随着数字经济的飞速发展,各行各业都需要储存、提取、使用大量信息，伴随着新业务模式的到来, 数字系统的后台应用及平台也在面临着从传统架构向新型分布式架构变迁的过程。业务越集中, 对IT技术平台的分布式架构要求越高。后端软件从集中式架构向分布式架构的转型越来越迫切。
MPP (Massively Parallel Processing)，即大规模并行处理，在数据库非共享集群中，每个节点都有独立的磁盘存储系统和内存系统，业务数据根据数据库模型和应用特点划分到各个节点上，每台数据节点通过专用网络或者商业通用网络互相连接，彼此协同计算，作为整体提供数据库服务。非共享数据库集群有完全的可伸缩性、高可用、高性能、优秀的性价比、资源共享等优势。
翻译：[原文地址](https://www.upwork.com/resources/nosql-vs-sql#use-nosql)。
MySQL 和 MongoDB 是两个可用于存储和管理数据的数据库管理系统。MySQL 是一个关系数据库系统，以结构化表格格式存储数据。相比之下，MongoDB 以更灵活的格式将数据存储为 JSON 文档。两者都提供性能和可扩展性，但它们为不同的应用场景提供了更好的性能。
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在选择数据存储时，经常会选择关系型数据库(SQL)和非关系型数据库(NoSQL)进行数据存储，这两种数据各有优缺点，下面进行简单对比
所谓海量，就是数据量很大，可能是TB级别甚至是PB级别，导致无法一次性载入内存或者无法在较短时间内处理完成。面对海量数据，我们想到的最简单方法即是分治法，即分开处理，大而化小，小而治之。我们也可以想到集群分布式处理。
今天给大家带来的是大数据开发-HBase关系对比，相信大家也都发现了，有很多框架的用处都差不多，为什么只用这个而不用那个呢？这就是两者之间的一些不同之处的对比，然后选择一个最适用的，本期就是关系对比，为什么它最适用！
在数据库世界中，有两种主要的解决方案：SQL和NoSQL（或关系数据库和非关系数据库）。他们俩的构建方式、存储的信息类型以及他们使用的存储方法。
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。
摘要：包括比特币、以太坊等在内的去中心化的区块链平台，其底层网络都是采用的P2P技术实现，每个节点都是对等的。而本文，则先通过介绍P2P技术的特点和发展历史，让大家对P2P这个技术的来龙去脉有一个初步的认识和了解。然后在下一篇文章中，我会详细介绍第三代P2P技术（DHT）—Kademlia算法的实现原理。
冗余性是系统中复制关键组件的过程，旨在提高系统的可靠性或整体性能。它通常以备份或故障转移的形式存在。冗余性在系统中消除单点故障并在需要时提供备份时起着关键作用。例如，如果我们在生产中运行两个服务实例，并且其中一个实例失败，系统可以
近期，巨杉数据库的技术总监郝大为受邀在第七届数据技术嘉年华中做了“银行PB级别海量非结构化数据管理实践”为主题的演讲，分享了巨杉数据库有关金融行业数据库管理以及金融级数据库技术与应用的一些实践及思考。
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。
大数据有许多新术语，有时不好理解。因此，我们列出了一份大数据术语表，以便大家深入了解。当然，这份大数据术语表并不是百分之分全面，要是你认为遗漏了什么术语，请告知我们。 A 聚合-搜索、收集和显示数据的
NoSQL 数据库是非关系数据库，不使用结构化查询语言 (SQL) 进行数据操作。相反，他们使用其他数据模型进行访问和数据存储。SQL 数据库通常用于处理结构化数据，但它们可能不是处理非结构化或半结构化数据的最佳选择。
随着IT互联网信息技术的飞速发展和进步。目前大数据行业也越来越火爆，从而导致国内大数据人才也极度缺乏，下面介绍一下关于Hadoop环境中管理大数据存储技巧。
在1990年，每一台应用服务器都倾向拥有直连式系统(DAS)。SAN的构建则是为了更大的规模和更高的效率提供共享的池存储。Hadoop已经逆转了这一趋势回归DAS。每一个Hadoop集群都拥有自身的—
