大数据虽然是一个比较宽泛的词,但对于我们来说其实可以简单理解为“海量数据的存储与处理”。之所以人们专门大数据这个课题,是因为海量数据的处理和较小量级数据的处理是不一样的,例如我们对一个mysql表中的数据进行查询,如果是100条数据,那对于mysql来说毫无压力,但如果是从十亿条数据里面定位到一条呢?情况就变得复杂了,换个角度想,十亿条数据是否适合存在mysql里也是尚待讨论的。实时上从功能角度的出发,我们完全可以使用以往的一些技术栈去处理这些问题,只不过高并发高可用高实时性这些都别想了。接下来要介绍的这些腾讯大数据组件就是在这一个问题背景下一个个诞生的。
2021腾讯犀牛鸟开源人才培养计划 开源项目介绍 滑至文末报名参与开源人才培养计划 提交项目Proposal Apache Ozone项目介绍 标签:大数据存储 技术栈:Java 标签:大数据存储 技术栈:Java Apache Ozone-分布式大数据通用存储,Ozone是一个大数据场景分布式存储,支持百亿到千亿级对象和文件。Ozone提供兼容S3 的对象功能,和兼容Hadoop File System(HCFS)的文件功能,同时通过CSI驱动接入Kubernets生态。Ozone定位于
本期技术沙龙将会聚焦在大数据、存储、数据库以及Alluxio应用实践等领域,邀请腾讯技术专家和业界技术专家现场分享关于Alluxio系统的基本原理、大数据系统架构、数据库应用运维、AI计算机视觉技术及落地实践等主题,带来丰富的实战内容和经验交流。
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。
8月,一场盛夏的技术盛宴将要来啦!这就是ApacheCon Asia。作为开源界备受关注的会议之一,今年大会将持续3天,开设14+分论坛,内容覆盖从大数据到搜索再到消息队列等数十个不同类别。 作为多个Apache项目的活跃贡献者,以及国内首家Apache白金会员,腾讯与Apache社区进行了深入的合作,并推动Apache基金会在开源领域的创新。目前,除了在Hadoop、Spark等众多项目中担任Committer外,腾讯的内部团队还基于Apache中的如InLong、Ozone、Pulsar等项目实
在前面的几篇文章中大家已经跟着我了解了HDFS以及HDFS的一些基础排障,接下来我们呢继续学习。要学习到的产品是腾讯云产品中的对象存储COS。
2021 Apache首次亚洲虚拟技术峰会:大数据专场即将在8月6日-8月8日震撼来袭。腾讯云存储高级工程师程力将在8月7日14:50分和8月8日14:10分别给您带来腾讯云OZONE如何通过RAFT协议建立起高可用性和数据湖加速器GooseFS为主题的大数据论坛分享。
2022年3月26日,DataFun将联合腾讯大数据及其他平台举办第二届线上DataFunSummit:大数据存储架构峰会。 本次峰会全面升级了各论坛设置,覆盖面更广,将由6位主席,联合7位出品人,邀请业界50余位一线技术专家出席并进行主题报告分享。届时腾讯大数据平台数据中心副总监—罗韩梅,将会以峰会主席的身份参与,诸多腾讯大数据资深技术专家也将会带来各自的自研分享,敬请期待! 本次峰会开放直播报名入口,大家只需关注腾讯大数据公众号,点进主页即可免费预约观看,3月26日,腾讯大数据与你一同见证精彩! ▌大
2022年9月9日,中移动信息发布《2022年IT云资源池大数据存储工程大数据存储产品框架采购项目》招标公告。 本项目采购大数据存储产品180PB(90套)。 本项目不划分标包。 本项目设置最高投标限价:最高限价为不含税金额14400万元;投标人投标报价高于最高投标限价的,其投标将被否决。
[ 导语 ] 2022年3月26日,DataFun联合腾讯大数据及其他平台举办的第二届线上大数据存储架构峰会已经完美收官落幕。当日,腾讯大数据作为主办平台之一,分享了诸多自主研发的产品,给大家剖析了其中的技术原理以及运用场景。俗话说,温故而知新,那么今天,应诸位小伙伴的呼声和要求,我们就一起来复习一下当日腾讯大数据平台各位老师们的精彩分享吧! ▍腾讯Alluxio—加速新一代大数据与AI变革 陈寿纬 | Alluxio OS核心工程师 罗格斯大学计算机博士 毛宝龙 | 腾讯 Alluxio Oteam
