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100TB数据存储方案

sort=created 请问,在家里攒一套 100TB-200TB 的存储有什么架构方案可以借鉴的?...假定你搭个 100个结点的集群,每个结点就是 100TB,然后每个结点以 175MB 的速度写入,大约需要一个星期写满,这还不包括冗余。...工作方式:   既然是一个集中化的磁盘阵列,那么就支持主机系统通过IP网络进行文件级别的数据访问,或通过光纤协议在SAN网络进行块级别的数据访问。...不同于Hadoop和Spark,Storm不进行数据的收集和存储工作,它直接通过网络实时的接受数据并且实时的处理数据,然后直接通过网络实时的传回结果。...Hadoop,Spark和Storm是目前最重要的三大分布式计算系统,Hadoop常用于离线的复杂的大数据处理,Spark常用于离线的快速的大数据处理,而Storm常用于在线的实时的大数据处理。

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ERA5再分析数据、GPM L3降水数据下载(27TB、4TB)

目前,气象学家公众号分发的ERA5数据分为两部分: ERA5常规变量再分析数据,11TB左右 ERA5-land陆面高分辨率再分析数据,16TB左右 另外,GPM L3降水数据半小时/逐日的已上传至百度云盘...ERA5在4月14号发布的官方修正数据后,经过逐一匹对和校验,针对潜在可能存在缺陷的数据还是全部进行了重新下载,气象学家公众号分发的27TB数据中,目前只有再分析数据的常规变量中61个文件可能需要替换(...ERA5-Land(~16TB数据共享出来,在ECMWF的使用条款中合法的复制与分发都是符合规定的,不存在数据使用上的法律纠纷问题。...2.ERA5常规变量属性: 数据大小:11 TB (3块5TB盘拷贝) 数据格式:NetCDF (.nc) 存储方式:不同变量分开存放,每天1个文件(24时次) 时间:1979.1.1-2021.1.31...pageId=82870405#ERA5:datadocumentation-Table7 4.ERA5-LAND变量属性: 数据大小:~16TB (4块5TB盘拷贝) 数据格式:NetCDF (.nc

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    如何定位10TB数据查询错误?

    1.​首先通过debug包捞出计算后的数据,如果符合预期那么优化前后的数据应该是匹配的,数据规模是10TB数据行数大约是1.3亿条,抓取多少条能分析出问题是一个比较重要的参数,于是设置了200进行对比...,其结果如下: ​ 图中左侧为正常数据,右侧为错误数据,可以看到的是丢了中间一部分数据,其余数据完全是对的,从sort算法的优化逻辑上来看,算法的bug率比较低。...所以可以先pass掉优化算法问题,应该是下游数据输入问题?带这这个问题继续深入。...,这里恰好验证了前面的想法:数据输入侧有问题!...经过两个关键点的分析,快速改了一版,验证后,数据恢复正常。本次调试在10TB数据规模下才复现的问题着实令人棘手,不过还能怎么办呢?当攒点经验吧。 ​

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    HBase TB数据规模不停机迁移最佳实践

    ,可以帮助云上客户实现TB数据规模不停机迁移 支持场景 HBase大版本升级, 1.x升级2.x 集群配置升级,8核16G升级为16核32G 集群网络环境变更,经典网络迁移到VPC 异地跨机房迁移...,能够满足支持TB、PB级别的数据迁移 迁移速度可以动态配置 增量数据同步 异步解析源集群HDFS上的WALs并在目标集群进行回放,增量同步不会和源集群HBase进行交互 有完善的错误重试机制,实时监控任务速度和进度...BDS和HBase集群解耦,独立部署,避免对HBase集群CPU、内存等机器资源的占用 全量数据迁移、实时数据同步只访问源集群的HDFS,全程不会和HBase做交互,尽量避免对源集群业务产生的影响 可以动态调整全量数据迁移和实时数据同步的迁移速率...回到HBase数据源页面,添加数据源。 ? ?...步骤2:提交历史任务迁移 增量数据同步通道完成之后,接下来提交全量数据迁移任务,在任务管理里面我们选择HBase历史数据批量迁移,进入历史数据管理页面,点击创建任务,进入全量数据创建页面,选择对应的源集群和目标集群

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    优雅的drop掉mysql库中1TB大表

    要是问大家,知道怎么从mysql数据库中drop掉业务表,很多人肯定会说,so easy,用drop table t_test语句不就完事了,这是初生牛犊不怕虎,你要是如此简单,去线上业务库中drop掉一张...1TB大小的表,造成长时间的业务无法访问数据库,更严重,导致数据库崩溃,宕机都是可能的。...其次AHI会占用1/16的buffer pool的大小,如果线上表数据不是特别大,不是超高并发,不建议将开启AHI,可以考虑关闭AHI功能 mysql> SHOW GLOBAL VARIABLES LIKE...innodb_adaptive_hash_index | ON | +----------------------------+-------+1 row in set (0.01 sec) mysql...我的一个好伙伴,就曾在线上库删除了一张1TB大小的表,结果20分钟,数据库无响应,最后库崩溃,重启了。

