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大數(shù)據(jù)存儲,大數(shù)據(jù)中高效運算和低耗能存儲依賴以下哪些技術(shù)

來源:整理 時間:2023-08-18 19:08:58 編輯:智能門戶 手機版

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1,大數(shù)據(jù)中高效運算和低耗能存儲依賴以下哪些技術(shù)

主要由以下三點作用:第一,對大數(shù)據(jù)的處理分析正成為新一代信息技術(shù)融合應(yīng)用的結(jié)點。移動互聯(lián)網(wǎng)、物聯(lián)網(wǎng)、社交網(wǎng)絡(luò)、數(shù)字家庭、電子商務(wù)等是新一代信息技術(shù)的應(yīng)用形態(tài),這些應(yīng)用不斷產(chǎn)生大數(shù)據(jù)。云計算為這些海量、多樣化的大數(shù)據(jù)提供存儲和運算平臺。通過對不同來源數(shù)據(jù)的管理、處理、分析與優(yōu)化,將結(jié)果反饋到上述應(yīng)用中,將創(chuàng)造出巨大的經(jīng)濟和社會價值。第二,大數(shù)據(jù)是信息產(chǎn)業(yè)持續(xù)高速增長的新引擎。面向大數(shù)據(jù)市場的新技術(shù)、新產(chǎn)品、新服務(wù)、新業(yè)態(tài)會不斷涌現(xiàn)。在硬件與集成設(shè)備領(lǐng)域,大數(shù)據(jù)將對芯片、存儲產(chǎn)業(yè)產(chǎn)生重要影響,還將催生一體化數(shù)據(jù)存儲處理服務(wù)器、內(nèi)存計算等市場。在軟件與服務(wù)領(lǐng)域,大數(shù)據(jù)將引發(fā)數(shù)據(jù)快速處理分析、數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)和軟件產(chǎn)品的發(fā)展。第三,大數(shù)據(jù)利用將成為提高核心競爭力的關(guān)鍵因素。各行各業(yè)的決策正在從“業(yè)務(wù)驅(qū)動” 轉(zhuǎn)變“數(shù)據(jù)驅(qū)動”。-

大數(shù)據(jù)中高效運算和低耗能存儲依賴以下哪些技術(shù)

2,利用MySQL數(shù)據(jù)庫如何解決大數(shù)據(jù)量存儲問題

照你的需求來看,可以有兩種方式,一種是分表,另一種是分區(qū) 首先是分表,就像你自己所說的,可以按月分表,可以按用戶ID分表等等,至于采用哪種方式分表,要看你的業(yè)務(wù)邏輯了,分表不好的地方就是查詢有時候需要跨多個表。 然后是分區(qū),分區(qū)可以將表分離在若干不同的表空間上,用分而治之的方法來支撐無限膨脹的大表,給大表在物理一級的可管理性。將大表分割成較小的分區(qū)可以改善表的維護(hù)、備份、恢復(fù)、事務(wù)及查詢性能。分區(qū)的好處是分區(qū)的優(yōu)點: 1 增強可用性:如果表的一個分區(qū)由于系統(tǒng)故障而不能使用,表的其余好的分區(qū)仍然可以使用; 2 減少關(guān)閉時間:如果系統(tǒng)故障只影響表的一部分分區(qū),那么只有這部分分區(qū)需要修復(fù),故能比整個大表修復(fù)花的時間更少; 3 維護(hù)輕松:如果需要重建表,獨立管理每個分區(qū)比管理單個大表要輕松得多; 4 均衡I/O:可以把表的不同分區(qū)分配到不同的磁盤來平衡I/O改善性能; 5 改善性能:對大表的查詢、增加、修改等操作可以分解到表的不同分區(qū)來并行執(zhí)行,可使運行速度更快; 6 分區(qū)對用戶透明,最終用戶感覺不到分區(qū)的存在。

