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海量数据存储技术(cpu制造瓶颈)

对于海量数据的处理随着互联网应用的广泛普及，海量数据的存储和访问成为了系统设计的瓶颈问题。对于一个大型的互联网应用，每天几十亿的PV无疑对数据库造成了相当高的负载。...为什么要数据切分上面对什么是数据切分做了个概要的描述和解释，读者可能会疑问，为什么需要数据切分呢？像 Oracle这样成熟稳定的数据库，足以支撑海量数据的存储与查询了？为什么还需要数据切片呢？...Sharding可以轻松的将计算，存储，I/O并行分发到多台机器上，这样可以充分利用多台机器各种处理能力，同时可以避免单点失败，提供系统的可用性，进行很好的错误隔离。...其实这个就要放在现实的应用场景中来讨论这个问题了，一般情况下应用的DB 数据库宕机的话我相信DBA肯定是知道的，这个时候DBA手动的将数据库的当前状态通过程序的方式推送到客户端，也就是分布式数据层的应用端...这种情况显然是应该避免的，因为它导致相同内容被存储到不同缓冲中去，降低了系统存储的效率。分散性的定义就是上述情况发生的严重程度。好的哈希算法应能够尽量避免不一致的情况发生，也就是尽量降低分散性。

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海量数据存储硬件平台解决思路

网络平台部以构建敏捷、弹性、低成本的业界领先海量互联网云计算服务平台，为支撑腾讯公司业务持续发展，为业务建立竞争优势、构建行业健康生态而持续贡献价值！...如此海量的规模需要多大的存储空间，采用怎样的软硬件解决方案，小编有幸请到我们的存储硬件技术大拿守锋和大家一起聊聊腾讯的存储硬件架构及有关存储的技术应用。...我们就从腾讯的一个典型应用来介绍腾讯数据存储的多样性和复杂性。 ? 将上图挑选的几个主要应用进行业务存储特征进行分析，如下表： ?...（四）腾讯应用存储架构为了对存储的集中的统一管理维护，使需要存储的各种业务把对存储的工作解放出来，把精力放在应用开发上，腾讯构建了统一存储平台，上层是根据腾讯业务数据模型构建云化的存储服务供业务调用，...可以看到如上图的金子塔的存储结构，各种存储介质组成的存储集群及对应的云化服务和每TB数据的IO响应速度范围。其中绿色部分为将来技术发展后，可能的数据存储集群和应用场景。

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关于云计算的海量数据存储模型

关于云计算的海量数据存储模型引言随着越来越多的人使用计算机，整个网络会产生数量巨大的数据，如何存储网络中产生的这些海量数据，已经是一个摆在面前亟待解决的问题。...，实现海量数据的分布式存储。...2.3 基于云计算的海量数据存储模型根据数据的海量特性，结合云计算技术，特提出基于云计算的海量数据存储模型，如所示在中，主服务控制机群相当于控制器部分，主要负责接收应用请求并且根据请求类型进行应答。...存储节点机群相当于存储器部分，是由庞大的磁盘阵列系统或是具有海量数据存储能力的机群系统，主要功能是处理数据资源的存取。HDFS 和Hbase 用来将数据存储或部署到各个计算节点上。...从架构模型来看，云存储系统比云计算系统多了一个存储层，同时，在基础管理也多了很多与数据管理和数据安全有关的功能，两者在访问层和应用接口层则是完全相同的。

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IM系统海量消息数据是怎么存储的？

一、与消息相关的主要场景 1、存储和离线消息。现在的IM系统，消息都要落地存储。这样如果接收消息的用户不在线，等他下次上线时，能获取到消息数据。...三、存储消息关键点 1、离线消息离线消息读取频繁（写也有一定压力），但是检索逻辑简单（参看《一个海量在线用户即时通讯系统（IM）的完整设计》拉取离线消息章节）。...我们采用内存数据库（Redis）存储，主要结构使用SortedSet（可以有更高效的存储结构，但Redis不支持）。对于群消息，采用扩散写方式（一条群消息给每个群成员都写一份）。...2、历史消息历史消息的访问频率低，但是每条消息都需要存储，我们采用关系型数据库（MySQL）存储，重点考虑写入效率。对于群消息，采用扩散读方式（每条群消息只写一条记录）。...离线消息读取策略参看《一个海量在线用户即时通讯系统（IM）的完整设计》拉取离线消息章节。理论上读取离线消息的时间复杂度为O(log(N)+M)， N 为离线消息的条数， M 为一次读取消息的条数。