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    黑客组织入侵西部数据,10TB数据遭窃

    3月份黑客曾在一次网络攻击中窃取了西部数据的敏感信息。在调查确认了此事后,西部数据已将其商店下线,并向客户发送了数据泄露通知。...上周五下午,该公司通过电子邮件发送了数据泄露通知,称其数据库遭到攻击,存储在内的客户数据被盗。...作为一项安全措施,相关数据库以加密的形式存储了哈希密码(已加盐)和部分信用卡号码。 【西部数据公司的数据泄露通知】 西部数据一方面在继续调查此事件,同时也已将其商店做了下线处理。...西部数据遭遇网络攻击 3月26日,西部数据公司遭遇网络攻击,发现其网络遭到黑客攻击,公司数据被盗,随后发布了数据泄露通知。...据TechCrunch报道,一个“未命名”的黑客组织此前入侵了西部数据公司,并声称窃取了10tb数据

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    ECMWF ERA5气象再分析数据,70TB+

    目前,气象学家公众号分发的ERA5数据分为三部分: ERA5常规变量中国区域再分析数据,18TB左右 (更新完成) ERA5-land陆面高分辨率中国区域再分析数据,34TB左右 (更新完成) ERA5...-land陆面高分辨率全球区域(4个变量)再分析数据,18TB 1.ERA5常规变量属性: 数据大小:16.5 TB (4块5TB盘拷贝) 数据格式:NetCDF (.nc) 存储方式:不同变量分开存放...pageId=82870405#ERA5:datadocumentation-Table7 3.ERA5-LAND变量属性: 数据大小:~35TB (2块18TB盘拷贝) 数据格式:NetCDF (.nc...ERA5(~16TB)、ERA5-Land(~18TB数据共享出来,在ECMWF的使用条款中合法的复制与分发都是符合规定的,不存在数据使用上的法律纠纷问题。...如果您对数据共享有个人意见和看法也欢迎沟通、交流。 另外,GPM L3降水数据半小时/逐日的已上传至百度云盘(~4TB)可免费获取。

    1.4K10

    1TB字节有多大?

    1KB(kilobyte)表示1024个字节,1MB表示1024个KB,1GB(gigabyte)表示1024个MB,1TB(terabyte)表示1024个GB。 那么,1TB个字节到底有多大?...因此,这就意味着,1TB个字节可以放入更多的东西。 现在,让我们换一种更接近现实的方式,看看怎么来利用这1TB个字节。 1)一个人的一生中,阅读过的所有文字,加起来不会超过几个GB。...这就是说,文字的存储量在1TB中只占了不到0.5%。 2)假定你的一生中一共拍过10万张照片,每张平均是100KB,那也一共只有10个GB,只占了1TB的1%。...3)假定你的一生中听过几千张唱片,将它们全部以mp3格式储存,就算有200GB,占到了1TB的20%。...看到了没有,1TB字节完全可以储存一个人一生中产生的所有信息----文字、照片、音频和视频。 现在市场上已经有卖1TB的硬盘,目前的价格大约是2500元人民币左右。

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    【揭秘】腾讯大数据 98.8 秒完成 100TB 数据排序的架构和算法

    上周,腾讯云大数据联合团队以98.8秒的成绩完成100TB数据排序,摘得2016 Sort Benchmark全球排序竞赛冠军。...(了解详情请点击《腾讯打破2016 Sort Benchmark 4项记录,98.8秒完成100TB数据排序》) 此次参赛的腾讯云大数据联合团队,是由腾讯云存储产品中心、腾讯数据平台部组成,团队成员在大数据技术和应用管理上都有着非常丰富的实践经验...,尤其是腾讯数据平台部一直在管理的腾讯大数据集群,是世界上最大的大数据集群之一。...此次比赛,腾讯云参加了GraySort和MinuteSort两个大项的比赛,GraySort比拼的是完成100TB数据排序的耗时,主要评测的是系统对大规模数据的处理能力,MinuteSort比拼的是1分钟内的排序数量...为了在1分钟内完成尽可能多的数据排序,系统任务调度的开销就变得不容忽视,调度效率显得尤为关键,在系统上消耗的时间越少,越利于比赛成绩的提高,得益于平台强大的调度能力,我们在1分钟内完成了55.3TB数据的排序

    1.4K80

    哪来的TB级推荐模型

    而归纳的效果非常依赖表征的丰富程度,故Embedding部分的参数量往往远大于神经网络部分,当神经网络还在10MB量级时,Embedding表可以达到百GB乃至TB量级。  ...可以推算1TB左右大小的模型大概有130-250亿项Embedding,而每一项Embedding背后是一个离散特征,换言之TB级模型约等于常说到的百亿特征千亿参数模型。...哪来的百亿特征  推荐场景中最为庞大的特征组就是User和Item的ID,哪怕对于头部业务而言两者加起来无非也就10亿的量级,靠原始数据要凑出百亿特征几乎不可能。...大维度Embedding vs 海量Embedding  如果没有百亿特征又想要TB级模型,是不是可以发扬“土法大炼钢”精神,把Embedding维度统统提到100以上呢?...做大模型不是为了验证系统承载能力,而是为了更好记忆业务场景数据。尽管笔者并没有找到大维度Embedding不如海量Embedding的理论依据,不过据观察在当前的条件下细嚼慢咽依然比囫囵吞枣更有效。

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