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。
字面意思理解：大量的数据，海量的数据 数据集的大小已经远远超过了现有普通数据库软件和工具的处理能力的数据
最近几年，大数据正可谓是露尽了风头，随着时间的推移，大数据产业开始了迅猛发展的势头，与此同时大数据的发展与“互联网+”一起开创了互联网新时代。大数据是互联网和计算机结合的产物。互联网将数据上传到网络并实现共享，计算机将网络上的数据数字化，两者的结合，两者结合赋予了大数据生命力。
随着互联网深入生活的方方面面，企业需要处理的数据更多的来自外部而非内部，基于数据驱动的商业模式，平台主导着数字经济的发展。作为数字经济的中介和基础设施，在平台上的互动会产生数据，平台又能对这些数据进行收集、分析和使用，进而实现价值创造。平台覆盖面越大，上传的物理范围和数据总量就越大，由此我们需要思考海量数据从四面八方高效上传的问题。一个应用开发者要存储数据，方案之一是把数据存在某一个资源池，比如放到上海，靠近华东地区的体验是比较好的，离华东比较远的用户体验就相对较差。方案之二是自行调度，选择几个资源池分布在全国范围内，东北地区放在长春，华北放在北京等。这种情况下，作为应用开发者，当终端发起请求时首先要找到平台，平台根据发起请求的位置，再将离终端最近的资源池返回给终端，最后终端才开始访问资源池，如此一来，终端和平台之间增加了延迟。同时要自己维护这种关系，当数据量很大的时候，维护的成本和难度是很高的，针对这个问题，我们需要一个能就近写入数据的解决方案。
Hadoop到目前为止发展已经有10余年，版本经过无数次的更新迭代，目前业内大家把Hadoop大的版本分为Hadoop1.0、Hadoop2.0、Hadoop3.0 三个版本。
TStor OneCOS简介 TStor OneCOS海量对象存储（后面简称OneCOS），是基于腾讯云公有云存储架构打造的完全自研的分布式软件定义存储，轻松支持单桶万亿对象和EB级容量，集群容量无限伸缩，同时支持高密大盘等多种硬件机型。本期我们来聊聊单桶万亿对象数的核心能力。 背景 “ 云计算、5G、大数据、AI等创新技术的快速发展，引发了海量非结构化数据的规模化聚集，数百PB容量或千百亿数量的海量数据存储需求变得越发普遍。 以智能汽车自动驾驶训练场景为例：一辆汽车约搭载8个摄像头，包括前向3颗、周
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。现 在常见的三种存储方式是DAS、NAS 和SAN，但是面对网络产生的越来越多的数据，这三种方式的缺点就明显的暴露出来。DAS 存储方式可扩 展性差，系统性能低，存储分散。NAS 虽然使用方便，成本低廉，但最是存储性能差。SAN 存储效能优异，能大幅提升网络上工作效能与资料传 输效率，但是其架构为封闭式架构，无法整合不同系统，且规模过大成本较高。 2006 年底，Google 第一次提出了“云”的概念，为我们更好的处理网络中产生的海量数据带来了希望。 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。
通过上篇文章，我们已经搭建好了整个hadoop体系。我们都知道，hadoop由三大组建：
据中国汽车工业协会统计分析，2016年8月，在商用车主要品种中，与上月相比，客车和货车产销均呈增长，货车产销22.26万辆和23.25万辆，环比增长9.15%和10.21%，同比增长20.51%和15.37%。 而远程被管理车辆每天大约需要上传20MB左右的数据。按照100万辆计算，每月大约600TB，每年7.2PB左右。而100万辆车对数据中心的存储需求大约在14PB。 面对不断增长的数据，对商用车纳入远程监控管理和提供远程信息服务的要求日益提高。相关交通运输行业作为传统行业的“老大哥”，在大数据时代的背
