动态扩展；基于开放架构，可以运行于任何开放架构的硬件之上；具有多级数据冗余，支持硬件与软件冗余保护，数据具有高可靠性；采用多级存储备份，可灵活支持SSD、SAS、SATA和磁带库的统一管理。 通过与中国用户的接触，杨兰江认为，当前中国用户最迫切需要了解的是大数据存储有哪些分类，而在大数据应用方面面临的最大障碍就是如何在众多平台中找到适合自己的解决方案。 EMC针对不同的应用需求可以提供不同的解决方案：对于能源、媒体、生命科学、医疗影像、GIS、视频监控、HPC应用、某些归档应用等，EMC会首推以Isilon存储为核心的大数据存储解决方案；对于虚拟化以及具有很多小文件的应用，EMC将首推以VNX、XtremIO为核心的大数据存储解决方案；对于大数据分析一类的应用需求，EMC会综合考虑客户的具体需求，推荐Pivotal、Isilon等一体化的解决方案。在此，具体介绍一下EMC用于大数据的横向扩展NAS解决方案——EMC Isilon，其设计目标是简化对大数据存储基础架构的管理，为大数据提供灵活的可扩展平台，进一步提高大数据存储的效率，降低成本。 EMC Isilon存储解决方案主要包括三部分：EMC Isilon平台节点和加速器，可从单个文件系统进行大数据存储，从而服务于 I/O 密集型应用程序、存储和近线归档；EMC Isilon基础架构软件是一个强大的工具，可帮助用户在大数据环境中保护数据、控制成本并优化存储资源和系统性能；EMC Isilon OneFS操作系统可在集群中跨节点智能地整合文件系统、卷管理器和数据保护功能。 杨兰江表示，企业用户选择EMC Isilon的理由可以归纳为以下几点。第一，简化管理，增强易用性。与传统NAS相比，无论未来存储容量、性能增加到何种程度，EMC Isilon的安装、管理和扩展都会保持其简单性。第二，强大的可扩展性。EMC Isilon可以满足非结构化数据的存储和分析需求，单个文件系统和卷中每个集群的容量为18TB～15PB。第三，更高的处理效率，更低的成本。EMC Isilon在单个共享存储池中的利用率超过80%，而EMC Isilon SmartPools软件可进一步优化资源，提供自动存储分层，保证存储的高性能、经济性。第四，灵活的互操作性。EMC Isilon支持众多行业标准，简化工作流。它还提供了API可以向客户和ISV提供OneFS控制接口，提供Isilon集群的自动化、协调和资源调配能力。 EMC Isilon大数据存储解决方案已经在医疗、制造、高校和科研机构中有了许多成功应用。
多云的兴起，源于用户应用对于基础设施、云服务功能、安全性等的差异化需求，用户希望根据需求将应用、数据因“云”制宜，实现业务的高度灵活性和高效性。这也直接驱动着云原生数据仓库等一批云原生应用的流行，以及存储等基础设施加速走向变革。
我们来看外媒Blocks&Files的一组数据。根据Blocks&Files统计，今年有57.4 亿美元投资于 36 家数据存储相关的初创公司，包含数据分析/仓库、数据保护/安全、云存储、硬件主导、数据软件以及Kubernetes相关等细分领域。
一个常见的大数据场景是静态数据的批处理。在此场景中，源数据通过源应用程序本身或编排工作流加载到数据存储中。然后，数据由并行作业就地处理，并行作业也可以由编制工作流发起。在将转换后的结果加载到分析数据存储之前，处理过程可能包括多个迭代步骤，可以通过分析和报告组件查询分析数据存储。
VSAN是一种以vSphere内核为基础进行开发、可扩展的分布式存储架构。VSAN通过在vSphere集群主机当中安装闪存和硬盘来构建VSAN存储层，由VSAN进行控制和管理，形成一个供vSphere集群使用的统一共享存储层。
接着昨天的说，当下数据库的设计思路已经从“我都行” 到 “分工合并” 型的设计思路。
Hive和HBase是两个在大数据领域中被广泛使用的开源项目，它们各自适用于不同的场景，但也可以在某些情况下结合使用。以下是Hive和HBase在不同场景下的应用示例：
多维数组架构使用多维数组来存储数据，以提高查询和分析性能。例如，MOLAP（多维在线分析处理）数据库采用这种架构。