利用MySQL數(shù)據(jù)庫如何解決大數(shù)據(jù)量存儲問題

3,大數(shù)據(jù)和傳統(tǒng)數(shù)據(jù)存儲的區(qū)別

沒什么關(guān)聯(lián)性 大數(shù)據(jù)是海量數(shù)據(jù)、是一種現(xiàn)狀、一種解決問題的手段 傳統(tǒng)數(shù)據(jù)存儲是存儲的問題
主要區(qū)別在于,現(xiàn)在的大數(shù)據(jù)包括非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù),并且可以從各種數(shù)據(jù)中提取有用的信息,比如郵件、日志文件、社交多媒體、商業(yè)交易及其他數(shù)據(jù)。比如,保存在數(shù)據(jù)庫里的一家連鎖零售商店的某商品的銷售圖表數(shù)據(jù)。對這些數(shù)據(jù)的獲取就不是大數(shù)據(jù)范疇的問題。大數(shù)據(jù)應(yīng)用的一個主要特點是實時性或者近實時性。大數(shù)據(jù)比傳統(tǒng)數(shù)據(jù)存儲更需要非常高性能、高吞吐率、大容量的基礎(chǔ)設(shè)備。
傳統(tǒng)數(shù)據(jù)和大數(shù)據(jù)的區(qū)別 第一、計算機科學(xué)在大數(shù)據(jù)出現(xiàn)之前,非常依賴模型以及算法。人們?nèi)绻胍玫骄珳?zhǔn)的結(jié)論,需要建立模型來描述問題,同時,需要理順邏輯,理解因果,設(shè)計精妙的算法來得出接近現(xiàn)實的結(jié)論。因此,一個問題,能否得到最好的解決,取決于建模是否合理,各種算法的比拼成為決定成敗的關(guān)鍵。然而,大數(shù)據(jù)的出現(xiàn)徹底改變了人們對于建模和算法的依賴。舉例來說,假設(shè)解決某一問題有算法a 和算法b。在小量數(shù)據(jù)中運行時,算法a的結(jié)果明顯優(yōu)于算法b。也就是說,就算法本身而言,算法a能夠帶來更好的結(jié)果;然而,人們發(fā)現(xiàn),當(dāng)數(shù)據(jù)量不斷增大時,算法b在大量數(shù)據(jù)中運行的結(jié)果優(yōu)于算法a在小量數(shù)據(jù)中運行的結(jié)果。這一發(fā)現(xiàn)給計算機學(xué)科及計算機衍生學(xué)科都帶來了里程碑式的啟示:當(dāng)數(shù)據(jù)越來越大時,數(shù)據(jù)本身(而不是研究數(shù)據(jù)所使用的算法和模型)保證了數(shù)據(jù)分析結(jié)果的有效性。即便缺乏精準(zhǔn)的算法,只要擁有足夠多的數(shù)據(jù),也能得到接近事實的結(jié)論。數(shù)據(jù)因此而被譽為新的生產(chǎn)力。 第二、當(dāng)數(shù)據(jù)足夠多的時候,不需要了解具體的因果關(guān)系就能夠得出結(jié)論。 例如,google 在幫助用戶翻譯時,并不是設(shè)定各種語法和翻譯規(guī)則。而是利用google數(shù)據(jù)庫中收集的所有用戶的用詞習(xí)慣進(jìn)行比較推薦。google檢查所有用戶的寫作習(xí)慣,將最常用、出現(xiàn)頻率最高的翻譯方式推薦給用戶。在這一過程中,計算機可以并不了解問題的邏輯,但是當(dāng)用戶行為的記錄數(shù)據(jù)越來越多時,計算機就可以在不了解問題邏輯的情況之下,提供最為可靠的結(jié)果??梢?,海量數(shù)據(jù)和處理這些數(shù)據(jù)的分析工具,為理解世界提供了一條完整的新途徑。 第三、由于能夠處理多種數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu),大數(shù)據(jù)能夠在最大程度上利用互聯(lián)網(wǎng)上記錄的人類行為數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。大數(shù)據(jù)出現(xiàn)之前,計算機所能夠處理的數(shù)據(jù)都需要前期進(jìn)行結(jié)構(gòu)化處理,并記錄在相應(yīng)的數(shù)據(jù)庫中。但大數(shù)據(jù)技術(shù)對于數(shù)據(jù)的結(jié)構(gòu)的要求大大降低,互聯(lián)網(wǎng)上人們留下的社交信息、地理位置信息、行為習(xí)慣信息、偏好信息等各種維度的信息都可以實時處理,立體完整地勾勒出每一個個體的各種特征。在大數(shù)據(jù)領(lǐng)域發(fā)展較早也做的比較好的算是八爪魚采集器了。

