虚拟化，将各种IT实体资源抽象，转换成另一种形式的技术都是虚拟化。虚拟化是资源的逻辑表示，其不受物理限制的约束。（一个物理主机只能运行一个操作系统，虚拟化则是可以运行多个操作系统）。
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。
简介及适用场景 如果想在数据仓库中快速查询结果，可以使用greenplum。 Greenplum数据库也简称GPDB。它拥有丰富的特性： 第一，完善的标准支持：GPDB完全支持ANSI SQL 2008标准和SQL OLAP 2003 扩展；从应用编程接口上讲，它支持ODBC和JDBC。完善的标准支持使得系统开发、维护和管理都大为方便。而现在的 NoSQL，NewSQL和Hadoop 对 SQL 的支持都不完善，不同的系统需要单独开发和管理，且移植性不好。 第二，支持分布式事务，支持ACID。保证数据的强一
我们知道，负载均衡算法有很多，比如轮询、随机、加权轮询等。那如何才能实现一个会话粘滞（session sticky）的负载均衡算法呢？也就是说，我们需要在同一个客户端上，在一次会话中的所有请求都路由到同一个服务器上。
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。
近年来，无论是互联网巨头还是创业新贵，越来越多的公司投身到大数据、人工智能以及云计算的洪流之中。随着科技的进步，全面实现生产过程和业务管理的数字化、智能化是企业保持市场竞争力的关键，在这一过程中对数据的处理和运用将极大的增强企业的核心竞争力，同时，AI 的进步为企业提供了自动化的业务流程，并深刻改变着客户体验和产品差异。当企业纷纷利用这些技术，来降低管理费用，扩大业务范围时，不可置疑，以云计算、大数据、人工智能技术为首的新兴技术产业，正在以无法预期的力量推动着企业创新与新一轮的技术革新。
在大数据技术体系当中，Hadoop技术框架无疑是重点当中的重点，目前主流的大数据开发任务，都是基于Hadoop来进行的。对于很多初入门或者想要学习大数据的同学们，对于大数据Hadoop原理想必是比较好奇的，今天我们就主要为大家分享大数据Hadoop技术体系详解。
在当今大数据时代，处理和存储海量数据已成为许多应用的关键需求。为了满足这一需求，分布式计算和存储技术应运而生。Java作为一种广泛使用的编程语言，具有丰富的生态系统和强大的工具支持，被广泛应用于分布式计算和存储领域。
2017年时序数据库忽然火了起来。开年2月Facebook开源了beringei时序数据库；到了4月基于PostgreSQL打造的时序数据库TimeScaleDB也开源了，而早在2016年7月，百度云在其天工物联网平台上发布了国内首个多租户的分布式时序数据库产品TSDB，成为支持其发展制造，交通，能源，智慧城市等产业领域的核心产品，同时也成为百度战略发展产业物联网的标志性事件。时序数据库作为物联网方向一个非常重要的服务，业界的频频发声，正说明各家企业已经迫不及待的拥抱物联网时代的到来。 本文会从时序数据
近日，权威调研机构Gartner公布2021二季度全球存储市场报告。报告显示，全球存储市场开始回暖，市场规模同比增长3.5%，其中以分布式存储为代表的第二存储市场增速最高，同比增长5.5%。全球第二存储市场，浪潮分布式存储增长强劲，市场份额保持全球前三。
Hadoop架构在目前的大数据处理上，具有极大的优势，其中主要的一个原因就是Hadoop解决了系统进行数据处理的数据吞吐量的问题。海量的大数据通过Hadoop架构集群能够进行高效稳定的数据处理，那么Hadoop吞吐量是如何通过系统架构得到提升的呢，下面我们来了解一下。
Hadoop这个单词本身并没有什么特殊的含义，而只是其作者Doug Cutting孩子的一个棕黄色的大象玩具的名字。
首先提前祝大家中秋快乐，今天我们分享的文章来自云栖大会嘉宾：阿里云专家 封神的分享
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。
时光进入2021年，首届中国海量存储系统MassStor100排行榜发布，曙光ParaStor自研分布式存储战绩骄人。业内人士预计，曙光存储得MassStor100排行榜加持，将有望成为曙光新名片和新代名词。