随着数据在企业发展中发挥着愈发重要的作用，如何更高效、简洁地利用数据成为用户非常关心的问题。数据虚拟化技术，正是面向此类问题的一种解决方法。本文通过近期阅读的数据虚拟化一书，提纲挈领谈谈对数据虚拟化的认识。
大数据技术当中，在海量数据的存储环节，涉及到两个重要的概念，就是分布式数据存储与数据库，稳定高效安全的数据存储，才能为后续的计算分析环节，提供稳固的支持。今天的大数据概念解析，我们来讲讲分布式存储与数据库。
安全云数据存储服务可以帮助小型企业经济有效地保护数据，但在选择供应商之前，请牢记专家Joe Malec提出的五大注意事项。 曾经安全数据存储只是事后的考虑，现在它已经成为重要的企业功能。在过去，企业业主可以简单地备份日常发票数据到磁带，并将其存储在抽屉里进行保管。而现在，政府法规、日益增长的按需数据需求以及数据泄露担忧正在快速改变数据驱动业务的方式以及数据在21世纪的存储方式。 对于数据保护和安全存储的需要，很多小型企业依然面临很多挑战。根据2013年美国小企业协会的调查显示，44%的受访者已经受到网络攻击
画像平台功能具有相似性，其技术架构也可以抽象出统一的模式，本节内容主要介绍画像平台常见的技术架构。为了加强读者对技术选型的认识，本节还会介绍几个互联网公司在画像类平台上的技术选型方案。
今天给大家介绍一的是一款常见存储设备-Vsan的结构原理，相对而言技术性文字较多。VSAN是一种以vSphere内核作为基础开发出来的一款可以扩展使用的分布式存储架构。这款存储在vSphere集群主机中安硬盘及闪存构建出VSAN存储层，通过存储进行管理与控制，最终形成一个共享存储层。
在当今数字化时代，数据量不断增长，对于存储系统提出了更高的要求。传统的存储方式已经难以满足大规模数据的存储和管理需求，因此，对象存储（Object Storage）应运而生。对象存储是一种面向海量数据的存储架构，以其高扩展性、弹性存储、高性能和简单管理等特点，成为了云计算、大数据分析和企业数据管理中的重要组成部分。
数据流图（DFD）是一种图形化的系统分析和设计工具，它用以描述系统中数据的流动、数据的输入和输出以及数据的存储。它通过图形符号来表示系统中的数据流、处理过程、数据存储和数据源/终点，是理解系统如何处理数据的有效方式。
数据存储涉及到数据库的概念和数据库语言,这方面不一定要深钻研,但至少要理解数据的存储方式、数据的基本结构和数据类型。SQL查询语言必不可少,精通最好。可从常用的select查询，update修改，delete删除，insert插入的基本结构和读取入手。
关于大数据和云计算的关系人们通常会有误解。而且也会把它们混起来说，分别做一句话直白解释就是：云计算就是硬件资源的虚拟化;大数据就是海量数据的高效处理。如果做一个更形象的解释，云计算相当于我们的计算机和操作系统，将大量的硬件资源虚拟化之后再进行分配使用;大数据则相当于海量数据的“数据库”。
ClickHouse 是最近比较热门的用于在线分析处理的（OLAP）[^1]数据存储，与我们常见的 MySQL、PostgreSQL 等传统的关系型数据库相比，ClickHouse、Hive 和 HBase 等用于在线分析处理（OLAP）场景的数据存储往往都会使用列式存储。
大数据技术，就是从各种类型的数据中快速获得有价值信息的技术。大数据领域已经涌现出了大量新的技术，它们成为大数据采集、存储、处理和展现的有力武器。 一、大数据接入 1、大数据接入 已有数据接入、实时数据接入、文件数据接入、消息记录数据接入、文字数据接入、图片数据接入、视屏数据接入 2、大数据接入技术 Kafka、ActiveMQ、ZeroMQ、Flume、Sqoop、Socket(Mina、Netty)、ftp/sftp 二、大数据存储 1、大数据存储 结构化数据存储、半结构化数据存储、非结构化数据存储 2、
数据本地化是为了确保大数据集存储在计算节点附近便于分析。对于Hadoop，这意味着管理数据节点，向MapReduce提供存储以便充分执行分析。它实用有效但也出现了大数据存储集群的独立操作问题。以下十项是Hadoop环境中管理大数据存储技巧。