大數(shù)據(jù)和傳統(tǒng)數(shù)據(jù)存儲的區(qū)別

4,大數(shù)據(jù)時代數(shù)據(jù)應(yīng)該如何存儲

PB或多PB級基礎(chǔ)設(shè)施與傳統(tǒng)大規(guī)模數(shù)據(jù)集之間的差別簡直就像白天和黑夜的差別,就像在筆記本電腦上處理數(shù)據(jù)和在RAID陣列上處理數(shù)據(jù)之間的差別。"當(dāng)Day在2009年加入Shutterfly時,存儲已經(jīng)成為該公司最大的開支,并且以飛快的速度增長。"每N個PB的額外存儲意味著我們需要另一個存儲管理員來支持物理和邏輯基礎(chǔ)設(shè)施,"Day表示,"面對大規(guī)模數(shù)據(jù)存儲,系統(tǒng)會更頻繁地出問題,任何管理超大存儲的人經(jīng)常都要處理硬件故障。大家都在試圖解決的根本問題是:當(dāng)你知道存儲的一部分將在一段時間內(nèi)出現(xiàn)問題,你應(yīng)該如何確保數(shù)據(jù)可用性,同時確保不會降低性能?"RAID問題解決故障的標(biāo)準(zhǔn)答案是復(fù)制,通常以RAID陣列的形式。但Day表示,面對龐大規(guī)模的數(shù)據(jù)時,RAID解決問題的同時可能會制造更多問題。在傳統(tǒng)RAID數(shù)據(jù)存儲方案中,每個數(shù)據(jù)的副本都被鏡像和存儲在陣列的不同磁盤中,以確保完整性和可用性。但這意味著每個被鏡像和存儲的數(shù)據(jù)將需要其本身五倍以上的存儲空間。隨著RAID陣列中使用的磁盤越來越大(從密度和功耗的角度來看,3TB磁盤非常具有吸引力),更換故障驅(qū)動器的時間也將變得越來越長。"實際上,我們使用RAID并不存在任何操作問題,"Day表示,"我們看到的是,隨著磁盤變得越來越大,當(dāng)任何組件發(fā)生故障時,我們回到一個完全冗余的系統(tǒng)的時間增加。生成校驗是與數(shù)據(jù)集的大小成正比的。當(dāng)我們開始使用1TB和2TB的磁盤時,回到完全冗余系統(tǒng)的時間變得很長??梢哉f,這種趨勢并沒有朝著正確的方向發(fā)展。"對于Shutterfly而言,可靠性和可用性是非常關(guān)鍵的因素,這也是企業(yè)級存儲的要求。Day表示,其快速膨脹的存儲成本使商品系統(tǒng)變得更具吸引力。當(dāng)Day及其團隊在研究潛在技術(shù)解決方案以幫助控制存儲成本時,他們對于一項叫做糾刪碼(erasure code)的技術(shù)非常感興趣。采用擦除代碼技術(shù)的下一代存儲里德-所羅門糾刪碼最初作為前向糾錯碼(Forward Error Correction, FEC)用于不可靠通道的數(shù)據(jù)傳輸,例如外層空間探測的數(shù)據(jù)傳輸。這項技術(shù)還被用于CD和DVD來處理光盤上的故障,例如灰塵和劃痕。一些存儲供應(yīng)商已經(jīng)開始將糾刪碼納入他們的解決方案中。使用糾刪碼,數(shù)據(jù)可以被分解成幾塊,單塊分解數(shù)據(jù)是無用的,然后它們被分散到不同磁盤驅(qū)動器或者服務(wù)器。在任何使用,這些數(shù)據(jù)都可以完全重組,即使有些數(shù)據(jù)塊因為磁盤故障已經(jīng)丟失。換句話說,你不需要創(chuàng)建多個數(shù)據(jù)副本,單個數(shù)據(jù)就可以確保數(shù)據(jù)的完整性和可用性?;诩m刪碼的解決方案的早期供應(yīng)商之一是Cleversafe公司,他們添加了位置信息來創(chuàng)建其所謂的分散編碼,讓用戶可以在不同位置(例如多個數(shù)據(jù)中心)存儲數(shù)據(jù)塊或者說數(shù)據(jù)片。每個數(shù)據(jù)塊就其自身而言是無用的,這樣能夠確保隱私性和安全性。因為信息分散技術(shù)使用單一數(shù)據(jù)來確保數(shù)據(jù)完整性和可用性,而不是像RAID一樣使用多個副本,公司可以節(jié)省多達(dá)90%的存儲成本。"當(dāng)你將試圖重組數(shù)據(jù)時,你并不一定需要提供所有數(shù)據(jù)塊,"Cleversafe公司產(chǎn)品策略、市場營銷和客戶解決方案副總裁Russ Kennedy表示,"你生成的數(shù)據(jù)塊的數(shù)量,我們稱之為寬度,我們將重組數(shù)據(jù)需要的最低數(shù)量稱之為門檻。你生成的數(shù)據(jù)塊的數(shù)量和重組需要的數(shù)量之間的差異決定了其可靠性。同時,即使你丟失節(jié)點和驅(qū)動器,你仍然能夠得到原來形式的數(shù)據(jù)。"