相关交通运输行业作为传统行业的“老大哥”，在大数据时代的背景下，面临海量交通安全数据的处理，转型势在必行。对基础架构技术进行革新，配合上层软件解决方案的软硬件结合的模式将重塑高效、安全的交通运输业未来。
导语 | 本文推选自腾讯云开发者社区-【技思广益 · 腾讯技术人原创集】专栏。该专栏是腾讯云开发者社区为腾讯技术人与广泛开发者打造的分享交流窗口。栏目邀约腾讯技术人分享原创的技术积淀，与广泛开发者互启迪共成长。本文作者是腾讯高级开发工程师杨波。 本文主要总结个人在数据安全分类落地过程遇到问题的经验，希望本文能对此方面感兴趣的开发者们提供一些经验和帮助。 背景 随着《数据安全法》、《个人信息保护法》等相继出台，数据安全上升到国家安全层面和国家战略层面，数据分类分级已经成为了企业数据安全治理的必选题。然而数据
随着《数据安全法》、《个人信息保护法》等相继出台，数据安全上升到国家安全层面和国家战略层面，数据分类分级已经成为了企业数据安全治理的必选题。然而数据分类分级的实现在行业内有很多痛点，主要体现在如下几点：
近几年,"大数据"这个词以烈火燎原之势，在互联网领域迅速的扎根生长。尤其是"大数据"时代的到来，刺激了各大行业发展，也增加了很多相关岗位。许多人了解情况之后，毅然决定学习大数据技术，进入相关行业，而有的人还在观望，不知道未来大数据前景怎么样？今日博主有幸在1024"程序员节"上,为大家(更多是有一定编程能力的大数据学者)科普一下与大数据相关的知识!
如果你没有直观印象，可以联想一下你的电脑硬盘容量，标配是 500G-1TB，大部分人用了一两年，可能这部分容量都没用完。而 1PB=1024TB=1048576GB。
平常在学习一些东西或者研究一些东西的时候会整理一下然后发到博客网站上，然后编辑时候一般使用的都是markdown格式，然后图片的存储有时候就很闹心，开始用的公共图床，但是没几天不是图片失效了就是图床网站倒闭了，然后现在很多网站都加限制防外链的。就想着自己搭建个图床，费用不高，可玩性较高，最主要资源自主管控，没有那么多限制。
近年，随着互联网的发展特别是移动互联网的发展，数据的增长呈现出一种爆炸式的成长势头。单是谷歌的爬虫程序每天下载的网页超过1亿个（2000年数据，）数据的爆炸式增长直接推动了海量数据处理技术的发展。谷歌公司提出的大表、分布式文件系统和分布式计算的三大技术构架，解决了海量数据处理的问题。谷歌公司随即将设计思路开源，发表了具有划时代意义的三篇论文，很快根据谷歌设计思路的开源框架就出现了，就是如今非常火爆的hadoop、Maperduce和许多Nosql系统。这三大技术也是整个大数据技术的核心基础。
近两年来人们聊天的很多话题中都会带有大数据这个词，或是某个行业的数字是从大数据中得出的，那么大数据是不是老百姓们理解的有关部门从每个行业的总量中统计分析出来的数据吗？那这个数据的可靠性强吗？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！
试问，在现今的各种【企业管理咨询】公司的熏陶下，还有几个企业是自己管理的，都是【职业】经理人，那么，真正的企业家会通过这个报表进行数据的查阅。你说【资本家】是不是可以更轻松了。更有时间琢磨【人性】，让普通老百姓，永远是老百姓而努力。
2012年大数据是个流行词，没想到4年过后，在一些大数据论坛上还有人会说“如果我有大数据，我会怎样怎样……。”好吧，如果还停留在如果上，就不该随便上论坛演讲，讲不好说不准工作都没了。现在大数据挖掘的技