2019年4月27日(周六),BigData&Alluxio-技术沙龙(云+社区主办)在成都市高新区天府三街腾讯大厦圆满举行。本次活动聚焦在大数据、存储、数据库以及Alluxio应用实践等领域,到场的嘉宾有Alluxio项目PMC成员顾荣博士、腾讯高级工程师彭健、腾讯云数据库架构师鲁越、腾讯云人工智能资深产品架构师晏栋。现场分享了关于Alluxio的系统原理与新特性介绍、大数据系统架构、数据库应用运维、AI计算机视觉技术及落地实践等主题。
一、背景 云 HDFS(Cloud HDFS,CHDFS)是腾讯云提供的支持标准 HDFS 访问协议、卓越性能、分层命名空间的分布式文件系统。 CHDFS 主要解决大数据场景下海量数据存储和数据分析,能够为大数据用户在无需更改现有代码的基础上,将本地自建的 HDFS 文件系统无缝迁移至具备高可用性、高扩展性、低成本、可靠和安全的 CHDFS 上。以此实现存算分离,实现计算节点可动态的扩缩容。 因此 CHDFS 主要的用户群体是大数据体系的研发人员,为了满足用户在传统的 Hadoop 环境下的使用习惯,同时满
大数据、区块链可以说近几年互联网非常火爆的风口了,发展真可谓是蓬勃向上。围绕大数据进行的行业变革、创新已经不仅仅是趋势,而是真实在进行中。大数据技术对各行业的重要性不言而喻,15年政府下发关于推进大数据技术发展的重要文件,紧接着又将大数据上升到了国家战略层面。所有这一系列重要举措,都证明了一件事情——当下,正是大数据的风口!
云 HDFS(Cloud HDFS,CHDFS)是腾讯云提供的支持标准 HDFS 访问协议、卓越性能、分层命名空间的分布式文件系统。
说人类步入了信息时代,有个事情是非常重要的,就是物理世界的信息化,包括信息基础设施建设和数字化,紧接着就是如何将数字化的东西(数据)进行储存、传输、交换以及使用,这一脉络伴随着移动互联网,云计算、大数据以及各种各样智能终端的出现,显得也越来越清晰。很多人都已认可,我们可能来到一个工业革命之后,一个比我们想象地更加重要的变革时代,我们把它命名为产业互联网的时代。毕竟这一切都是互联网出现之后才发生的,无论是云,通过网络随需调用的计算资源;大数据,关联的可分析在线数据;还是各种智能终端,都要依托互联网。
2021年11月22日,南方电网数字电网研究院有限公司发布《2021年南网数研院平台安全分公司数据中心升级完善二期(电能量平台融合改造、分节点云化等)项目存储计算组件和时序数据库采购公示公告》,采购方式单一来源。 项目概况:根据网公司云化数据中心主分节点建设安排,数据中心升级完善二期(电能量平台融合改造、分节点云化等)在原有数据中心升级完善一期项目及二期(数据湖、云化及服务组件层)建设的基础上,完善了数据中心数据处理及服务能力。本项目对数据中心存储计算组件进行扩容,新增913套存储计算组件,预算3652万元
Doug Cutting启动了一个赫赫有名的项目Hadoop,主要包括Hadoop分布式文件系统HDFS和大数据计算引擎MapReduce,分别实现了GFS和MapReduce其中两篇论文
数据是企业的核心资产,随着数据规模的快速增长,企业对存储功能和性能的要求也在不断增加。对云厂商和企业用户来说,如何在提升业务性能的同时降低成本是一巨大挑战。11月26日在QCon大会上,腾讯云数据湖存储研发负责人严俊明和技术专家程力受邀分享了数据湖存储的关键技术,并分享了数据湖存储在大数据及自动驾驶场景下的落地实践,助力用户业务降本增效。 下面,让我们一起回顾下两位老师的精彩演讲内容👇 数据湖是一种可拓展的技术架构,将数据存储、计算、分析、AI等能力集成整合为一款多元化的解决方案,从数据中挖掘价值;支持
导语:大数据技术与应用不断演进,数据存储需求愈发多元、复杂,由此催生了许多新的存储系统,以支撑上层业务系统运行,技术生态也日益繁荣。 Ozone就是Hadoop社区推出的新一代分布式存储系统,它能够满足海量小文件存储需求,支持百亿甚至千亿级文件规模的存储,解决了Hadoop分布式文件系统在可扩展性上的缺陷。 去年9月,Apache Hadoop社区正式发布了通过大规模生产落地验证的Ozone 1.0.0版本,在社区引起大量关注。腾讯大数据团队是国内一线互联网公司中最早加入社区的,并且在Ozone 1.0.
