数据存储涉及到数据库的概念和数据库语言,这方面不一定要深钻研,但至少要理解数据的存储方式、数据的基本结构和数据类型。SQL查询语言必不可少,精通最好。可从常用的select查询，update修改，delete删除，insert插入的基本结构和读取入手。
VSAN是一种以vSphere内核为基础进行开发、可扩展的分布式存储架构。VSAN通过在vSphere集群主机当中安装闪存和硬盘来构建VSAN存储层，由VSAN进行控制和管理，形成一个供vSphere集群使用的统一共享存储层。
今天给大家介绍一的是一款常见存储设备-Vsan的结构原理，相对而言技术性文字较多。VSAN是一种以vSphere内核作为基础开发出来的一款可以扩展使用的分布式存储架构。这款存储在vSphere集群主机中安硬盘及闪存构建出VSAN存储层，通过存储进行管理与控制，最终形成一个共享存储层。
Open-E、Western Digital 和 ATTO 数据存储专家和工程师联手推出了基于 HDD 的数据存储设备，该设备结合Western Digital Ultrastar® Data60 JBOD 的海量容量和Ultrastar® 系列 HDD 以及加速的性能，这得益于ATTO HBA SAS 控制器和 100GbE NIC，以及Open-E JovianDSS 的数据缓存和复制功能。 合作带来了在性价比方面完美平衡的解决方案，连接了 HDD 的成本效益，以及支持基于 NVMe 的缓存设备（Ultrastar® DC SN840 1.6 TB NVMe SSD）的出色性能通过最先进的连接硬件和软件功能，例如通过镜像路径连接的RDMA复制写入日志。
大数据中比较火爆的Hadoop、Spark和Storm，最常见的七种项目你们是否已经了解到位了呢，下面一起了解一下吧
SATA（Serial ATA）和 SAS（Serial Attached SCSI）接口都是主板与 HDD 以及 SSD 之间的桥梁，负责加载操作系统、运行程序以及执行计算机各种任务。我们在自己组装电脑或配置高级的服务器时，选择硬盘规格时都会看见硬盘可选的SATA接口或者SAS接口，它们有什么区别呢？此次博文作为科普文，在这里介绍下。
本文由Ceph中国社区-穆艳学翻译、刘源校稿，英文出处：Red_Hat_Ceph_Storage-2-Ceph_Object_Gateway_for_Production 欢迎加入CCTG 目录 第1章 简介 1.1.适用人群 1.2.前题假设 1.3.涵盖内容 第2章 集群规划 2.1.识别应用场景 2.2.选择数据持久化方法 2.3.考虑多站点部署 第3章 硬件考虑 3.1.存储规模 3.2.存储密度 3.3.网络硬件 3.4.UPS 3.5.依业务场景的硬件选型 3.6.存储桶索引使用SSD 3.7
称之为“企业级数据中心”或“数据湖”，这个想法是你有不同的数据源，你想对它们进行数据分析。这类项目包括从所有来源获得数据源（实时或批处理）并且把它们存储在hadoop中。有时，这是成为一个“数据驱动的公司”的第一步；有时，或许你仅仅需要一份漂亮的报告。
近日，由紫光集团和新华三集团主办的2023 NAVIGATE 领航者峰会在杭州举行。本届峰会的主题为“精耕务实，为时代赋智慧”，围绕该主题，国内外数千名技术领导者汇聚一堂，探讨数字经济的创新未来。作为IT硬件领域的重要厂商，忆联母公司记忆科技受邀参会，公司企业级产品销售副总裁王谦以《记忆科技携手新华三，以存储创新释放数据价值》为题做了主题演讲，分享了在记忆科技在数字化领域中的前沿成果和进展。
本文介绍了七种常见的Hadoop和Spark项目案例，包括数据整合、专业分析、Hadoop服务、流分析、复杂事件处理、ETL流和更换或增加SAS。这些项目涵盖了大数据处理的各个方面，如数据整合、专业分析和流处理等。
当生态被把持住之后，想撼动真是难上加难，几十年了，没有任何一家非x86平台能在企业级和桌面市场撼动Intel的地位。幸好在移动终端领域ARM彻底站稳了脚跟，没有给x86一点机会。其实这还是得益于ARM平台的低功耗特性，想做一款移动设备时，大家第一时间想到的不可能是x86，虽然Intel和AMD后来都有各自低功耗产品，但是IT领域先入为主，生态壁垒的玩法，屡试不爽。