数据流图也称为气泡图。它通常用作创建系统概述的初步步骤，而不需要详细介绍，以后可以将其作为自上而下的分解方式进行详细说明。DFD显示将从系统输入和输出的信息类型，数据如何流经系统以及数据将存储在何处。与传统的结构化流程图不同，它不显示有关流程时序的信息，也不显示流程是按顺序还是并行运行的。
结构化数据存储在Hadoop生态系统中，分为静态数据和动态数据两类。静态数据指的是需要进行数据分析的数据，这种分析针对的数据量一般很大，例如：统计全年每个地区总营业额。动态数据指的是数据需要实时动态插入、更新、读取的数据。例如业务系统中海量用户基本信息的存储。
Yelp 公司 采用 Apache Beam 和 Apache Flink 重新设计了原来的数据流架构。该公司使用 Apache 数据流项目创建了统一而灵活的解决方案，取代了将交易数据流式传输到其分析系统（如 Amazon Redshift 和内部数据湖）的一组分散的数据管道。
大家好，今天我想和大家分享一个云计算领域的重要话题——腾讯云产品EdgeOne。随着全球数字化转型的加速，云计算已成为企业与个人的必备工具，而腾讯云作为全球领先的云计算服务提供商，其核心产品EdgeOne拥有独特的功能和优势。在这篇文章中，我们将深入探讨EdgeOne的各项功能、优势以及如何更好地应用它来解决实际问题。
上一篇文章，我们将用户的购物数据用Hive进行了非实时的大数据分析，并为他们打上了标签，某些同学喜欢衣服，某些同喜欢汽车。那这些标签数据究竟存到了哪里，标签数据是否永远保存，这些标签数据是否能够不断更新？
数据的处理包括数据的收集、数据的分析和数据的可视化。收集和存储是数据处理的基础，企业内部收集来的各种原始数据都要经过这些处理才能为企业内部决策服务。在分析和可视化阶段，则是对各种信息进行加工整理，用来指导决策，为企业创造更大价值。
作为程序员，我们写的大多数商业项目，往往都需要用到大量的数据。计算机的内存，可以实现数据的快速存储和访问。
当今被称为智慧时代，一个显著特征就是“智慧”满天飞，什么都是智慧，内容太多了，有时候说到智能，就需要我们稍微反应一下，具体说的是什么。
李想 Wolfram 公司签约布道师和认证培训师, 中国管理科学研究院人才战略研究所特聘专家，毕业于奥地利克拉根福大学信息学专业，出版了多套教程，并为高校和企业提供软件培训和咨询服务, 帮助用户了解和掌握 Wolfram 产品的主要功能和在相关领域的具体应用。 █ 本文节译自2017年4月20日的 Stephen Wolfram 博文：Launching the Wolfram Data Repository: Data Publishing that Really Works（https://wolf
简单来说网络爬虫就是自动索引互联网上信息的一段程序，看起来像是一个搜索引擎「实际上网络爬虫就是搜索引擎的重要组成部分」，对于我们不做搜索引擎的人来说又为什么来学习爬虫呢，对于我来说很简单，就是想要通过学习爬虫的过程来巩固 python 的知识，通过爬虫我们可以学到什么知识呢？我们可以学到网络编程、数据分析、数据存储。分别对应了爬虫的三个主要功能抓取、分析、存储。
通过将 结构化的数据 进行 串行化（序列化），从而实现 数据存储 / RPC 数据交换的功能
“五年前，我们很多行业客户的数据还是以ERP、CRM等数据为主，10TB就属于很大的数据量；今天，这些客户积累的数据量通常达到PB级，像行为数据等非结构化数据增长极为迅速，业务形态也发生了巨大变化，基于海量数据的AI应用正在由点到面地铺开”--一位深耕行业的ISV如是说。
MapReduce服务（MapReduce Service）提供租户完全可控的企业级大数据集群云服务，轻松运行Hadoop、Spark、HBase、Kafka、Storm等大数据组件。
大数据传统企业实施，其路漫漫，绝不会如昙花一现，探索大数据在传统行业的实施之路，寻找一条适合传统行业的企业大数据实施方法体系，是我执着坚守的信念，大数据是一种信仰，吾将上下而求索。记下项目中的点滴，算是日志，自勉。