2012年大数据是个流行词，没想到4年过后，在一些大数据论坛上还有人会说“如果我有大数据，我会怎样怎样……。”好吧，如果还停留在如果上，就不该随便上论坛演讲，讲不好说不准工作都没了。现在大数据挖掘的技术都很成熟，更完善更系统的解决方案早已有人做得非常好。如果连数据都还没有，那就什么都不用提了。毕竟，人工智能+大数据的生态模式已经开启。 7月初，据外媒福布斯报道百度将人工智能+大数据为中国政府采集数据提供支持。7月13日，李彦宏在百度的开放云战略发布会上首度公开百度开放云“人工智能、大数据和云计算”三位一体的
来自：全球IT资讯（微信号：globalit） 亚马逊Amazon Web Services云服务上周正式开始一项新业务，允许企业将大量数据进行上传被备份，而数据的转移方式也是相当的奇特。 由于企业数
大数据和云计算硬币的正反面 “大数据也需要云计算这个平台，这是一个硬币的正反面。”阿里云总裁王文彬（花名：菲青）与媒体交流时表示。这几年IT行业发生了翻天覆地的变化，直到现在大家依然在谈论云计算。这云概念出现当初，业内不断传出质疑的声音，随着各大云服务厂商的努力，现在各行各业都已经开始接受了云计算服务。2014年7月，阿里云ODPS项目正式对外开放。 伴随着互联网与移动互联网的相关技术不断成熟，云计算开始被市场接受，海量数据大潮来袭，厂商和企业纷纷看到了大数据的前景，我们现在已经生活在一个数据的时代。 大数
2011年的时候我们在百度搜索Hadoop相关的问题每天只有零星几个，2015年再去百度搜索Hadoop已经有800多万个问题，而如今已然已经过亿了，Hadoop已成为大数据必备的基础设施了。Hadoop被公认是一套行业大数据标准开源软件，在分布式环境下提供了海量数据的处理能力。几乎所有主流厂商都围绕Hadoop开发工具、开源软件、商业化工具和技术服务。近年大型IT公司，如EMC、Microsoft、Intel、Teradata、Cisco都明显增加了Hadoop方面的投入。那么到底什么是Hadoop？它有什么作用？它的基础架构是怎么样的？今天就Hadoop的这些基本概念来做一次简单的梳理。
腾讯云存储首席技术专家 温涛 受邀在6月2日由焉知汽车主办的第三届焉知智能电动汽车年会“ADAS与智能驾驶论坛”中分享自动驾驶和AIGC场景下的存储解决方案，下面让我们一起回顾下温涛的精彩演讲：
对象存储诞生之初 谈到为什么要有对象存储，必须聊聊对象存储诞生之前的两大存储模型：块存储和文件存储。 块存储主要是将存储介质的空间整个映射给主机使用的，主机如果需要对这些空间进行读写IO操作，需要先进行分区和格式化处理，形成可以被操作系统识别的逻辑命名空间，之后主机才能通过操作系统对这些存储介质进行读写操作。常见的块存储有磁盘，SSD，NAS、SAN等，这些物理设备都或多或少存在物理上的极限，比如存储空间、性能等都存在物理极限。 文件存储立足于物理存储介质之上，是操作系统对数据管理操作的抽象，这些抽象最终汇
今天，腾讯云企业级数据库迁移产品DBbridge正式发布啦！DBbridge通过提供一站式数据迁移平台以及专家服务，帮助企业实现异构数据库之间数据的迁移和同步。尤其在传统数据库迁移到分布式数据库场景下，DBbridge能够有效降低数据迁移的成本和复杂性，满足企业多样化的数据传输、数据汇聚、数据灾备等需求。 数据库迁移上云已经成为企业在推进数字化转型过程中的重要措施。相对于传统商业数据库集中式架构扩展性差、技术复杂、迭代慢等问题，云端分布式数据库不仅在成本上具有突出的优势，在灵活性和扩展性上也具有明显
题目：两个文件各存50亿个url，每个url64个字节，内存限制4G，找出A,B共同的url