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海量日志数据存储用 elasticsearch 和 hbase 哪个？

首先看两者的简单介绍： ElasticSearch：是一个基于Lucene的搜索引擎； HBase：是一个开源的，非关系的，分布式的数据模型存储引擎；两个框架都可以做分布式的存储和搜索，但是在海量日志数据面前...数据量：两者都是支持海量数据的。...由于HBase天生的大数据身份，本能的支撑更大量级的数据；ES最开始只是一个基于Lucene的搜索引擎，后期加入了存储的扩展，也就是说ES在存储扩展上可能会非一些力气。...简单一句话：考虑存储的场景使用HBase；考虑查询的场景使用ES；当然两者结合更完美。

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1.8亿条海量Txt数据存储MySQL实践

0.导语最近出去旅游了，嗨皮了嗨皮，明天上班，开始做作业，今日将1.8亿数据存储的方式进行总结，欢迎大家拍砖！...预告：后面推送大数据伪分布式从零搭建到1.8亿海量数据从Mysql至HBase数据转存技术分析与应用！ 1.搭建MySQL数据库电脑环境为Ubuntu16.04系统。...#启动 sudo service mysql start #停止 sudo service mysql stop #服务状态 sudo service mysql status 2.导入海量GPS数据...导入数据之前，根据字段描述编写SQL语句进行创建数据库与表操作。字段描述：数据以ASCII文本表示，以逗号为分隔符，以回车换行符(0x0D 0x0A)结尾。...4.3 数据库连接这里使用Python完成本题。

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hbase解决海量图片存储

随着互联网、云计算及大数据等信息技术的发展，越来越多的应用依赖于对海量数据的存储和处理，如智能监控、电子商务、地理信息等，这些应用都需要对海量图片的存储和检索。...第3部介绍了改进后方案的应用效果。第4部分总结全文，并指明下一步工作。一、基于HBase的海量图片存储技术 Google利用BigTable来存储网页快照及属性信息，来支持网页搜索。...表1：基于HBase的海量图片存储技术的大表设计 HBase是采用面向列的存储模型，按列簇来存储和处理数据，即同一列簇的数据会连续存储。...此外，还可以根据应用需求，对列簇进行扩展以保存应用相关信息，从而支持应用相关的图片查询。可见，基于HBase的海量图片存储技术不仅解决了图片存储，还实现了灵活的图片检索。...可在具体应用场景，即使大多图片在1M以内，也可能存在少量图片超过1M，从而需要对基于HBase的海量图片存储技术进行改进。

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海量数据查询方案mysql_Mysql海量数据存储和解决方案之二—-Mysql分表查询海量数据…

关键词：分库分表，路由机制，跨区查询，MySQL 数据变更，分表数据查询管理器与线程技术的结合，Cache 前面已经讲过Mysql实现海量海量数据存储查询时，主要有几个关键点，分表，分库，集群，M-S，...分库是如何将海量的Mysql数据放到不同的服务器中，分表则是在分库基础上对数据现进行逻辑上的划分。...MySQL对于海量数据按应用逻辑分表分数据库，通过程序来决定数据存放的表。但是跨区查询是一个问题，当需要快速查找一个数据时你得准确知道那个数据存在哪个地方。...这些思路也可以应用到数据库查询中来并应用。如，HSCALE分表分数据库的思路：是在的基础上，在MySQL proxy的层面将上层的请求分配到实际的表上。...海量数据查询时，还有很重要的一点，就是Cache的应用。不过是不是Cache在任何时候都是万能贴呢？不一定。Cache也命中率，维护等问题。