可观测性（Observability）是指系统可以由其外部输出推断其其内部状态的程度。系统的可观察性和可控制性是数学上对偶的概念。
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。
腾讯云大数据平台是腾讯云推出的专业大数据解决方案，旨在为企业提供稳定、高效、安全、可靠的大数据服务。该平台具备海量数据处理能力、多种数据存储方式、强大的数据分析与挖掘能力，以及智能化应用场景，为企业提供全方位的大数据支持。
Protocol buffers 在序列化数据方面，它是灵活的，高效的。相比于 XML 来说，Protocol buffers 更加小巧，更加快速，更加简单。一旦定义了要处理的数据的数据结构之后，就可以利用 Protocol buffers 的代码生成工具生成相关的代码。只需使用 Protobuf 对数据结构进行一次描述，即可利用各种不同语言或从各种不同数据流中对你的结构化数据轻松读写。 Protocol buffers 很适合做数据存储或 RPC 数据交换格式。可用于通讯协议、数据存储等领域的语言无关、平台无关、可扩展的序列化结构数据格式
1961年通用电气公司的Charles Bachman 成功地开发出世界上第一个网状DBMS也是第一个数据库管理系统——集成数据存储（Integrated Data Store，IDS） 层次型DBMS是紧随网状型数据库而出现的。最著名最典型的层次数据库系统是IBM 公司在1968 年开发的IMS （Information Management System）网状数据库和层次数据库已经很好地解决了数据的集中和共享问题，但是在数据独立性和抽象级别上仍有很大欠缺。
第一次接触到grpc，套用官网的话：A high-performance, open-source universal RPC framework;这里的RPC即：remote procedure call
Hadoop数据存储计算平台，运用Apache Hadoop关键技术对其进行产品研发，Hadoop是一个开发设计和运作解决规模性数据的软件系统，是Apache的一个用java代码语言构建开源软件框架结构，构建在大批量计算机组成的服务器集群中对结构化/非结构化数据对其进行分布式计算。hadoop框架结构中最关键设计构思就是:HDFS (海量信息的数据存储）、MapReduce(数据的计算方法)。
在这个阶段，我们假设系统需要处理 50 万用户和 3000 万首歌曲。我们将有播放歌曲的用户和上传歌曲的艺术家。
下面是一些机构的定义： 维基百科： 传统数据处理应用软件不足以处理的大型而复杂的数据集； 包含的数据大小超过了传统软件在可接受时间内处理的能力。 互联网数据中心(IDC)： 为了能够更经济地从高频率、大容量、不同结构和类型的数据中获取价值而设计的新一代架构和技术。
“数据科学家=统计学家+程序员+讲故事的人+艺术家。“ – Shlomo Aragmo。博主总结了一些在大数据学习工作过程中容易出现的一些问题，希望能给各位带来帮助，愿各位都能在2019年更上一层楼！
大数据和云计算作为当代信息技术的两大核心驱动力，正在以前所未有的速度改变着我们的生活、工作和思维方式。它们不仅为各行各业的创新提供了强大的技术支持，更是推动了整个社会的数字化转型。
基于HDFS: HDFS:hadoop distributed file system:分布式文件系统：多台服务器组成的服务器集群组成的一个文件系统。
可让您轻松收集、处理和分析实时流数据，以便您及时获得见解并对新信息快速做出响应。Amazon Kinesis 提供多种核心功能，可以经济高效地处理任意规模的流数据，同时具有很高的灵活性，让您可以选择最符合应用程序需求的工具。借助 Amazon Kinesis，您可以获取视频、音频、应用程序日志和网站点击流等实时数据，也可以获取用于机器学习、分析和其他应用程序的 IoT 遥测数据。借助 Amazon Kinesis，您可以即刻对收到的数据进行处理和分析并做出响应，无需等到收集完全部数据后才开始进行处理。
传统化集中式存储存在已有一段时间。但大数据并非真的适合集中式存储架构。Hadoop设计用于将计算更接近数据节点，同时采用了HDFS文件系统的大规模横向扩展功能。
