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    大数据存储平台之异构存储实践深度解读

    经常做数据处理的伙伴们肯定会有这样一种体会:最近一周内的数据会被经常使用到,而比如最近几周的数据使用率会有下降,每周仅仅被访问几次;在比如3月以前的数据使用率会大幅下滑,存储的数据可能一个月才被访问几次。 这就产生了一种热和冷数据,对需要频繁访问的数据我们称之为“热”数据,反之我们称之为”冷”数据,而处于中间的数据我们称之为”温”数据。 在数据被视为公司资产的时代,每个公司基本都会保存最近数年的数据,而这些数据尤其是冷数据的累积也给存储平台带来了甜蜜的负担。下面就来分享下如何解决这些“负担”。 首先如何定义

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    数据分区的策略

    在之前的数据复制当中,我们有一个前提就是数据量不会很大,但是随着公司的发展,再加上埋点等各种数据收集的发展,数据量会爆发式的增长,那么单台服务器很难处理这么庞大的数据了。数据必须分布在各个服务器上,这就是数据分区(partition),在不同的数据系统有着不同的叫法,比如在MongoDB、Elasticsearch、SolrCloud被称为shard,HBase被称为region,Cassandra和Riak被称为vnode,名称虽多但是本质确实一样的。当数据分布在各个服务器时,对性能也会有很大的提高,因为对数据的读取压力会由多台服务器分担。在下面的讨论中,我们会先讨论如何数据分区的方法,再去看看数据热点的rebalancing,最后会讨论如何将请求发送到正确的partition上。

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    腾讯云存储产品全线升级,满足更多高性能存储场景

    导语 | 数字经济时代,诞生了海量数据资源,促使数据存储技术也在不断推陈出新。12月1日,在2022腾讯全球数字生态大会存储专场上,腾讯云发布了多款云存储产品能力上新,并对分布式存储、高性能存储、日志大数据、云原生数据湖等产品的应用实践进行了分享,为广大企业实现数字化转型和业务创新提供参考借鉴。 分布式存储产品能力上新,助力企业进一步降本增效 随着数字技术与实体经济的进一步融合,各行各业对云存储的需求越来越大,当下,国内云存储市场也在迅速发生变化。 腾讯云存储产品总监崔剑指出,“全球数据量呈现指数级增长,

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