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vivo 云服务海量数据存储架构演进与实践

随着 vivo 云服务业务发展，云服务用户量增长迅速，存储在云端的数据量越来越大，海量数据给后端存储带来了巨大的挑战。云服务业务这几年最大的痛点，就是如何解决用户海量数据的存储问题。...为了解决海量数据的存储问题，云服务将分库分表的 4 板斧：水平分表、垂直分表、水平分库、垂直分库，全部进行了实践。 1、水平分表荆棘之路 1：浏览器书签、便签单库单表，单表数据量已过亿级怎么办？...如果采用常规的扩容方案，那我们将面临着海量存量数据的迁移重新路由问题，成本太大。...最终线上联系人数据库进行数据压缩的效果如下：六、写在最后本文介绍了云服务随着业务发展，海量数据存储所带来的挑战，以及云服务在分库分表、数据库数据压缩上的一些经验，希望能提供借鉴意义。...最后：业务在分库分表选型时，一定要做好数据量增长的充分预估，后续数据库扩容带来的数据迁移工作会伤筋动骨。对线上数据要保持敬畏之心，方案一定是经过线下反复验证之后才能应用到线上。

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Simhash海量数据之鸽笼原理的应用

导语上一文中从0到1，了解NLP中的文本相似度说到了simhash，结尾的时候，我们提到其主要适用于在海量数据比较时候高效率，那么具体是如何实现的呢？...首先我们来描述下问题：当我们在使用simhash比较时，依然是对文本进行一一比对，按这个思路，在海量数据几百亿的数量下，这与通过余弦复杂度直接比较的时间复杂度完全一样，随着文本的增多，几乎无法得到适用...由于我们无法事先得知完全相同的是哪一块区域，因此我们必须采用存储多份table的方式。在本例的情况下，我们需要存储4份table，并将64位的simhash code等分成4份。...然后将4份数据通过K-V数据库或倒排索引存储起来K为16位截断指纹，V为K相等时剩余的48位指纹集合，查询时候，精确匹配这个指纹的4个16位截断。

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【鹅厂网事】海量数据存储硬件平台解决思路

网络平台部以构建敏捷、弹性、低成本的业界领先海量互联网云计算服务平台，为支撑腾讯公司业务持续发展，为业务建立竞争优势、构建行业健康生态而持续贡献价值！...如此海量的规模需要多大的存储空间，采用怎样的软硬件解决方案，小编有幸请到我们的存储硬件技术大拿守锋和大家一起聊聊腾讯的存储硬件架构及有关存储的技术应用。...我们就从腾讯的一个典型应用来介绍腾讯数据存储的多样性和复杂性。...（四）腾讯应用存储架构为了对存储的集中的统一管理维护，使需要存储的各种业务把对存储的工作解放出来，把精力放在应用开发上，腾讯构建了统一存储平台，上层是根据腾讯业务数据模型构建云化的存储服务供业务调用，...可以看到如上图的金子塔的存储结构，各种存储介质组成的存储集群及对应的云化服务和每TB数据的IO响应速度范围。其中绿色部分为将来技术发展后，可能的数据存储集群和应用场景。

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海量数据的存储与访问瓶颈解决方案-数据切分

这些海量数据的存储与访问成为了系统设计与使用的瓶颈，而这些数据往往存储在数据库中，传统的数据库存在着先天的不足，即单机（单库）性能瓶颈，并且扩展起来非常的困难。...那么我们如何做数据切分呢？数据切分数据切分，简单的说，就是通过某种条件，将我们之前存储在一台数据库上的数据，分散到多台数据库中，从而达到降低单台数据库负载的效果。...一个架构设计较好的应用系统，其总体功能肯定是有多个不同的功能模块组成的。每一个功能模块对应着数据库里的一系列表。...无论是垂直切分，还是水平切分，它们解决了海量数据的存储和访问性能问题，但也随之而来的带来了很多新问题，它们的共同缺点有：分布式的事务问题；跨库join问题；多数据源的管理问题针对多数据源的管理问题...，主要有两种思路：客户端模式，在每个应用模块内，配置自己需要的数据源，直接访问数据库，在各模块内完成数据的整合；中间代理模式，中间代理统一管理所有的数据源，数据库层对开发人员完全透明，开发人员无需关注拆分的细节