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项目一：数据整合 称之为“企业级数据中心”或“数据湖”，这个想法是你有不同的数据源，你想对它们进行数据分析。这类项目包括从所有来源获得数据源(实时或批处理)并且把它们存储在hadoop中。有时，这是成为一个“数据驱动的公司”的第一步;有时，或许你仅仅需要一份漂亮的报告。“企业级数据中心”通常由HDFS文件系统和HIVE或IMPALA中的表组成。未来，HBase和Phoenix在大数据整合方面将大展拳脚，打开一个新的局面，创建出全新的数据美丽新世界。 销售人员喜欢说“读模式”，但事实上，要取得成功，你
在进行数据存储的时候，最担心的莫过于数据丢失了，而数据丢失可以从很多层面来进行保障，但是最终数据都是存储在磁盘当中。
随着社会数字化程度的不断提高，人类生活中越来越多的信息变成了数据，人类也产生了更多对于数据的需求。从移动支付到自动驾驶，数据量暴增不仅带来数据存储的压力，也同样对于数据处理提出了更高的要求：在待处理数据量剧增的情况下，数据传输的时延还必须不断缩短。 在这一背景下，数据中心必须不断发展演进，方可应对未来的挑战。数据中心虽涉及多类软硬件设备，业界关心最多、影响最大、技术栈最深的依然是存储侧基础设施。随着存储闪存化转型升级的深入，业界越发意识到，SSD等介质革命固然带来了IO的巨幅提升，但NVMe协议才是发挥性
导读：如果您的Hadoop项目将有新的突破，那么它必定与下边介绍的七种常见项目很相像。有一句古老的格言是这样说的，如果你向某人提供你的全部支持和金融支持去做一些不同的和创新的事情，他们最终却会做别人正
统一作战平台 在军工界，为了降低成本，美军发起F35战斗机研发项目。与传统而昂贵空战的F-22战斗力不同，F35不再是一款简单的战机，而是开启云作战新模式。F-35有三个型号：F35-A适用于空军、F-35B适用于海军陆战队、F-35C适用于海军。因此，F-35战斗机，成为了美军统一云作战平台，那么在存储界，谁是统一的存储平台呢？ 为什么需要统一存储平台？ 在云计算时代，计算虚拟化、软件定义的存储、软件定义的网络是三大基础支柱。目前在软件定义存储市场，很多厂商均有自己的产品。有的基于文件系统、有的基于块设备
一. 硬盘接口类型 1. 并行接口还是串行接口 (1) 并行接口，指的是并行传输的接口，比如有0~9十个数字，用10条传输线，那么每根线只需要传输一位数字，即可完成。 从理论上看，并行传输效率很高，但是由于线路上的物理原因，它的传输频率不能太高，所以实际的传输速度并不和并行度成正比，甚至可能更差。 (2) 串行接口，指的是串行传输的接口，同样是0~9十个数字，用1条传输线，那么需要传输10次，才可以完成。 从理论上看，串行传输效率不高，但是由于它的数据准确性，高频率的支持，使得传输速度可以很高。 (3) 并
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VMware vSphere™ ESXi 5.1 将 Apple Mac Pro® 引入了 VMware® 硬件认证列表 (HCL)。下一代 Apple Mac Pro 硬件的更新带来了 Thunderbolt™ 技术的引入。 随着 Apple 使用 Thunderbolt 端口取代内部可访问的 PCIe 插槽来更新各种 Mac 平台，系统管理员、技术人员和家庭实验室用户面临着适应的挑战。
都说数据堪比新时代的石油，极富价值。但比数据本身更重要的是，数据价值如何快速、高效地释放。毫无疑问，谁能快速、高效释放数据价值，谁就在激烈市场竞争中占据主动。
部分IT供应商在美国成立“开放数据平台（The open data platform, 以下简称ODP）”协会，以促进大数据技术发展。 当下，大数据分析工程似乎在各大IT公司正当其时。科极网拓与《电脑周刊》联合进行的2015年度IT行业支出重点调查表明，与2014年相比，大数据分析与管理越来越受重视。全球30%的受访者表示，他们有2015年实施与大数据有关的项目的计划，这一比例在欧洲为26%，在英国为21%，而2014年，这一比例在全球仅为17%。 大数据分析经销商Hortonworks公司战略副总裁肖恩
数据分析过程中，需要对获取到的数据进行分析，往往第一步就是导入数据。导入数据有很多方式，不同的数据文件需要用到不同的导入方式，相同的文件也会有几种不同的导入方式。下面总结几种常用的文件导入方法。
