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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。...本文提出的基于云计算的海量数据存储模型，是依据云计算的核心计算模式MapReduce]，并依托实现了MapReduce 计算模式的开源分布式并行编程框架Hadoop[3]，将存储模型和云计算结合在一起...，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。

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海量数据存储技术(cpu制造瓶颈)

大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。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。...这样一来，文章数据就很自然的被分到了各个数据库中，达到了数据切分的目的。接下来要解决的问题就是怎样找到具体的数据库呢？...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。...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。...； 2)增加有效数据的存储比例； 3)提高单位存储密度和性能，减少运营费用， 4)减少数据的存储量，例如压缩，去重等技术； 5)细化存储分层，冷热分离； 6)统一存储平台，提高存储资源利用率。...4.2 数据落地存储服务云化的服务，其最终落地的数据要求的性能也是不同的，更具不同业务性能的需求，再结合现有的存储硬件的IO访问速度及采购试用成本，作为数据落地的介质分层，搭建不同的存储集群，分别如下...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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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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海量数据的存储与访问瓶颈解决方案-数据切分

背景在当今这个时代，人们对互联网的依赖程度非常高，也因此产生了大量的数据，企业视这些数据为瑰宝。而这些被视为瑰宝的数据为我们的系统带来了很大的烦恼。...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。...如果单机数据库易于扩展，数据可切分，就可以避免这些问题，但是当前的这些数据库厂商，包括开源的数据库MySQL在内，提供这些服务都是需要收费的，所以我们转向一些第三方的软件，使用这些软件做数据的切分，将原本在一台数据库上的数据...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。...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

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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...以下几点可以考虑：查询复杂度：HBase支持比较简单的行或者区间查询，如果更复杂的查询功能就不太容易支持。ES支持的查询比较丰富。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。...维护成本：一旦项目上线，维护成本也是一个必须考虑的问题，HBase基于的是Hadoop那一套，组建多，代价高；ES独立扩展维护较简单一些。...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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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。...如此大量的视频数据，如果在本地备份并归档，将长期占用硬盘存储空间，不仅扩容麻烦，而且很容易出现单点故障，难以保证数据备份/归档安全。...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...本地服务器承载了大量的存储压力，所以，云化改造的第一步，就是实现音视频数据的上传下载。

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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...Insert的处理机制是:每插入一条则更新一次数据库,更新一次索引....另外,load与insert的不同还体现在load省去了sql语句解析,sql引擎处理,而是直接生成文件数据块,所以会比Insert快很多. 4.出租车轨迹数据的分析 4.1 统计总记录数、统计出租车数量

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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。...HBase是基于HDFS的简单结构化数据分布式存储技术，其可被用来存储海量图片小文件，并具有系统层小文件合并、全局名字空间等多种优势。但基于HBase的海量图片存储技术也存在一些问题。...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。...二、基于HBase的海量图片存储技术存在问题及改进方法基于HBase的海量图片存储技术虽有上述优点，但也存在一些问题。为了说明问题，首先分析HBase中图片数据的存储结构。...图3 HFile Cell的Key-Value改进存储结构基于HBase的海量图片存储技术另一个问题是存储图片的大小受到数据块大小的限制。

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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，...其中分库分表是很重要的一点。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。...下面具体分析数据变更的情形：大型应用中Mysql经常碰到数据无限扩充的情况。常用解决方案如下： MySQL master/slave:只适合大量读的情形，未必适合海量数据。...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。...现在的版本或许不是很成熟，但是在原理上基本上没多大障碍，发展下去将是一个不错的选择。具体可参照：。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？

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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

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。...我们一般建议批量的使用get，其原理主要是为了去减少用户RPC的交互次数。接下来是列簇及列的优化。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。...第四个是禁止缓存，我们在写数据的时候，如果客户端突然加载了大量的数据，而没有禁止缓存，可能就会把热数据会挤压出去。...数据迁移数据迁移有几种情况。一种是HBase集群之间的迁移，一种是将Hive数据迁移到HBase。 ?