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海量图片存储解决方案

当今世界，互联网、大数据应用迅猛发展，物联网、人工智能、云计算技术日新月异，随之而来的是各种企业和个人应用持续不断地产生亿级甚至是百亿级的海量小文件。...1MB 左右的分片文件，一部动画电影所包含的图片文件可能会超过 500 万张，平均大小为15KB；一些在线阅读图书每页内容均会被扫描成大约几十KB的图片文件…… 在非结构化数据和新应用快速增加的情况下...为此，杉岩数据推出了强大的对象存储产品，解决企业对海量图片、视频等非结构数据存储需求，以便更好的挖掘非结构化数据的价值。...针对互联网应用还使用高安全性的S3协议技术，提供给外部的互联网应用直接来访问存储。...对象存储+AI，创造无限可能在完成大量非结构化数据积累后，企业可以通过结合AI先进的数据分析与挖掘技术，发挥海量数据背后的价值，为更多智能化的新业务系统提供强劲助力，支撑企业业务发展。

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如何依托腾讯云完成海量数据的存储和备份

在我们提供的安防监控体系中，每个监控系统每天会产生几个 T 的视频数据，这些未经处理的视频数据一般需要存储几个星期，经过剪辑和压缩处理的视频数据可能需要归档存储三个月至半年。...因此，我们考虑依托公有云服务，来实现海量音视频监控数据的存储、备份以及归档。...由于业务特性（安防监控的数据存储要求安全、海量、上传下载快），所以我们对现有的公有云产品做了调研，了解到，腾讯云的对象存储目前可支持：1、理论上无限大的存储空间；2、可以存储无限大的单个文件；3、对每一个文件都进行...对于智能语音的应用场景，我们目前有三个：对于外出巡察的值班人员，可以在巡察过程中口述巡察情况，安防系统将实时接收并存储音频文件。对于单元楼门口的语音对讲门铃，安防系统将记录语音。...在云端大数据技术的集成和应用方面，还有很多场景可供挖掘，未来，我们还将加入人脸识别、区域人流分析、自然语言呼救等功能，从而不断完善我们的产品，打造“监控-识别-告警-处理”快速反应的一体化防治系统。

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【Kafka专栏 06】Kafka消息存储架构：如何支持海量数据？

Kafka消息存储架构：如何支持海量数据？ 01 引言在大数据和实时流处理领域中，Apache Kafka已成为了一个不可或缺的组件。...其高吞吐量、低延迟、高可靠性的特性使得Kafka在各种应用场景中都表现出色。然而，Kafka的这些特性与其背后的消息存储机制密不可分。...在传统的I/O操作中，数据通常需要先从磁盘读取到操作系统缓冲区，然后再从操作系统缓冲区复制到应用程序缓冲区，最后由应用程序处理。...而Kafka通过直接操作文件系统缓存和内核空间缓冲区，避免了数据的多次复制和移动，从而大大提高了消息的传输效率。 05 Kafka消息存储的优势 1....通过深入理解这些组件的工作原理和技术细节，我们可以更好地掌握Kafka在大数据和实时流处理领域中的应用。同时，Kafka的高吞吐量、高可靠性和低延迟等特性也为处理海量数据提供了强有力的支持。

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Json海量数据解析Json海量数据解析

Json海量数据解析前言在android开发中，app和服务器进行数据传输时大多数会用到json。...这时候每次登陆时候会去服务端同步所有的商品、分类等数据。而这时候，当商品的数量很大的时候，客户端拿到数据时候对app来说还是比较大的。...而server端是将所有的数据序列化为json字符串存入到文件，然后app去下载文件并进行解析。下面说下我的修改历程。...因为是读的文件流，边读边解析数据。基本解决了问题。但通过Android Studio的Monitors发现，解析时候内存不断的在被消耗（汗。。还好没有爆掉）。...20W条数据，内存不断的被消耗。

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海量数据, 为何总是海量垃圾 ?!