本文详细介绍了转转业财系统亿级数据存储优化的实践。面对系统数据量大、慢查询多等挑战，转转业财采取了 TiDB 方案优化数据量问题，同时引入 Elasticsearch（ES）解决慢查询难题。实践表明，通过底层数据存储切换和 ES 接入，系统成功突破了存储瓶颈，显著提升了查询效率和响应速度，为大规模数据处理提供了有效的优化路径。
可视化可以借助kibana实现。这里就体现出elkstack的优势，logstash完成基础数据同步，es完成数据存储和检索，kibana完成数据可视化。
Kudu有自己的数据存储模型，不依赖于HDFS、Hive、HBase其他大数据组件。Kudu有自己的集群，数据存储在Kudu自己的集群Tablet Server中。
在海量基因数据中进行全基因数据分析，了解各种疾病与DNA之间的隐秘联系；对海洋气候进行预测，利用强大的数据分析性能，实现分钟级的数据刷新、精准预测海洋气候；利用高速相机模拟人脑上亿个神经元之间联接与工作，对产生的海量数据进行实时分析，探索人脑工作机制……
2017/12/18 MONDAY 实时处理：Flume+Kafka+Storm+Mongo 数据实时处理是指通过Flume进行数据的的采集，将数据推送给Kafka，kafka作为数据的缓存层。Storm作为kafka的消费者，对采集上来的数据进行实时处理，并通过Web在前端进行展示。与此同时，我们能够实时统计和分析车辆的在线总数，轨迹点总数，对此做一些相关应用。 数据来源 主要是通过Nginx 服务器获取GPS数据和MSp数据，数据格式为json 数据采集 通过Flume的拦截器对日志进行预处理，
前段时间整理了DSMM的一系列内容，已经介绍和分享了三个部分，分别为DSMM开篇的总结与交流、数据采集安全、数据传输安全。
所以咱就是说，现在的“battle”结果就是——24小时 vs 7分钟，性能整个提升了200多倍！
大数据架构的目的是处理传统数据库系统无法处理的过大或复杂的数据的摄取、处理和分析。
物联网系统中，需要实时处理的数据可通过队列送入流处理引擎；不需要实时处理的数据，用于离线分析或数据挖掘，需要先存储起来。物联网系统的数据存储的方式很多，要根据实际场景来选择。
本文结合两个实战场景就基于 HBase 的大数据存储做了简单的分析，并对 HBase 的原理做了简单的阐述。
随着产品复杂度的提升和微服务架构的流行，一个业务系统背后的数据存储系统也越来越复杂。
为在组织的数据环境中创造最大价值，传统的决策支持系统架构难以满足该需求。需要开发新的架构模式以释放数据的价值。为了充分利用大数据的价值，组织需要拥有灵活的数据架构，并能够从其数据生态系统中获取最大价值。
为什么最近一直在看分布式数据库,因为第六感给我的指示是, 分布式数据库是国产数据库下一个要发力的点, 为什么. 如果作为一个产品经理, 首先一个产品要有用户的画像, 那么什么数据库是可以找到金主"爸爸"的, 分布式数据库,并且这些金主们, 应该都很有钱. 单体数据库能吸引大量资金的时代是要过去了. 一个维护费用低,稳定性强, 扩展能力强并且将之前数据库的"毛病" 都一一扫尽的数据库产品, 银行和金融机构应该是很欢喜的. 这也是一些银行自研分布式数据库,或者使用商用分布式数据库的原因吧.
最近，2022中国算力峰会(济南)暨超算互联网工程上线仪式在国家超级计算济南中心举办。会上，济南超算上线了“超算互联工程”，顾名思义，即多地、多中心以互联的方式协同提供计算服务。这种联动模式相比较单个计算中心，将更大程度上推动产业数字化进程并护航国家重大科研技术创新。
一个软件产品存储架构是需要仔细斟酌和考虑的事情，既要保持稳定性也要保持跟上主流技术的发展趋势。元数据产品从最初主要支持关系型的数据管理到现在的大数据平台、数据湖、微服务这种新的数据架构形态的管理。原有的存储架构从分析元数据关系效率、检索速度都不能满足应用的需求了。
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