海量数据存储_海量数据存储技术

如何处理海量数据

……好好学习，虽然累，但是要坚持！

在实际的工作环境下，许多人会遇到海量数据这个复杂而艰巨的问题，它的主要难点有以下几个方面：

海量数据存储_海量数据存储技术

海量数据存储_海量数据存储技术

海量数据存储_海量数据存储技术

主修课程bai：面向对象程序设计、Hadoop实用技术、数据挖掘、机器学习、数据统计分析、高等数学、Python编程、JAVA编程、数据库技术、Web开发、Linux作系统、大数据平台搭建及运维、大数据应用开发、可视化设计与开发等

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。

对海量的数据进行处理，除了好的方法，最重要的就是合理使用工具，合理分配系统资源。一般情况，如果处理的数据过TB级，小型机是要考虑的，普通的机子如果有好的方法可以考虑，不过也必须加大CPU和内存，就象面对着千军万马，光有勇气没有一兵一卒是很难取胜的。

三、要求很高的处理方法和技巧。

这也是本文的写作目的所在，好的处理方法是一位工程师长期工作经验的积累，也是个人的经验的总结。没有通用的处理方法，但有通用的原理和规则。

下面我们来详细介绍一下处理海量数据的经验和技巧：

一、选用的数据库工具

现在的数据库工具厂家比较多，对海量数据的处理对所使用的数据库工具要求比较高，一般使用Oracle或者DB2，微软 公司最近发布的SQL 2005性能也不错。另外在BI领域：数据库，数据仓库，数据库，数据挖掘等相关工具也要进行选择，象好的ETL工具和好的OLAP工具都十分必要， 例如Informatic，Easase等。笔者在实际数据分析项目中，对每天6000万条的日志数据进行处理，使用SQL 2000需要花费6小时，而使用SQL 2005则只需要花费3小时。

二、编写优良的程序代码

处理数据离不开的程序代码，尤其在进行复杂数据处理时，必须使用程序。好的程序代码对数据的处理至关重要，这不仅仅是数据处理准确度的问题，更是数据处理效率的问题。良好的程序代码应该包含好的算法，包含好的处理流程，包含好的效率，包含好的异常处理机制等。

三、对海量数据进行分区作

对海量数据进行分区作十分必要，例如针对按年份存取的数据，我们可以按年进行分区，不同的数据库有不同的分区方式，不 过处理机制大体相同。例如SQL 的数据库分区是将不同的数据存于不同的文件组下，而不同的文件组存于不同的磁盘分区下，这样将数据分散开，减小磁盘I/O，减小了系统负荷， 而且还可以将日志，索引等放于不同的分区下。

四、建立广泛的索引

对海量的数据处理，对大表建立索引是必行的，建立索引要考虑到具体情况，例如针对大表的分组、排序等字段，都要建立相应 索引，一般还可以建立复合索引，对经常插入的表则建立索引时要小心，笔者在处理数据时，曾经在一个ETL流程中，当插入表时，首先删除索引，然后插入完 毕，建立索引，并实施聚合作，聚合完成后，再次插入前还是删除索引，所以索引要用到好的时机，索引的填充因子和聚集、非聚集索引都要考虑。

五、建立缓存机制

当数据量增加时，一般的处理工具都要考虑到缓存问题。缓存大小设置的好也关系到数据处理的成败，例如，笔者在处理2亿条数据聚合作时，缓存设置为100000条/Buffer，这对于这个级别的数据量是可行的。

六、加大虚拟内存

如果系统资源有限，内存提示不足，则可以靠增加虚拟内存来解决。笔者在实际项目中曾经遇到针对18亿条的数据进行处理， 内存为1GB，1个P42.4G的CPU，对这么大的数据量进行聚合作是有问题的，提示内存不足，那么采用了加大虚拟内存的方法来解决，在6块磁盘分区 上分别建立了6个4096M的磁盘分区，用于虚拟内存，这样虚拟的内存则增加为 40966 + 1024 =25600 M，解决了数据处理中的内存不足问题。

七、分批处理

海量数据处理难因为数据量大，那么解决海量数据处理难的问题其中一个技巧是减少数据量。可以对海量数据分批处理，然后处 理后的数据再进行合并作，这样逐个击破，有利于小数据量的处理，不至于面对大数据量带来的问题，不过这种方法也要因时因势进行，如果不允许拆分数据，还 需要另想办法。不过一般的数据按天、按月、按年等存储的，都可以采用先分后合的方法，对数据进行分开处理。

八、使用临时表和中间表

数据量增加时，处理中要考虑提前汇总。这样做的目的是化整为零，大表变小表，分块处理完成后，再利用一定的规则进行合 并，处理过程中的临时表的使用和中间结果的保存都非常重要，如果对于超海量的数据，大表处理不了，只能拆分为多个小表。如果处理过程中需要多步汇总作， 可按汇总步骤一步步来，不要一条语句完成，一口气吃掉一个胖子。