2017.9.10, 深圳, Ken Fang 雷军说：我拥有海量的数据, 却不知道怎么用？每年, 花在存储海量数据的费用, 也是海量；足以使企业破产⋯ 为何会如此？...大家都明白的 Common Sense: 做海量数据分析, 要先能建立数据模型；有了数据模型, 我们才能从 “海量” 数据中, 去提炼出 “有用” 的数据。...海量数据分析最关键、最重要的ㄧ步：将海量数据 “转换” 为有用的数据。而数据模型建立的前提是： @ 要能先分析出, 产生数据背后的 “用户的目的” 。例如：用户是基于什么样的社会事件？天灾？...这样的数据, 再如何的 “海量”, 也根本没法经由 “数据分析师”, 使用任何的数据分析工具, 建立出任何有效的数据模型；海量数据将永远没办法转换为有用的数据。为什么谷歌能做得到？...所以, 别再采集, 更别再存储： “海量”、“没目的”、“没意义”、“不持续性” 的数据了⋯

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Oracle海量数据优化-02分区在海量数据库中的应用-更新中

---- 概述以前梳理了一篇文章，案例不是很充分 Oracle-分区表解读故本篇博文系统的再重新阐述一下当我们对海量数据的Oracle数据库进行管理和维护时，几乎无一例外的使用了分区（partition...分区是Oracle数据库中对海量数据存储管理提供的一个应用很广泛的技术，它可以非常方便的加载数据、删除数据和移动数据，特别是对于一个拥有海量数据的OLAP及数据仓库系统的数据库来说，更是如此。...在分区对象中，可以只对单独分区进行数据加载、数据备份、数据恢复以及索引重建等操作，而不必对整个对象进行操作。这对于一个非常巨大的表是非常有用的，通常来讲，一个分区的操作不会妨碍另外分区数据的处理。...、恢复的时间分区有利于数据库数据的过期化处理，后面详细讨论。...在实际应用中，按照时间字段来换分分区，具有非常重大的意义。

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面对海量数据存储，如何保证HBase集群的高效以及稳定

内容来源：2018 年 09 月 15 日，平安科技数据平台部大数据高级工程师邓杰在“中国HBase技术社区第五届MeetUp ——HBase应用与发展”进行《HBase应用与实践》的演讲分享。...HBase集群方面现在是由300多台物理机组成，数据量大概有两个P两个pb左右。解决了用户哪些问题 HBase的应用上，用户可能首先要面临的是海量数据的存储问题，然后是对性能和可靠性的关注。...最后一个可能是数据的迁移问题。从用户层面来讲，他们在使用传统数据库的时候，由于无法预估业务应用场景，造成无法判断接下来会面临多大的数据量。...HBase中相同的列簇数据是存在一个目录的，不同列簇数据分开进行存储。在有多个列簇的情况下进行检索，如果只是用key检索，而没有指定列簇，索引是要独立去检索的。...另一种比较高级的方式，使用API接口，直接通过BulkLoad的方式进行数据迁移，以应用程序的形式来实现数据迁移。

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海量数据去重之SimHash算法简介和应用

SimHash的应用通过上面的步骤，我们可以利用SimHash算法为每一个网页生成一个向量指纹，那么问题来了，如何判断2篇文本的相似性？这里面主要应用到是海明距离。...，在google的论文给出的数据中，64位的签名，在海明距离为3的情况下，可认为两篇文档是相似的或者是重复的，当然这个值只是参考值，针对自己的应用可能又不同的测试取值到这里相似度问题基本解决，但是按这个思路...，在海量数据几百亿的数量下，效率问题还是没有解决的，因为数据是不断添加进来的，不可能每来一条数据，都要和全库的数据做一次比较，按照这种思路，处理速度会越来越慢，线性增长。...针对海量数据的去重效率，我们可以将64位指纹，切分为4份16位的数据块，根据抽屉原理在海明距离为3的情况，如果两个文档相似，那么它必有一个块的数据是相等的，如图： ? ?...然后将4份数据通过K-V数据库或倒排索引存储起来K为16位截断指纹，V为K相等时剩余的48位指纹集合，查询时候，精确匹配这个指纹的4个16位截断，如图所示： ? ?

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