Hadoop起源：hadoop的创始者是Doug Cutting，起源于Nutch项目，该项目是作者尝试构建的一个开源的Web搜索引擎。起初该项目遇到了阻碍，因为始终无法将计算分配给多台计算机。谷歌发表的关于GFS和MapReduce相关的论文给了作者启发，最终让Nutch可以在多台计算机上稳定的运行;后来雅虎对这项技术产生了很大的兴趣，并组建了团队开发，从Nutch中剥离出分布式计算模块命名为“Hadoop”。最终Hadoop在雅虎的帮助下能够真正的处理海量的Web数据。
为了满足日益增长的业务变化，京东的京麦团队在京东大数据平台的基础上，采用了Hadoop等热门的开源大数据计算引擎，打造了一款为京东运营和产品提供决策性的数据类产品-北斗平台。
为了满足日益增长的业务变化，京东的京麦团队在京东大数据平台的基础上，采用了Hadoop等热门的开源大数据计算引擎，打造了一款为京东运营和产品提供决策性的数据类产品-北斗平台。 Hadoop的应用业务分析 大数据是不能用传统的计算技术处理的大型数据集的集合。它不是一个单一的技术或工具，而是涉及的业务和技术的许多领域。 目前主流的三大分布式计算系统分别为：Hadoop、Spark和Strom： Hadoop当前大数据管理标准之一，运用在当前很多商业应用系统。可以轻松地集成结构化、半结构化甚至非结构化数据集。 S
世间最远的距离，不是我站在你面前，你不知道我爱你，而是你在137亿光年之外的宇宙边缘，我从未收到过你的消息。
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。
从全球知名咨询公司麦肯锡宣称“大数据”时代的到来，时至今日，数据量已经几何倍数的翻增，麦肯锡称：“数据，已经渗透到当今每一个行业和业务职能领域，成为重要的生产因素。 大数据的第一个特征是数据量大，大数据的起始计量单位至少是P、E甚至ZB级别；第二个特征是数据类型繁多，包括网络日志、音频、视频、图片、地理位置信息等等。同时，海量多类型的数据对数据的处理能力提出了更高的要求，不仅要提供海量的数据存储空间，又要满足多种类文件的高效存储。 目前，解决这种需求最常用的方式就是采用分布式存储系统。 分布式存储存放的数据
面对信息化程度不断提高带来的PB级海量数据存储需求，传统的存储系统在容量和性能的扩展上存在瓶颈。云存储以其扩展性强、性价比高、容错性好等优势得到了业界的广泛认同。分布式文件系统和分布式块存储作为云存储中重要的技术，成为奠定云存储发展的重要基石。
近年来，随着云、大数据、AI、区块链等技术的发展，分布式架构在IT市场持续火热，在存储领域，分布式存储蓬勃发展。 其中在AI应用最火热的汽车自动驾驶研发领域，每个车企都需要对数百PB数据进行采集、存储、分析训练、仿真。 根据预测，到2025年全球数据将增长到175ZB，其中非结构化数据占比将超过80%，分布式存储凭借高扩展性和易管理能力，成为承载海量数据的重要选择。同时，在政府、运营商、金融等大规模云化数据中心，各大云厂商、分布式存储厂商都在积极推动分布式存储更广泛地应用，替代部分传统存储阵列。 种种迹象
随着科技的高速发展，数据在人类生活和决策中所占的比重越来越大，大数据的兴起只是说明了一种现象，面对如此广度和深度的大数据技术栈和工具集，如何学习和掌握好大数据分析这种技能，犹如盲人摸象，冷暖自知。不过技术的学习和应用也是相通的，条条大路通罗马，关键是要找准切入点，理论与实践结合，有全局观，工程化思维，对复杂系统设计开发与关键技术体系的主要矛盾要有所把握。熟悉大数据基础理论与算法、应用切入、以点带面、举一反三、横向扩展，从而构建完整的大数据知识结构和核心技术能力，这样的学习效果就会好很多。
大数据已经成为这个时代的标志，如何理解和运用大数据，也是我们这个时代的重中之重。今天，小编从“实战”和“拓展”两个方向，为各位推荐几本书，希望能够有助于你在大数据方面的学习。 实战篇 《集体智慧编程
自诞生以来，分布式存储就被视为存储的未来，被万众期待。然而分布式存储起步于寒门，最早应用于互联网日志、企业备份归档、开发测试等场景，追求极致成本，性能和可靠性却不敢恭维。但它还算争气，凭借多年的打怪练级，越来越多地开始承载自动驾驶研发、超高清编辑、运营商5G网络云等企业的关键业务，走上变成高富帅、赢取白富美的道路。
本文介绍了基于Hadoop大数据分析的应用场景和实践，包括京东的京麦团队在Hadoop平台上的业务场景和优化方案。Hadoop是使用Java编写，允许分布在集群，使用简单的编程模型的计算机大型数据集处理的Apache的开源框架。通过使用Hadoop，企业可以在控制成本的同时，提高处理大数据的速度。