5,微服務(wù)容器平臺面對大數(shù)據(jù)存儲是怎么做的

整體而言,大數(shù)據(jù)平臺從平臺部署和數(shù)據(jù)分析過程可分為如下幾步: 1、linux系統(tǒng)安裝 一般使用開源版的Redhat系統(tǒng)--CentOS作為底層平臺。為了提供穩(wěn)定的硬件基礎(chǔ),在給硬盤做RAID和掛載數(shù)據(jù)存儲節(jié)點的時,需要按情況配置。例如,可以選擇給HDFS的namenode做RAID2以提高其穩(wěn)定性,將數(shù)據(jù)存儲與操作系統(tǒng)分別放置在不同硬盤上,以確保操作系統(tǒng)的正常運行。 2、分布式計算平臺/組件安裝 目前國內(nèi)外的分布式系統(tǒng)的大多使用的是Hadoop系列開源系統(tǒng)。Hadoop的核心是HDFS,一個分布式的文件系統(tǒng)。在其基礎(chǔ)上常用的組件有Yarn、Zookeeper、Hive、Hbase、Sqoop、Impala、ElasticSearch、Spark等。先說下使用開源組件的優(yōu)點:1)使用者眾多,很多bug可以在網(wǎng)上找的答案(這往往是開發(fā)中最耗時的地方)。2)開源組件一般免費,學(xué)習(xí)和維護(hù)相對方便。3)開源組件一般會持續(xù)更新,提供必要的更新服務(wù)『當(dāng)然還需要手動做更新操作』。4)因為代碼開源,若出bug可自由對源碼作修改維護(hù)。再簡略講講各組件的功能。分布式集群的資源管理器一般用Yarn,『全名是Yet Another Resource Negotiator』。常用的分布式數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)『倉』庫有Hive、Hbase。Hive可以用SQL查詢『但效率略低』,Hbase可以快速『近實時』讀取行。外部數(shù)據(jù)庫導(dǎo)入導(dǎo)出需要用到Sqoop。Sqoop將數(shù)據(jù)從Oracle、MySQL等傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫導(dǎo)入Hive或Hbase。Zookeeper是提供數(shù)據(jù)同步服務(wù),Yarn和Hbase需要它的支持。Impala是對hive的一個補充,可以實現(xiàn)高效的SQL查詢。ElasticSearch是一個分布式的搜索引擎。針對分析,目前最火的是Spark『此處忽略其他,如基礎(chǔ)的MapReduce 和 Flink』。Spark在core上面有ML lib,Spark Streaming、Spark QL和GraphX等庫,可以滿足幾乎所有常見數(shù)據(jù)分析需求。值得一提的是,上面提到的組件,如何將其有機結(jié)合起來,完成某個任務(wù),不是一個簡單的工作,可能會非常耗時。3、數(shù)據(jù)導(dǎo)入前面提到,數(shù)據(jù)導(dǎo)入的工具是Sqoop。用它可以將數(shù)據(jù)從文件或者傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫導(dǎo)入到分布式平臺『一般主要導(dǎo)入到Hive,也可將數(shù)據(jù)導(dǎo)入到Hbase』。4、數(shù)據(jù)分析數(shù)據(jù)分析一般包括兩個階段:數(shù)據(jù)預(yù)處理和數(shù)據(jù)建模分析。