如果您的Hadoop项目将有新的突破，那么它必定与下边介绍的七种常见项目很相像。 有一句古老的格言是这样说的，如果你向某人提供你的全部支持和金融支持去做一些不同的和创新的事情，他们最终却会做别人正在做的事情。如比较火爆的Hadoop、Spark和Storm，每个人都认为他们正在做一些与这些新的大数据技术相关的事情，但它不需要很长的时间遇到相同的模式。具体的实施可能有所不同，但根据我的经验，它们是最常见的七种项目。 项目一：数据整合 称之为“企业级数据中心”或“数据湖”，这个想法是你有不同的数据源，你想对它们
近年来，NVMe SSD已逐渐成为数据中心闪存市场的确定的发展大势，各大厂商不约而同地推出了基于NVMe的新一代存储产品，用户也相应地提高了对NVMe SSD存储系统的期望值。
提取，转换和加载（ETL）工具使组织能够跨不同的数据系统使其数据可访问，有意义且可用。通常，公司在了解尝试编码和构建内部解决方案的成本和复杂性时，首先意识到对ETL工具的需求。
在很多人看来，入门级存储是中高端存储的低配版，适合中小企业使用。但是通过对Hitachi Vantara入门级存储VSP G130的采访，让我意识到入门级存储与中高端存储的划分更多是根据应用场景，其中大型企业很多应用场景也需要采用入门级存储。
本示例使用Python和SAS分析了预防高危药物研究的结果。这个社交网络有194个节点和273个边，代表药物、使用者之间的联系。
链接：http://www.asrock.com/mb/Intel/J3455-ITX/index.cn.asp
本示例使用Python和SAS分析了预防高危药物研究的结果。这个社交网络有194个节点和273个边，分别代表药物使用者和这些使用者之间的联系。
本文是个人在从零搭建部门数据及运营平台的过程中的笔记。随着互联网规模不断的扩大，数据也在爆炸式地增长，各种结构化、半结构化、非结构化数据的产生，越来越多的企业开始在大数据平台下进行数据处理。
硬盘介绍 硬盘是计算机中最重要的存储设备，负责永久性数据存储。 目前常用的硬盘分为机械硬盘和固态硬盘两种 固态硬盘速度快但是容量较小，价格高； 机械硬盘速度慢但是容量大，价格便宜。 机械硬盘：笔记本采用的是2.5英寸的，台式机常用3.5英寸的。 由于机械硬盘价格相对较低、容量大、技术稳定，所以深受广大计算机用户的喜爱。 机械硬盘最快的当属15000转/分的scsi接口磁盘，理论读写220MB/S。 固态硬盘：新型硬盘，采用电信号存储，速度更快，深受广大计算机用户的喜爱。 目前固态硬盘容量相对较小，价格较贵，
连续数据包记录器是一种捕捉原始流量到磁盘上的设备，提供了一个网络历史记录的窗口，当网络事件发生时，你可以回溯到过去，并分析流量到数据包级别，以找到导致问题的确切网络活动。
作为全球数据存储基础设施解决方案的领导者之一的希捷最近推出了突破性的 Exos CORVAULT 自愈块存储系统。这款智能大容量存储产品的一大特点，就是能够简化数据管理、并减少宏观边缘与数据中心环境的人工干预。除了极高的存储密度，Exos CORVAULT 新品还提供了 SAN 级别的性能，结合第六代 VelosCT ASIC、ADAPT 纠删码数据保护、以及自我修复等功能。
背景 广州银行成立于1996年9月，自成立以来，依托中国经济腾飞的大好形势，乘广东改革开放先行先试的东风，不断深化改革、强化管理、优化服务，各项业务持续快速发展，竞争实力显著增强，已成为国内具有一定知名度与地方特色的商业银行。 随着银行业务的快速发展，现有的数据中心基础设施的资源已经无法满足业务需求，需要对多个系统进行扩容，包括办公系统、文档中台系统、数据分析系统、数据存储等。新建的系统，除了要满足银行的业务需求外，还要符合自主可控、安全可信等信息技术创新标准。 作为一家国有银行，广州银行积极响应国家政策，
1、了解数据采集的意义在于真正了解数据的原始面貌，包括数据产生的时间、条件、格式、内容、长度、限制条件等。同时，对数据采集逻辑的认识增加了数据分析师对数据的理解程度，尤其是数据中的异常变化。很大程度上可以避免"垃圾数据进导致垃圾数据出"的问题。