在百度第五届Hackathon（百度内部编程马拉松）上，李彦宏一如既往地参与点评。据百度内部同学爆料，这次李彦宏尤其被一个美女博士领衔的学生团队“赏花宝典”应用所吸引。 88年美女博士与“赏花宝典” 据百度同学说本次Hackathon是首次对外开放，有6支校园高手组队参加Hackathon。其中一支名为TAGroup的校园代表队leader是88年美女博士古晓艳，目前在中科院计算所读大数据方向的博士。 通过主动争取李彦宏的注意，这个团队的Demo（原型）吸引了李彦宏。这个Demo被命名为“赏花宝典”。基于手
根据IDC在2018年底的预测显示，由于大数据、AI、物联网、5G等因素的驱动，全球的数据量在2025年将高达175ZB（1ZB=1024EB，1EB=1024PB)。在中国市场，由于AI技术在安防等领域的大规模落地与应用，IDC预计，中国将在2025年成为拥有数据量最大的地区，甚至超过整个EMEA（欧洲+中东+非洲），其中绝大部分数据是非结构化数据。
生活在21世纪，最常见的事莫过于更新换代了，找一款能长久适用的产品，是很多人都希望拥有的，特别是针对于云服务产品，而对象·混合云存储新增 TStor-OneCOS 就是这样一款可以长久适用的产品，TStor-OneCOS 对象存储专注海量数据，一套集群长久适用。
<数据猿导读> 目前“人工智能”无疑是最流行的词之一，“大数据”是自2012年以来的流行词之一，现在大大小小的企业服务、论坛上都充斥着有关大数据、人工智能的内容，那么人工智能+大数据的生态模式究竟是怎
windows操作系统文件检索,word oneNote excel等等 数据 量是不大的,将文件本身加载到内存中 功能相对不算丰富。
本文主要介绍了腾讯云对象存储（COS）的基本功能，包括对象管理、安全保障、大数据及开放能力等方面。COS不仅提供海量数据的存储，还提供了诸如断点续传、自定义对象头部、静态网站等功能，同时通过Referer防盗链、跨域访问、多地域存储等特性保障数据的安全性和稳定性。此外，COS还提供持久化音视频处理、PS级图片处理和多种数据迁移工具等开放能力，帮助开发者更好地应对各种应用场景。
Web日志包含着网站最重要的信息，通过日志分析，我们可以知道网站的访问量，哪个网页访问人数最多，哪个网页最有价值等。一般中型的网站(10W的PV以上)，每天会产生1G以上Web日志文件。大型或超大型的网站，可能每小时就会产生10G的数据量。 对于日志的这种规模的数据，用Hadoop进行日志分析，是最适合不过的了。 目录 Web日志分析概述 需求分析：KPI指标设计 算法模型：Hadoop并行算法 架构设计：日志KPI系统架构 程序开发1：用Maven构建Hadoop项目 1. Web日志分析概述 Web日志
“过去，传统医学主要依靠个人经验，医生根据自身实践经验和尝试不同方案来做诊断与治疗；如今，精准医学的医疗过程则是依靠数据,在海量数据基础上利用大数据、AI等技术实现个性化治疗。”南方某精准医学中心计算肿瘤学博士去年向大数据在线如是说。
生活在21世纪，最常见的事莫过于更新换代了，找一款能长久适用的产品，是很多人都希望拥有的，特别是针对于云服务产品，而对象·混合云存储新增TStor-OneCOS就是这样一款可以长久适用的产品，TStor-OneCOS对象存储专注海量数据，一套集群长久适用。
本文将分享新浪微博系统开发工程师陈浩在 RTC 2018 实时互联网大会上的演讲。他分享了新浪微博直播互动答题架构设计的实战经验。其背后的百万高并发实时架构，值得借鉴并用于未来更多场景中。本文正文是对演讲内容的整理，请继续往下阅读。