Hadoop是一个专为离线和大规模数据分析而设计的，并不适合那种对几个记录随机读写的在线事务处理模式。
人资绩效系统数据预处理平台，负责接收所有上游业务量数据。具有数据量大、非结构化数据、更新单个业务量数据，查询性能要求高等特性。通常技术上可以选择OSS、MySql数据库、ES等存储方案。其中OSS云存储方案，查询性能与更新单个业务量数据上无法满足。MySql数据库如果每对接一种业务量创建一个表的方式，对于更新查询等方面复杂度较高，不利于系统扩展。而ES存储量与查询量都可以满足，但更新单个字段不够友好，且ES成本较高。
NoSQL是一种非关系型DMS，不需要固定的架构，可以避免joins链接，并且易于扩展。NoSQL数据库用于具有庞大数据存储需求的分布式数据存储。NoSQL用于大数据和实时Web应用程序。例如，像Twitter，Facebook，Google这样的大型公司，每天可能产生TB级的用户数据。
软件定义存储(SDS)是一个软件层，在物理存储设备和数据请求之间提供个抽象层，实现存储虚拟化功能，将底层存储设备和服务器汇集到虚拟存储空间中。这些虚拟空间通过各种冗余方式，提供恢复能力和容错能力。软件定义存储解决方案可以按照业务或基础设施的发展速度进行扩展,使用通用硬件，基于分布式环境构建存储。
继网络接入存储、块存储、文件存储之后，对象存储掀起了新一轮的发展浪潮。如今，传统企业存储比如NAS或者SAN等显然无法应对如此海量的非结构化数据存储需求。国外IBM、Red Hat、HDS、EMC等巨头、国内华为云、青云、杉岩数据等企业纷纷在企业级对象存储领域展开了积极布局。
结构化的数据是指可以使用关系型数据库表示和存储，表现为二维形式的数据。一般特点是：数据以行为单位，一行数据表示一个实体的信息，每一行数据的属性是相同的。举一个例子：
如何才能成为一名真正的“全栈（full-stack）”数据科学家？需要了解哪些知识？掌握哪些技能？
大数据测试，在当前的测试领域是一个相对比较新的领域，而且难度也非常大。大数据测试从某种意义来说和人工智能测试有点类似，测试数据的量比较大，而test oracle又不像传统测试那样容易定义。另外大数据测试人员还必须懂得大数据的专业工具比如hadoop、HDFS、HiveQL、 Pig等，同时最好也需要懂python等语言，对测试人员的综合要求非常高。
2023年3月10日，由百易传媒（DOIT）主办、上海市计算机学会与上海交通大学支持的第六届分布式存储高峰论坛在线上成功举办。存储资源盘活系统荣获“2023分布式存储产品金奖”。
摘要：分析大量的数据只是使大数据与以前的数据分析不同的部分，还需要了解其他三方面是什么。 人类每天都吃、睡、工作、玩，这生产数据并且是大量的数据。根据IBM的数据，人类每天产生2.5万亿(250亿
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。
文章结构： 1、关系型数据库：ACID理论 2、非关型系数据库：分布式存储理论、CAP理论、BASE理论、优缺点、常用NoSQL数据库 3、Python链接Mongodb的演示
NoSQL数据库的选择通常取决于具体的应用需求，包括数据模型、性能要求、可伸缩性需求以及对一致性和事务的要求。
“当你不创造东西时，你只会根据自己的感觉而不是能力去看待问题。” – WhyTheLuckyStiff
过去几年，大数据产业更多关注的是如何处理海量、多源和异构的数据，但我们必须承认这些只是冰山一角。目前，结构化数据仅占到全部数据量的20%，其余80%都是以文件形式存在的非结构化和半结构化数据。伴随非结构化数据呈现爆发之势，对象存储市场近两年保持强劲增长，IDC预计，软件定义存储（SDS）市场未来五年复合增长率将达到28.8%。
TSINGSEE青犀智能监控系统是通过摄像头采集视频数据，经过压缩技术处理后传输至服务器，再由服务器进行存储和管理并汇聚到EasyCVR视频融合平台之中，进行统一的分发处理。采用先进的视频压缩技术，确保视频质量，与高效的数据传输技术，确保数据传输速度，同时使用云平台数据存储技术，确保数据存储的安全性和稳定性。
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