一个完整的数据分析流程，应该包括以下几个方面，建议收藏此图仔细阅读。完整的数据分析流程：1、业务建模。2、经验分析。3、数据准备。4、数据处理。5、数据分析与展现。6、专业报告。7、持续验证与跟踪。 作为数据分析师，无论最初的职业定位方向是技术还是业务，最终发到一定阶段后都会承担数据管理的角色。因此，一个具有较高层次的数据分析师需要具备完整的知识结构。 1. 数据采集 了解数据采集的意义在于真正了解数据的原始面貌，包括数据产生的时间、条件、格式、内容、长度、限制条件等。这会帮助数据分析师更有针对
存储协议目前主流的有三种，AHCI、NVMe、SCSI。 HDD 磁盘和早期 SSD 磁盘的传输协议一般采用AHCI（高级主机控制器接口，Advanced Host Controller Interface）。AHCI 为单队列模式，主机和 HDD/SSD 之间通过单队列进行数据交互。对于 HDD 这种慢速设备来说，主要瓶颈在存储设备，而非 AHCI协议。不同于 HDD 的顺序读写特点，SSD 可以同时从多个不同位置读取数据，具有高并发性。因此对于 SSD，AHCI 的单队列模式成为了限制并发性的瓶颈。随着存储介质的演进，SSD 盘的 IO 带宽越来越大，访问延时越来越低。AHCI 协议已经不能满足高性能和低延时 SSD 的需求， NVMe（NVM Express 非易失性内存主机控制器接口规范）应运而生。
第一篇“Think Sas”中的“Think”，纯粹做“考虑”解，说，诸君如果为工作计，不妨考虑下SAS。下面说些关于SAS本身的一些思考与认识。俗话说，人类一思考，上帝就拍砖。上一篇是纯劝导型，这一篇就是求拍砖型。 0.总结与回应 在展开讨论之前，希望大伙对“事实问题”而不是“价值问题”能有一个统一的认识，这也是我对上篇各位的评论的一个总结与回应。 0.1 功能：SAS 与R 一些朋友询问SAS或R或其他软件功能的优劣，然后决定自己应该着手学哪个。这是一个
目前，实现云环境中数据的高效存储是云计算提供服务的基本要求。云计算和云存储已经成为提供信息和在线功能的首选方法。
Flume NG实时日志收集系统，支持在日志系统中定制各类数据发送方，用于收集数据，同时，对数据进行简单处理；
备注：早些年磁盘每个磁道扇区数量相同，可以用上面的公式计算磁盘容量；现代磁盘每个磁道扇区数量不同，故上面的磁盘容量计算公式已经不适用。
工欲善其事，必先利其器！ 数据分析也好，统计分析也好，数据挖掘也好、商业智能也好都需要在学习的时候掌握各种分析方法、手段和技能，特别是要掌握软件分析工具！我曾经说过，我的学习方法，一般是先学软件开始，再去应用，再学会理论和原理，因为是老师，再去教给别人！没有软件的方法就不去学了，因为学了也不能做，除非你自己会编程序。 ---- 下面我来简介各种我掌握或理解的大数据时代的各种数据分析工具或软件，前提是从新闻传播学领域的视角来讲，或者是针对社会科学领域的朋友、学生来讲。 掌握：小数
在企业IT网络通信领域中，安全一直是用户非常关注的话题。云计算、大数据及移动化让企业的安全形势变得更加复杂和严峻。然而，云计算、大数据及移动化是大势所趋，也的确能大大降低企业的成本和提高企业的效率，改
（图为：剑网3 玩家Cosplay） 文|周学春，一个在银行做挖掘的博士，微信公众号：比格堆塔 心态不够平静，晚上在小区里面逛了一圈又一圈、一圈又一圈、一圈又一圈。 最近看了《再次出发》，大意是讲两个失意的音乐人重振旗鼓再次出发，挺不错。但是，总觉得在电影院里面看剧情片，节奏太慢受不了，个人偏好。倒是里面所有的音乐都很好听。它会给你平静、简单、自然、祥和、空灵和穿透的感觉。适合写这篇文章的时候循环播放。 大数据是什么？其实我也不太清楚。但是人们常常用四个关键词去刻画和描述它。即Volume、Variet
云计算、大数据及移动化是大势所趋，也的确能大大降低企业的成本和提高企业的效率，改变企业的运营方式和思维方式，所以，很多企业在考虑向云计算迁移，但又顾虑重重，考虑最多的是安全问题。任何事物都具有两面性，
现在，对于那些创建或消费数据的公司来说，处理数量巨大的生成数据是个非常大的挑战。而对于那些解决存储相关问题的科技公司来说，也是一个挑战。
一个数据分析流程，应该包括以下几个方面，建议收藏此图仔细阅读。完整的数据分析流程：
无论是采集数据，还是存储数据，都不是大数据平台的最终目标。失去数据处理环节，即使珍贵如金矿一般的数据也不过是一堆废铁而已。数据处理是大数据产业的核心路径，然后再加上最后一公里的数据可视化，整个链条就算
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