數(shù)據(jù)預(yù)處理是為后面的建模分析做準(zhǔn)備,主要工作時從海量數(shù)據(jù)中提取可用特征,建立大寬表。這個過程可能會用到Hive SQL,Spark QL和Impala。數(shù)據(jù)建模分析是針對預(yù)處理提取的特征/數(shù)據(jù)建模,得到想要的結(jié)果。如前面所提到的,這一塊最好用的是Spark。常用的機器學(xué)習(xí)算法,如樸素貝葉斯、邏輯回歸、決策樹、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、TFIDF、協(xié)同過濾等,都已經(jīng)在ML lib里面,調(diào)用比較方便。5、結(jié)果可視化及輸出API可視化一般式對結(jié)果或部分原始數(shù)據(jù)做展示。一般有兩種情況,行熟悉展示,和列查找展示。在這里,要基于大數(shù)據(jù)平臺做展示,會需要用到ElasticSearch和Hbase。Hbase提供快速『ms級別』的行查找。 ElasticSearch可以實現(xiàn)列索引,提供快速列查找。平臺搭建主要問題: 1、穩(wěn)定性 Stability 理論上來說,穩(wěn)定性是分布式系統(tǒng)最大的優(yōu)勢,因為它可以通過多臺機器做數(shù)據(jù)及程序運行備份以確保系統(tǒng)穩(wěn)定。但也由于大數(shù)據(jù)平臺部署于多臺機器上,配置不合適,也可能成為最大的問題。 曾經(jīng)遇到的一個問題是Hbase經(jīng)常掛掉,主要原因是采購的硬盤質(zhì)量較差。硬盤損壞有時會到導(dǎo)致Hbase同步出現(xiàn)問題,因而導(dǎo)致Hbase服務(wù)停止。由于硬盤質(zhì)量較差,隔三差五會出現(xiàn)服務(wù)停止現(xiàn)象,耗費大量時間。結(jié)論:大數(shù)據(jù)平臺相對于超算確實廉價,但是配置還是必須高于家用電腦的。2、可擴展性 Scalability 如何快速擴展已有大數(shù)據(jù)平臺,在其基礎(chǔ)上擴充新的機器是云計算等領(lǐng)域應(yīng)用的關(guān)鍵問題。在實際2B的應(yīng)用中,有時需要增減機器來滿足新的需求。如何在保留原有功能的情況下,快速擴充平臺是實際應(yīng)用中的常見問題。 上述是自己項目實踐的總結(jié)。整個平臺搭建過程耗時耗力,非一兩個人可以完成。一個小團隊要真正做到這些也需要耗費很長時間。目前國內(nèi)和國際上已有多家公司提供大數(shù)據(jù)平臺搭建服務(wù),國外有名的公司有Cloudera,Hortonworks,MapR等,國內(nèi)也有華為、明略數(shù)據(jù)、星環(huán)等。另外有些公司如明略數(shù)據(jù)等還提供一體化的解決方案,尋求這些公司合作對 于入門級的大數(shù)據(jù)企業(yè)或沒有大數(shù)據(jù)分析能力的企業(yè)來說是最好的解決途徑。對于一些本身體量較小或者目前數(shù)據(jù)量積累較少的公司,個人認(rèn)為沒有必要搭建這一套系統(tǒng),暫時先租用AWS和阿里云就夠了。對于數(shù)據(jù)量大,但數(shù)據(jù)分析需求較簡單的公司,可以直接買Tableau,Splunk,HP Vertica,或者IBM DB2等軟件或服務(wù)即可。-
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6,大數(shù)據(jù)存儲需要具備什么

