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。
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。
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。
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—
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。
“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
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。
参考链接:https://blog.csdn.net/lmseo5hy/article/details/79542571
<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
大量数据是以文件形式保存的,典型代表是行为日志数据(用户搜索日志、购买日志、点击日志以及机器操作日志等)。
数据作为一种资产,若少了存储,就成了无根之木,失去了后续挖掘的价值。在小数据时代,受存储容量与CPU处理能力限制,在现在看来相当小的数据,在当时其实也可以认为是“大数据”了。正如在蒸汽机时代,创造了时速126英里(203公里)纪录的Mallard蒸汽火车就可以被视为极速火车了。那么,为何在当时没人提出Big Data概念,得到业界关注并催生出一波数据浪潮呢? Big Data概念是1998年由SGI首席科学家John Masey在USENIX大会上提出的。他当时发表了一篇名为Big Data and the
“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!
作者:Divakar Mysore等 来源:DeveloperWorks 摘要:大数据解决方案的逻辑层可以帮助定义和分类各个必要的组件,大数据解决方案需要使用这些组件来满足给定业务案例的功能性和非功能性需求。这些逻辑层列出了大数据解决方案的关键组件,包括从各种数据源获取数据的位置,以及向需要洞察的流程、设备和人员提供业务洞察所需的分析。 概述 这个 “大数据架构和模式” 系列的 第 2 部分 介绍了一种评估大数据解决方案可行性的基于维度的方法。如果您已经使用上一篇文章中的问题和提示分析了自己的情况,并
最近有不少质疑大数据的声音,这些质疑有一定的道理,但结论有些以偏概全,应该具体问题具体分析。对大数据的疑问和抗拒往往是因为对其不了解,需要真正了解之后才能得出比较客观的结论。 大数据是一个比较宽泛的概念,它包含大数据存储和大数据计算,其中大数据计算可大致分为计算逻辑相对简单的大数据统计,以及计算逻辑相对复杂的大数据预测。下面分别就以上三个领域简要分析一下:第一,大数据存储解决了大数据技术中的首要问题,即海量数据首先要能保存下来,才能有后续的处理。因此大数据存储的重要性是毫无疑问的。第二,大数据统计是对海量
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
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。
从这张大数据的整体架构图上看来,大数据的核心层应该是:数据采集层、数据存储与分析层、数据共享层、数据应用层,可能叫法有所不同,本质上的角色都大同小异。
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
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。
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。
(一)大数据对传统数据处理技术体系提出挑战 大数据来源于互联网、企业系统和物联网等信息系统,经过大数据处理系统的分析挖掘,产生新的知识用以支撑决策或业务的自动智能化运转。从数据在信息系统中的生命周期看,大数据从数据源经过分析挖掘到最终获得价值一般需要经过5个主要环节,包括数据准备、数据存储与管理、计算处理、数据分析和知识展现,技术体系如图1所示。每个环节都面临不同程度的技术上的挑战。 数据准备环节:在进行存储和处理之前,需要对数据进行清洗、整理,传统数据处理体系中称为ETL(Extractin
最近两年工作上用es比较多,做了很多es相关的工作,例如索引和模板的预制与更新,数据入库,数据检索,数据迁移等等。基本上是底层es存储相关的微服务的开发,给上层业务提供通用的微服务接口,屏蔽上层业务开发针对底层api的使用,降低上层业务的学习成本,提高开发效率。
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。
进入大数据时代,大数据存储的解决方案,往往涉及到数据仓库的选型策略。从传统时期的数据仓库,到大数据环境下的数据仓库,其核心的技术架构是在随着最新技术趋势而变化的。今天的大数据开发学习分享,我们就来讲讲,大数据环境下的数据仓库。
大数据技术当中,在海量数据的存储环节,涉及到两个重要的概念,就是分布式数据存储与数据库,稳定高效安全的数据存储,才能为后续的计算分析环节,提供稳固的支持。今天的大数据概念解析,我们来讲讲分布式存储与数据库。
云技术被全球医疗机构广泛采用。在过去几年中,医疗行业已经意识到云计算的潜力,以及如何帮助他们为患者提供优质的服务。云技术加速了医疗保健行业可以通过网络使用或共享信息的方式。 但是想想,云计算会影响所有
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。
《中华人民共和国网络安全法》于2016年11月7日经十二届全国人大常委会第二十四次会议表决通过后,并于2017年6月1日起正式实施。网络安全法的正式施行,不仅从法律上保障了人民群众在网络空间的合法利益,有效维护了国家网络空间主权和安全。而且,还有利于推动信息技术的创新和应用,有利于凸显物联网、云计算以及大数据安全分析的巨大价值。安恒AiLPHA大数据智能分析平台在网络安全法法规和安全分析技术层面有非常高的契合度。
数据猿导读 韩国将针对数据交易专门立法,确保所有数据公平交易;大数据营销公司“互动派”拟400万元成立参股数据公司;数据管理专家erwin宣布收购业务流程建模供应商Casewise……以下为您奉上更多