COS（Cloud Object Storage），一种海量的分布式存储服务，用户可以随时通过互联网对大量数据进行批量存储，兼具性能与共享能力，适用于大数据场景，访问接口多样化，控制台、API、SDK。
Mike Olson(迈克尔·奥尔森) 是 Hadoop 运动背后的主要推动者，但这还远远不够，目前 Google 内部使用的大数据软件 Dremel 使大数据处理起来更加智能。
谁能与你厮守终身 生活在21世纪，最常见的事莫过于更新换代了，找一款能长久适用的产品，是很多人都希望拥有的，特别是针对于云服务产品，而对象·混合云存储新增 TStor-OneCOS 就是这样一款可以长久适用的产品，TStor-OneCOS 对象存储专注海量数据，一套集群长久适用。 为什么是 TStor-OneCOS TStor-OneCOS 对象存储基于公有云 COS 架构打造，属于腾讯云混合云&私有云存储 TStor 系列，针对海量对象存储（2.5PB及以上可用容量）通用场景，保证小文件性能，实现更
笔者在实际工作中，有幸接触到海量的数据处理问题，对其进行处理是一项艰巨而复杂的任务。原因有以下几个方面： 一、数据量过大，数据中什么情况都可能存在。如果说有10条数据，那么大不了每条去逐一检查，人为处理，如果有上百条数据，也可以考虑，如果数据上到千万级别，甚至过亿，那不是手工能解决的了，必须通过工具或者程序进行处理，尤其海量的数据中，什么情况都可能存在，例如，数据中某处格式出了问题，尤其在程序处理时，前面还能正常处理，突然到了某个地方问题出现了，程序终止了。 二、软硬件要求高，系统资源占用率高。对海量的数据
笔者在实际工作中，有幸接触到海量的数据处理问题，对其进行处理是一项艰巨而复杂的任务。原因有以下几个方面：
11月1日，杭州沃趣科技股份有限公司（以下简称：沃趣科技）与北京海量数据技术股份有限公司（以下简称：海量数据）签署战略合作协议。沃趣科技创始人&CEO 陈栋、海量数据总裁肖枫代表签约，沃趣科技联合创始人&COO 李建辉、海量数据研究院副院长黄晓涛、解决方案部总经理谭千令等出席了本次会议。
腾讯云是全球领先的云计算服务商之一，将腾讯集团在QQ、微信、QQ空间等业务中积累的海量互联网服务能力，开放给各行各业，并不断输出计算机视觉、智能语音、大数据分析、安全防护、音视频等业界领先的智能科技，为政务、金融、电商、零售、视频、出行、汽车、工业、能源等不同行业打造科技高速路，并携手合作伙伴一同创建智慧的数字生态。
随着智能科技发展的今天，几乎所有的行业客户都将业务系统建立在网络应用的基础之上，互联网的应用与业务的融合给用户带来了巨大的效率提升和持续的竞争力，而在背后默默支撑这一切的都基于大数据深度运算和应用。作为大数据典型产物的人工智能更被誉为人类科技上的一次飞跃。然而，近年来，因遭受互联网攻击而直接导致的经济损失，并呈现出逐年增加的趋势，这无疑给让企业在享受智能改变的同时，也面临巨大的考验。 如果说过去我们反复降调企业用户在互联网安全领域中居安思危，面对安全故障我们应该迅速做出补救修复措施。那么在海量数据面前，
TStor OneCOS简介 “ TStor OneCOS海量对象存储，是基于腾讯云公有云存储架构打造的完全自研的分布式软件定义存储，轻松支持单桶万亿对象和EB级容量，集群容量无限伸缩，同时支持自研4U60高密服务器。 ” 经过版本不断迭代，持续加强功能和优化性能，当前最新推出V1.1.1版本，主要更新如下： 小文件合并 处理海量小文件对于对象存储一直是一个巨大挑战，很难实现性能和空间利用率的兼得。基于云上存储实践经验，OneCOS底层Yotta存储引擎选择异步合并方式作为最佳方案。为了保证小文件写入性
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