大數(shù)據(jù)之大  大是相對而言的概念。例如,對于像SAPHANA那樣的內(nèi)存數(shù)據(jù)庫來說,2TB可能就已經(jīng)是大容量了;而對于像谷歌這樣的搜索引擎,EB的數(shù)據(jù)量才能稱得上是大數(shù)據(jù)。  大也是一個迅速變化的概念。HDS在2004年發(fā)布的USP存儲虛擬化平臺具備管理32PB內(nèi)外部附加存儲的能力。當(dāng)時,大多數(shù)人認(rèn)為,USP的存儲容量大得有些離譜。但是現(xiàn)在,大多數(shù)企業(yè)都已經(jīng)擁有PB級的數(shù)據(jù)量,一些搜索引擎公司的數(shù)據(jù)存儲量甚至達(dá)到了EB級。由于許多家庭都保存了TB級的數(shù)據(jù)量,一些云計算公司正在推廣其文件共享或家庭數(shù)據(jù)備份服務(wù)。  有容乃大  由此看來,大數(shù)據(jù)存儲的首要需求存儲容量可擴展。大數(shù)據(jù)對存儲容量的需求已經(jīng)超出目前用戶現(xiàn)有的存儲能力。我們現(xiàn)在正處于PB級時代,而EB級時代即將到來。過去,許多企業(yè)通常以五年作為IT系統(tǒng)規(guī)劃的一個周期。在這五年中,企業(yè)的存儲容量可能會增加一倍。現(xiàn)在,企業(yè)則需要制定存儲數(shù)據(jù)量級(比如從PB級到EB級)的增長計劃,只有這樣才能確保業(yè)務(wù)不受干擾地持續(xù)增長。這就要求實現(xiàn)存儲虛擬化。存儲虛擬化是目前為止提高存儲效率最重要、最有效的技術(shù)手段。它為現(xiàn)有存儲系統(tǒng)提供了自動分層和精簡配置等提高存儲效率的工具。擁有了虛擬化存儲,用戶可以將來自內(nèi)部和外部存儲系統(tǒng)中的結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)全部整合到一個單一的存儲平臺上。當(dāng)所有存儲資產(chǎn)變成一個單一的存儲資源池時,自動分層和精簡配置功能就可以擴展到整個存儲基礎(chǔ)設(shè)施層面。在這種情況下,用戶可以輕松實現(xiàn)容量回收和容量利用率的最大化,并延長現(xiàn)有存儲系統(tǒng)的壽命,顯著提高IT系統(tǒng)的靈活性和效率,以滿足非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)增長的需求。中型企業(yè)可以在不影響性能的情況下將HUS的容量擴展到近3PB,并可通過動態(tài)虛擬控制器實現(xiàn)系統(tǒng)的快速預(yù)配置。此外,通過HDSVSP的虛擬化功能,大型企業(yè)可以創(chuàng)建0.25EB容量的存儲池。隨著非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的快速增長,未來,文件與內(nèi)容數(shù)據(jù)又該如何進(jìn)行擴展呢?  不斷生長的大數(shù)據(jù)  與結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)不同,很多非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)需要通過互聯(lián)網(wǎng)協(xié)議來訪問,并且存儲在文件或內(nèi)容平臺之中。大多數(shù)文件與內(nèi)容平臺的存儲容量過去只能達(dá)到TB級,現(xiàn)在則需要擴展到PB級,而未來將擴展到EB級。這些非結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)必須以文件或?qū)ο蟮男问絹碓L問?;赨nix和Linux的傳統(tǒng)文件系統(tǒng)通常將文件、目錄或與其他文件系統(tǒng)對象有關(guān)的信息存儲在一個索引節(jié)點中。索引節(jié)點不是數(shù)據(jù)本身,而是描述數(shù)據(jù)所有權(quán)、訪問模式、文件大小、時間戳、文件指針和文件類型等信息的元數(shù)據(jù)。傳統(tǒng)文件系統(tǒng)中的索引節(jié)點數(shù)量有限,導(dǎo)致文件系統(tǒng)可以容納的文件、目錄或?qū)ο蟮臄?shù)量受到限制。