然而，随着非结构化数据在生产业务中的广泛应用，各行各业正在经历数据量的爆炸式增长。虽然分布式存储在大众认知内具有高性价比和高扩展性，却未被赋予高性能的标签。
“ 数据的价值已经超越了传统企业广泛认同的价值边界，海量数据的存储将是企业所面临的的挑战。HBase正是这种背景下的产物，用以存储海量数据的，支持高并发、高性能、高可用、可伸缩、列存储等特性”
据IDC预测，未来五年软件定义存储市场的复合增长率将达到23.4%，到2025年分布式存储的市场空间将达到325亿美元。
在数字化时代，数据已经成为各行各业的核心资产，需要以一种高效、可扩展和高可靠性的方式进行存储和管理。对象存储是一种以对象为中心的存储方式，将数据存储为对象而不是文件，它具有高度可靠性、高扩展性和高性能等优点。
1 概述、虚拟化技术 【PConline 杂谈】云计算技术说新其实也不新了，伴随着近几年云计算技术的不断成熟和快速发展，已经在很多行业当中都能够看到云计算带来的改变。熟悉云计算的朋友们可能都不会陌生云
Hadoop实现了一个分布式文件系统（Hadoop Distributed File System），简称HDFS。
随着 大数据分析 市场快速渗透到各行各业，哪些大数据技术是刚需?哪些技术有极大的潜在价值?根据弗雷斯特研究公司发布的指数，这里给出最热的十个大数据技术。 预测分析： 预测分析 是一种统计或数据挖掘解
总的来说，我们理解一个概念时，总会试图找到某个角度，并在脑中建立一个模型，以熟悉的模子去刻画他。下面以我一些浅薄的经验，从两方面来解释下分布式存储：用户侧和实现侧。因为在软件领域有个经典的拆解问题的角度：接口和实现分离。
比如海量数据，单机存储不下，需要多机，以集群的方式存储，即为数据的分布式存储，数据存储的分布式一般涉及如下几个方面
随着大数据分析市场快速渗透到各行各业，哪些大数据技术是刚需?哪些技术有极大的潜在价值?根据弗雷斯特研究公司发布的指数，这里给出最热门的十个大数据技术。 1、预测分析 预测分析是一种统计或数据挖掘解决方
大数据生态圈中有很多优秀的组件，可谓琳琅满目，按组件类别可分为存储引擎、计算引擎，消息引擎，搜索引擎等；按应用场景可分为在线分析处理OLAP型，在线事务处理OLTP型，以及混合事务与分析处理HTAP型等。有些组件主要存储日志数据或者只允许追加记录，有些组件可更好的支持CDC或者upsert数据。有些组件是为离线分析或批处理而生，有些则更擅长实时计算或流处理。本文整理了几个笔者认为非常重要且仍然主流的核心组件，供参考。
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高速性（velocity）：大数据要求处理速度快，比如淘宝双十一需要实时显示交易数据
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大数据已经融入到各行各业，哪些大数据技术是最受欢迎？哪些大数据技术潜力巨大？请听大讲台老师对10个最热门的大数据技术的介绍。
Micro-Batch Processing：100ms延迟 ，Continuous Processing：1ms延迟
Storm与Spark、Hadoop这三种框架，各有各的优点，每个框架都有自己的最佳应用场景。所以，在不同的应用场景下，应该选择不同的框架。
Google的文件系统GFS是一个典型的分布式文件系统，也是一个分布式存储的具体实现方式。日常的工作和生活中使用的网盘也是一个典型的分布式文件系统。
OpenStack Swift是一个分布式对象存储系统，它可以为大规模的数据存储提供高可用性、可扩展性和数据安全性。Swift是OpenStack的一个核心组件，它允许用户将大量的数据存储在云上，并且可以随时访问、检索和管理这些数据。
2022年4月14日，由百易传媒 (DOIT) 与厦门大学信息学院联合主办的“2022分布式存储论坛峰会”将在线上举行，旨在推动分布式存储技术发展与应用。 本次峰会设置了分布式存储论坛和混合云数据管理论坛，腾讯云存储高级产品经理——林楠老师将于15:00～15:30出席大会，就“云原生时代下的数据湖存储服务”进行分享和探讨。 数据要素的高效利用正逐步成为企业商业价值实现的一个关键难题。随着数据规模的增加，数据格式的丰富，如何低成本存储海量数据、高效完成大规模数据分析将直接影响到企业降本增效的目标。腾讯云为企
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