在当今数据驱动的时代,企业对于数据库的需求愈发复杂多样。为了应对各种业务场景,选择和应用合适的数据库变得至关重要。本文将深入探讨6大数据库技术,并为其在7种常见业务场景下的存储提供更优解。
现如今每个公司都有自己的大数据平台和大数据团队,可以看出大数据建设在公司的重要地位,不管是用于做数据分析、BI还是做用于机器学习、人工智能等领域,大数据都是基础,海量数据成为了互联网公司的重要资产。
数据正在呈几何级数增长,来自社交媒体(微信、微博)以及传感器设备的非结构化数据受到了越来越多的关注,而与传统企业交易系统的结构化数据一起,它们将有可能带来新一轮的产业变革。机器学习,自然语言处理,舆情分析等词汇几乎每天都会出现在媒体的报道当中,然而真正讲它们大规模投入应用的企业却少之又少。 如今,企业CIO们几乎人人都在讨论大数据,许多人认为大数据就是搭一个Hadoop集群,把所有的数据全部存进去,再通过各种各样的API调用进行分析。然而答案并不是这么简单,大数据与IT方方面面
上海琢学科技有限公司专注服务于金融企业,为客户提供业界领先的大数据与人工智能产品、咨询服务和解决方案。琢学基于金融企业的海量数据完成价值发现和自由规律挖掘,帮助企业掌握态势、预测趋势、发现价值和规律,构建完备的大数据运营服务体系和客户运营服务体系。公司自主研发的数据魔盒系列产品获得60多项软件著作权及多项发明专利;多年被评为上海市“专精特新“企业,上海市静安区重点大数据企业以及科技型中小企业。
2014年12月12-14日,由中国计算机学会(CCF)主办,CCF大数据专家委员会承办,中科院计算所与CSDN共同协办的2014中国大数据技术大会(Big Data Technology Conference 2014,BDTC 2014)将在北京新云南皇冠假日酒店拉开帷幕。大会为期三天,以推进行业应用中的大数据技术发展为主旨,拟设立“大数据基础设施”、“大数据生态系统”、“大数据技术”、“大数据应用”、“大数据互联网金融技术”、“智能信息处理”等多场主题论坛与行业峰会。由中国计算机学会主办,CCF大数据
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%。
在当今数字化时代,数据量不断增长,对于存储系统提出了更高的要求。传统的存储方式已经难以满足大规模数据的存储和管理需求,因此,对象存储(Object Storage)应运而生。对象存储是一种面向海量数据的存储架构,以其高扩展性、弹性存储、高性能和简单管理等特点,成为了云计算、大数据分析和企业数据管理中的重要组成部分。
大数据技术为决策提供依据,在政府、企业、科研项目等决策中扮演着重要的角色,在社会治理和企业管理中起到了不容忽视的作用,很多国家,如中国、美国以及欧盟等都已将大数据列入国家发展战略,微软、谷歌、百度以及亚马逊等大型企业也将大数据技术列为未来发展的关键筹码,可见,大数据技术在当今乃至未来的重要性!
Scribe是Facebook开源的日志收集系统,在Facebook内部已经得到大量的应用。它够从各种日志源上收集日志,存储到一个中央存储系统上,以便于进行集中的统计分析处理。 Scribe为日志的“分布式收集,统一处理”提供了一个可扩展的、高容错的方案。(老师收学生信息表,需要班长代理收集的例子)。
揭开大数据生态圈背后的真相,切实了解开发者对大数据平台的需求,用真实数据分析大数据行业发展趋势及产品方向。近日,在2014中国大数据技术大会召开前夕,CSDN特推出“2014中国大数据有奖调查”活动,旨在更全方位地洞察中国大数据产业现状,为大数据技术从业者和创业者们提供良好的参考与建议。 公司使用大数据的基本情况 时至今日,无论你是来自互联网行业、通信行业,还是金融行业、服务业或是零售业,相信都不会对大数据感到陌生。据调查报告显示,32.5%的公司正在搭建大数据平台,处于测试阶段;29.5%的公司已经在生
摘要 大数据(big data),指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合,是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。
Hadoop 是 Apache 基金会所开发的分布式系统基础架构,可以让用户在不了解分布式底层细节的情况下,开发分布式程序。
[ 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
大数据已经逐渐普及,大数据处理关键技术一般包括:大数据采集、大数据预处理、大数据存储及管理、大数据分析及挖掘、大数据展现和应用(大数据检索、大数据可视化、大数据应用、大数据安全等)。
摘 要 简要介绍了网络大数据的概念,分析了运营商网络大数据的构成及带来的挑战,并从网络大数据存储与技术平台、感知与获取、清洗与提炼三个方面对运营商网络大数据技术进行解析,最后对运营商的网络大数据机遇进行了展望。 关键词 大数据 网络大数据 数据清洗 数据存储 数据挖掘 3 运营商网络大数据技术解析 网络大数据技术主要解决三个方面的问题,包括数据如何获取、数据如何处理以及数据如何应用。为解决这三个问题,需具备一个平台和三个能力,即数据存储与计算平台、数据感知与获取能力、数据清洗与提炼能力
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
MogDB 是一种支持分布式、高可用的大规模数据存储和处理解决方案,适用于云计算、大数据、物联网等多种场景。它采用了分布式的架构,可以轻松扩展节点并提高性能,支持多种数据存储格式和多种数据访问方式,如 SQL、NoSQL 和图数据库。MogDB 还提供了完整的数据管理和安全性控制,包括数据备份、恢复、权限管理等功能,可以满足企业级应用的要求。此外,MogDB 还支持多语言客户端和多种平台部署,包括 Linux、Windows 和 Docker 等。总的来说,MogDB 是一种高性能、高可靠、易于管理的大数据存储和处理解决方案,可以帮助企业更好地管理和分析数据。
本文结合两个实战场景就基于 HBase 的大数据存储做了简单的分析,并对 HBase 的原理做了简单的阐述。
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。
在之前的《大数据开发:OLAP开源数据分析引擎简介》一文当中,我们对主流的一些开源数据分析查询引擎做了大致的介绍,今天的大数据开发分享,我们具体来讲解其中的Presto查询引擎,是什么,为什么会出现,又能够解决什么样的数据处理需求。
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。
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