HNAS和HCP使用基于對象的文件系統(tǒng),使得其容量能夠擴展到PB級,可以容納數(shù)十億個文件或?qū)ο蟆N挥赩SP或HUS之上的HNAS和HCP網(wǎng)關(guān)不僅可以充分利用模塊存儲的可擴展性,而且可以享受到通用管理平臺HitachiCommandSuite帶來的好處。HNAS和HCP為大數(shù)據(jù)的存儲提供了一個優(yōu)良的架構(gòu)。大數(shù)據(jù)存儲平臺必須能夠不受干擾地持續(xù)擴展,并具有跨越不同時代技術(shù)的能力。數(shù)據(jù)遷移必須在最小范圍內(nèi)進(jìn)行,而且要在后臺完成。大數(shù)據(jù)只要復(fù)制一次,就能具有很好的可恢復(fù)性。大數(shù)據(jù)存儲平臺可以通過版本控制來跟蹤數(shù)據(jù)的變更,而不會因為大數(shù)據(jù)發(fā)生一次變更,就重新備份一次所有的數(shù)據(jù)。HDS的所有產(chǎn)品均可以實現(xiàn)后臺的數(shù)據(jù)移動和分層,并可以增加VSP、HUS數(shù)據(jù)池、HNAS文件系統(tǒng)、HCP的容量,還能自動調(diào)整數(shù)據(jù)的布局。傳統(tǒng)文件系統(tǒng)與塊數(shù)據(jù)存儲設(shè)備不支持動態(tài)擴展。大數(shù)據(jù)存儲平臺還必須具有彈性,不允許出現(xiàn)任何可能需要重建大數(shù)據(jù)的單點故障。HDS可以實現(xiàn)VSP和HUS的冗余配置,并能為HNAS和HCP節(jié)點提供相同的彈性。
大數(shù)據(jù)存儲作為一個數(shù)據(jù)平臺,其并不僅僅是一個用于數(shù)據(jù)存儲的設(shè)備,其需要能夠提供符合成本效益的規(guī)模和能力,消除數(shù)據(jù)遷移,沒有存儲孤島,提供全局可訪問的數(shù)據(jù)保護(hù)和保持?jǐn)?shù)據(jù)的可用性。1.提供符合成本效益的規(guī)模和能力,不僅需要購買行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)的服務(wù)器和存儲產(chǎn)品,同時還要保證產(chǎn)品的擴展能力和性能。而且隨著硬件的推移,能夠根據(jù)需要進(jìn)行擴展,存儲系統(tǒng)需要能夠持續(xù)保證企業(yè)的需求,通過增加存儲系統(tǒng)來維持?jǐn)?shù)據(jù)增長的性能需求。2.消除數(shù)據(jù)遷移,大數(shù)據(jù)平臺必須滿足數(shù)據(jù)增長而不會受到系統(tǒng)約束的能力。3.拒絕存儲孤島,為了能夠充分利用大數(shù)據(jù)的機會,企業(yè)必須能夠訪問所有的數(shù)據(jù),要實現(xiàn)這一點,新的存儲平臺必須能夠滿足這個要求,消除那些傳統(tǒng)的存儲孤島,而不是簡單的添加另一個存儲解決方案。4.提供全局管理方式,一個集中的數(shù)據(jù)管理方式在大數(shù)據(jù)增長迅速的年代已經(jīng)是不可行的了,一個單點故障的成本會很高,一個大數(shù)據(jù)存儲平臺必須能夠管理分布在全球企業(yè)中的數(shù)據(jù)。5.保護(hù)和維護(hù)數(shù)據(jù)的可用性,數(shù)據(jù)價值越來越重要,為了防止企業(yè)級的產(chǎn)品硬件發(fā)生故障,存儲平臺必須通過智能軟件來保持?jǐn)?shù)據(jù)的可用性和完整性。
大數(shù)據(jù)之大大是相對而言的概念。例如,對于像saphana那樣的內(nèi)存數(shù)據(jù)庫來說,2tb可能就已經(jīng)是大容量了;而對于像谷歌這樣的搜索引擎,eb的數(shù)據(jù)量才能稱得上是大數(shù)據(jù)。大也是一個迅速變化的概念。hds在2004年發(fā)布的usp存儲虛擬化平臺具備管理32pb大數(shù)據(jù)存儲需要具備什么?
文章TAG:大數(shù)據(jù)存儲大數(shù)據(jù)中高效運算和低耗能存儲依賴以下哪些技術(shù)

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