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vivo 云服务海量数据存储架构演进与实践

一、写在开头 vivo 云服务提供给用户备份手机上的联系人、短信、便签、书签等数据的能力，底层存储采用 MySQL 数据库进行数据存储。...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？...继续扩容是肯定的，核心点在于采用哪种扩容策略。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。

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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。...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：把以上的业务特征抽象出来，分别有以下三类数据类型：第一类是非结构化数据非结构化数据就是文件型数据包括图片、音频、视频和软件包等，这类数据从存储量来看占到互联网数据的主要部分...4.2 数据落地存储服务云化的服务，其最终落地的数据要求的性能也是不同的，更具不同业务性能的需求，再结合现有的存储硬件的IO访问速度及采购试用成本，作为数据落地的介质分层，搭建不同的存储集群，分别如下...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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什么是海量数据海量数据与大数据的关系

在人们还没有搞明白大数据的情况下，又出现了一个海量数据，海量数据与大数据的关系是什么，他们有什么关联吗？还是大数据的升级版才是海量数据，今天来聊一下海量数据与大数据的关系吧！...所谓的大数据其实比海量数据稍微升级了一点点，大数据其实就是把海量数据按一定的方法将其分解，再对其分解的每一个数据进行逐一的解决，并分别找出其结果，再组成最终的结果。...2、海量数据与大数据的关系海量数据与大数据的关系其实是相互的，海量数据可以包含在大数据里面，同样大数据也可以包含在海量数据里面。...海量数据需要找合适的数据来进行计算时，大数据也可以将海量数据分解并帮助其计算完成。所以海量数据与大数据的关系是相互的，在对方有困难的时候都会伸出手来帮助，海量数据与大数据的关系一定是不错的。...海量数据与大数据通俗的说就是，海量数据有时候不能一个人完成的事情会找帮手一起完成，而大数据则是喜欢把一个大任务分解成多个小任务再逐一完成。

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海量图片存储解决方案

大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。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。...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。...去中心化存储架构，利于数据的长期维护对象存储采用基于通用x86服务器+分布式对象存储软件的去中心化技术架构，对象存储软件将多台服务器通过以太网连接，构建成一个统一的存储资源池，可动态增加或删除服务器实现容量的调整...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。...科技世界日新月异，云、大数据、人工智能等新兴技术的发展和普及快到让人惊叹。杉岩数据将一直专注软件定义存储领域的技术与创新，为企业用户提供数据存储强劲支撑，帮助企业更好、更快、更省心的迎接美好的未来。

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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。...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....高吞吐量 Kafka通过将消息持久化到磁盘上的日志文件，并利用分段存储和索引机制，实现了高吞吐量的消息传递。这使得Kafka能够处理大量的消息数据，满足各种实时处理需求。 2....低延迟 Kafka的消息存储机制采用了追加写入和零拷贝技术，减少了数据在传输过程中的延迟。同时，Kafka还支持异步写入和批量处理等操作，进一步降低了消息的延迟。...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。...在解析json中通常会用到以下几种主流的解析库：jackson、gson、fastjson。而对于从server端获取的数据量很小时候，我们可能会忽略解析所产生的性能问题。...而我在开发的过程中就碰到因为解析json而产生严重的问题。问题场景先描述以下问题的场景：app做收银库存管理。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。...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？...当我们将所谓 “海量数据分析” 的神秘面纱给揭开时, 打破 “海量数据分析” 的神话, 就会很容易的明白, 真正的问题到底出在哪？为何谷歌能做到的, 我们却做不到？...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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数据库减负的八个思路轻松应对海量存储难题

传统的企业级应用，其实很少会有海量应用，因为企业的规模本身就摆在那里，能有多少数据？高并发？海量数据？不存在的！...不过在互联网公司中，因为应用大多是面向广大人民群众，数据量动辄上千万上亿，那么这些海量数据要怎么存储？光靠数据库吗？肯定不是。今天和大家简单的聊一聊这个话题。...海量数据，光用数据库肯定是没法搞定的，即使不读这篇文章，相信大家也能凝聚这样的共识，海量数据，不是说一种方案、两种方案就能搞定，它是一揽子方案。那么这一揽子方案都包含哪些东西呢？...3、数据库优化 ---- 很多时候程序跑得慢，不是因为设备落后，而是因为数据库 SQL 写的太差劲。要解决海量数据的问题，数据库优化肯定也是不可避免的。...NoSQL 突破了关系型数据库中对表结构、字段等定义的条条框框，使用户可以非常灵活方便的操作，另外 NoSQL 通过多个存储块存储数据的特点，使得天然具备操作大数据的优势（快）。

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为什么海量存储选用大文件结构

为什么海量存储选用大文件结构大规模的小文件存取，磁头需要频繁的寻道和换道，因此在读取上容易带来较长的延时。频繁的新增删除操作，导致磁盘碎片，降低磁盘利用率和IO读写效率。...后面再存文件，优先选取连续的一块区域。前面的小区域就得不到利用，多次删除造成磁盘出现一块一块的小区域。 Inode占用大量磁盘空间，降低了缓存的效果。

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