GooseFS 是腾讯云对象存储团队近期面向下一代云原生数据湖场景推出的存储加速利器,提供与 HDFS 对标的 Hadoop Compatible FileSystem 接口实现,可为云上的大数据计算任务提供:
5月22日,央视大型工业纪录片《动力澎湃》播出第六集《数字新引擎》,聚焦5G、大数据、人工智能、工业互联网等数字新科技,解密推动社会破浪发展的动力引擎。 节目中,腾讯云大数据中心产品T-Block和边缘数据中心产品Nano T-Block携手亮相,为观众揭秘了数据中心在经济社会发展背后的动力价值。 数据中心断电怎么办?别慌! 大数据时代,数据是最重要的资源之一。数据中心作为承载数据的底层基础设施,需要对数据安全以及业务的连续性做好绝对保障。 腾讯云重庆数据中心是目前西部最大的单体数据中心,运营着
GooseFS 是腾讯云对象存储团队最新推出的高性能、高可用以及可弹性伸缩的分布式缓存系统,依靠对象存储(Cloud Object Storage,COS)作为数据湖存储底座的成本优势,为数据湖生态中的计算应用提供统一的数据湖入口,可加速基于腾讯云对象存储的各类海量数据分析以及机器学习等任务。本文将介绍如何在腾讯云 EMR 上使用 GooseFS 加速大数据计算任务。 GooseFS 是腾讯云对象存储团队近期面向下一代云原生数据湖场景推出的存储加速利器,提供与 HDFS 对标的 Hadoop Comp
元数据是存储系统的核心大脑,元数据性能对整个大数据平台的性能和扩展能力至关重要。尤其在处理海量文件的时候。在平台任务创建、运行和结束提交阶段,会存在大量的元数据 create,open,rename 和 delete 操作。因此,在进行文件系统选型时,元数据性能可谓是首当其冲需要考量的一个因素。
点击上方蓝字每天学习数据库 | 导语 4月27日,在天府之国,与你共享大数据与Alluxio的技术魅力。 本期技术沙龙将会聚焦在大数据、存储、数据库以及Alluxio应用实践等领域,邀请腾讯技术专家和业界技术专家现场分享关于Alluxio系统的基本原理、大数据系统架构、数据库应用运维、AI计算机视觉技术及落地实践等主题,带来丰富的实战内容和经验交流。 13:00 活动签到 14:00 开源大数据存储系统Alluxio的新特性介绍与缓存性能优化 分布式文件系统处于大数据系统中基础地位,在行业大数
数据湖加速器 GooseFS 是由腾讯云推出的高性能、高可用、弹性的分布式缓存方案。依靠对象存储(Cloud Object Storage,COS)作为数据湖存储底座的成本优势,为数据湖生态中的计算应用提供统一的数据湖入口,加速海量数据分析、机器学习、人工智能等业务访问存储的性能。
据介绍,腾讯云数据智能服务重点围绕数据科学家、应用开发者、业务管理者三大群体,以用户为本、以产业数字化转型和智能化升级为目标,致力于提供全面丰富、高性价比的各种数据智能工具,并和合作伙伴一起,为客户打造具备真正商业价值的整体解决方案。在数据基础能力层,腾讯云依托大数据平台、机器学习平台、数据仓库等,打造面向数据科学家的高效工具矩阵;在应用服务层,腾讯云通过应用平台和应用服务降低AI落地门槛,让应用开发者灵活便捷的接入AI能力;在行业解决方案层面,腾讯云和合作伙伴一起,实现零售、泛互联网、泛政府、企业和金融等众多领域的方案落地。
大数据前几年各种概念争论很多,NoSQL/NewSQL,CAP/BASE概念一堆堆的,现在这股热潮被AI接过去了。大数据真正落地到车联网,分控,各种数据分析等等具体场景。 概念很高大上,搞得久了就会发现,大部分都还是数据仓库的衍伸,所以我们称呼这个为“新数仓”,我准备写一系列相关的文章,有没有同学愿意一起来的?请联系我。前面有一些相关文章,大家可以看看: 新数仓系列:Hbase周边生态梳理(1) 本文简单梳理下其中一个应用比较广的HBASE的国内开发者现状,可能不全,有更多信息或者纠正的,请给我留言。 1
国际权威市场研究机构IDC近日发布了《IDC PeerScape:金融领域中数据管理分析服务最佳实践案例》报告,腾讯云大数据TBDS和某股份制银行的存算分离数据湖项目凭借其领先的技术架构、强大的数据能力以及全面的国产化适配,荣获该报告的最佳实践案例。这一荣誉证明了腾讯云在金融领域数据管理和分析方面的领先地位,以及其为客户提供卓越解决方案的承诺。
2022 导语 随着数据价值被越来越多企业认可,数据湖存储已成为企业级存储的首选和新一代提升生产力的服务。12月1日,在2022腾讯数字生态大会存储专场,腾讯云升级了云原生数据湖产品能力,并详细阐释了其设计理念,对其在多个行业的应用进行了案例分享,为更多企业提供降低存储成本、提升存储性能的实践参考。 当下,数据的生产、存储和消费模式日新月异,随着数据的爆发式增长,在数据存储和处理方面的降本增效成为企业亟待解决的问题。 腾讯云存储高级产品经理林楠认为,“市场需要一个更大、更快、更全能、更低成本的存储服务。数据
在2023腾讯全球数字生态大会大数据专场上,腾讯云大数据正式发布云数据仓库全新品牌TCHouse,全面构建性能与易用性兼具的企业级云数仓体系。同时,还针对大模型场景,率先在国内发布具备云端AI增强与向量检索能力的ES 全新版本,以及代表下一代Lakehouse湖仓架构的数据湖计算产品DLC,免运维、轻量化、低门槛等新特性,助力客户轻松构筑面向AIGC的企业大数据基座。
存储是大数据的基石,存储系统的元数据又是它的核心大脑,元数据的性能对整个大数据平台的性能和扩展能力非常关键。本文选取了大数据平台中 3 个典型的存储方案来压测元数据的性能,来个大比拼。
2023年3月21日,腾讯大数据与机械工业出版社联合举办的“十年一剑·数擎未来”腾讯大数据技术分享会在北京举办,会上隆重发布《腾讯大数据构建之道》一书,本次会议由机械工业出版社九州云播平台直播,全网近30家媒体平台转播,累计观看超14万人次。 腾讯公司副总裁蒋杰和机械工业出版社副社长范兴国发来了视频致辞。腾讯云副总裁刘煜宏,中国信息研究通信院大数据与区块链部副主任(主持工作)姜春宇,中国开源推进联盟副秘书长谭中意,腾讯公司数据平台部数据中心总监罗韩梅,机械工业出版社华章分社计算机图书事业部经理杨福川出席了
当今很多业务的开展,如公共交通、物流运输、配送、打车、共享单车、智能硬件、车载设备的管理追踪等,都需要对位置及轨迹的有效管理才能得以实现,并高效运行。 而要实现轨迹的管理应用,需要具备定位、大数据存储、空间检索、轨迹纠偏算法、道路数据体系,导航路线计算等多方面能力的才能实现,而这对于开发者而言却是很难达到的。 为降低企业对轨迹应用的门槛,腾讯位置服务推出轨迹云,它是腾讯位置服务在物流、出行、跑步运动等领域的轨迹应用实践中打磨形成的一套轨迹管理及应用平台,可帮助开发者快速实现业务需求。 轨迹云现提供了轨迹存
根据IDC研究报告,未来10年全球数据量将以40%多的增长速度呈直线上升趋势,2020年,全球的数据量将达到35ZB(35,000,000PB),是2010年的40倍。换句通俗的话说,也就是每过1分钟,全世界就有1820TB的新数据产生。
<数据猿导读> 谷歌6.25亿美元收购API老牌公司Apigee;广东榕泰拟募资16亿元,将用于打造云计算数据中心;基于SaaS的数据平台Alkemics完成2000万欧元融资……以下为您奉上更多大数
日前,腾讯云专家工程师严俊明老师,在云+社区技术沙龙「云原生」专场,分享了基于对象存储的云原生数据湖最新技术突破,包括云原生数据湖业务场景以及技术架构。
新一代信息技术产业包括:大数据、云计算、互联网+、物联网、智慧城市等是新一代信息技术与信息资源充分利用的全新也态,是信息化发展的主要趋势,也是信息系统集成行业今后面临的主要业务范畴。
大数据时代带来了数据规模的爆炸性增长,对于高效存储和处理海量数据的需求也日益迫切。本文将探索两种重要的大数据存储与处理技术:Hadoop HDFS和Amazon S3。我们将深入了解它们的特点、架构以及如何使用它们来构建可扩展的大数据解决方案。本文还将提供代码实例来说明如何使用这些技术来处理大规模数据集。
当今很多业务的开展,如公共交通、物流运输、配送、打车、共享单车、智能硬件、车载设备的管理追踪等,都需要对位置及轨迹的有效管理才能得以实现,并高效运行。
数据猿导读 雅虎再曝数据泄露丑闻,涉及用户数量将超15亿人次;GQY视讯与两企业共同收购洲际机器人,将建杭州大数据存储中心;微软公司与乐山市政府达成战略合作,共同建设旅游大数据产业基地……以下为您奉上
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。
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、
近年来,我国人工智能产业在技术创新、产业生态、融合应用等方面取得积极进展,已进入全球第一梯队。中国信通院测算,2022年我国人工智能核心产业规模达5080亿元,同比增长18%。
4月24日,百度第四届技术开放日在北京举行。此次会议以“大数据引擎驱动未来”为主题,是百度在互联网与传统产业深度融合的时代背景下,以大数据为主题举办的一次高规格技术盛会。百度董事长兼CEO李彦宏、百度
如何来存储比较大的业务数据,例如比较大系统的报表数据,这些数据通过大数据的ETL转换之后,输出到一个地方供业务查询,数据特点是生成之后一般不会改变(除非数据产出错误,重新计算)。
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、处理和呈现的有力武器。 大数据处理关键技术一般包括:大数据采集、大
本文探讨了开源技术在大数据处理和分析领域的重要性,分析了开源工具在处理大数据、构建分析流程和实现数据可视化方面的作用。通过深入研究不同的开源解决方案,我们将了解开源如何在大数据和分析中发挥关键作用。
Google大数据“三驾马车”的第一驾是GFS(Google 文件系统),而Hadoop的第一个产品是HDFS(Hadoop分布式文件系统),可以说分布式文件存储是分布式计算的基础,由此可见分布式文件存储的重要性。如果我们将大数据计算比作烹饪,那么数据就是食材,而Hadoop分布式文件系统HDFS就是烧菜的那口大锅。 厨师来来往往,食材进进出出,各种菜肴层出不穷,而不变的则是那口大锅,大数据也是如此。这些年来,各种计算框架、各种算法、各种应用场景不断推陈出新,让人眼花缭乱,但是大数据存储的王者依然是HDF
大数据离不开数据存储,数据库作为大数据业务核心,在整个基础软件栈中是非常重要的一环。正因为如此,业界追求更优的大数据存储引擎和查询引擎的脚步从未停止。目前业界已有的大数据存储、查询引擎有 Druid、Kylin、Impala 等开源数据库,还有如 EMC Greenplum、HP Vertica、AWS Redshift 等商用数据库。百度开源的 Palo 项目又是一个什么样的数据库引擎呢?它与现有的这些数据库引擎相比有何不同之处?它的性能表现如何?
9月25日,工业和信息化部信息化和软件服务业司将“2018年大数据产业发展试点示范项目名单”进行公示。
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