九、优化查询SQL语句

在对海量数据进行查询处理过程中，查询的SQL语句的性能对查询效率的影响是非常大的，编写高效优良的SQL脚本和存储 过程是数据库的职责，也是检验数据库水平的一个标准，在对SQL语句的编写过程中，例如减少关联，少用或不用游标，设计好高效的数据库表 结构等都十分必要。笔者在工作中试着对1亿行的数据使用游标，运行3个小时没有出结果，这是一定要改用程序处理了。

十、使用文本格式进行处理

对一般的数据处理可以使用数据库，如果对复杂的数据处理，必须借助程序，那么在程序作数据库和程序作文本之间选择， 是一定要选择程序作文本的，原因为：程序作文本速度快；对文本进行处理不容易出错；文本的存储不受限制等。例如一般的海量的网络日志都是文本格式或者 csv格式（文本格式），对它进行处理牵扯到数据清洗，是要利用程序进行处理的，而不建议导入数据库再做清洗。

十一、定制强大的清洗规则和出错处理机制

海量数据中存在着不一致性，极有可能出现某处的瑕疵。例如，同样的数据中的时间字段，有的可能为非标准的时间，出现的原因可能为应用程序的错误，系统的错误等，这是在进行数据处理时，必须制定强大的数据清洗规则和出错处理机制。

十二、建立视图或者物化视图

视图中的数据来源于基表，对海量数据的处理，可以将数据按一定的规则分散到各个基表中，查询或处理过程中可以基于视图进行，这样分散了磁盘I/O，正如10根绳子吊着一根柱子和一根吊着一根柱子的区别。

十三、避免使用32位机子（极端情况）

目前的计算机很多都是32位的，那么编写的程序对内存的需要便受限制，而很多的海量数据处理是必须大量消耗内存的，这便要求更好性能的机子，其中对位数的限制也十分重要。

十四、考虑作系统问题

海量数据处理过程中，除了对数据库，处理程序等要求比较高以外，对作系统的要求也放到了重要的位置，一般是必须使用的，而且对系统的安全性和稳定性等要求也比较高。尤其对作系统自身的缓存机制，临时空间的处理等问题都需要综合考虑。

十五、使用数据仓库和数据库存储

数据量加大是一定要考虑OLAP的，传统的报表可能5、6个小时出来结果，而基于Cube的查询可能只需要几分钟，因此处理海量数据的利器是OLAP分析，即建立数据仓库，建立数据集，基于数据集进行报表展现和数据挖掘等。

十六、使用采样数据，进行数据挖掘

基于海量数据的数据挖掘正在逐步兴起，面对着超海量的数据，一般的挖掘软件或算法往往采用数据抽样的方式进行处理，这样 的误不会很高，大大提高了处理效率和处理的。一般采样时要注意数据的完整性和，防止过大的偏。笔者曾经对1亿2千万行的表数据进行采样，抽取出 400万行，经测试软件测试处理的误为千分之五，客户可以接受。

还有一些方法，需要在不同的情况和场合下运用，例如使用键等作，这样的好处是加快了聚合时间，因为对数值型的聚合比对字符型的聚合快得多。类似的情况需要针对不同的需求进行处理。

海量数据是发展趋势，对数据分析和挖掘也越来越重要，从海量数据中提取有用信息重要而紧迫，这便要求处理要准确，精度要高，而且处理时间要短，得到有价值信息要快，所以，对海量数据的研究很有前途，也很值得进行广泛深入的研究。

大数据学习需要哪些课程？

技术原理：分布式存储用于将大量整合为一台超级计算机，提供海量的数据存储和处理服务。分布式文件系统、分布式数据库允许访问共同存储资源，实现应用数据文件的IO共享。易迈云的云存储系统同时兼顾数据安全与IO问题。个别服务商保存3份数据以牺牲IO速度为代价，只有极低的IO速度，其他国内云厂商一般采用本机阵列存储，虽然IO快但是可靠性不高，本机硬件或存储损坏的情况下，业务中断时间较长。易迈互联创造性地解决了这个问题，通过高速的万M网络和极优的算法，既保证了数据安全也提供极优的磁盘读写速度。

大数据学什么

大数据需要学习的课程有8个阶段的内容，你可以按照顺序学习，大数据相对来说更适合有基础的人学习，懂Ja或者是做过Ja的人学习起来更容易些，选择大数据培训机构的时候重点关注机构的师资力量、课程体系、就业情况、费用等等方面，多对比几家机构，希望你找到好的大数据培训机构。

1、Ja编程技术

Ja编程技术是大数据学习的基础，Ja是一种强类型语言，拥有极高的跨平台能力，可以编写桌面应用程序、Web应用程序、分布式系统和嵌入式系统应用程序等，是大数据工程师最喜欢的编程工具，因此，想学好大数据，掌握Ja基础是必不可少的!

2、Linux命令

对于大数据开发通常是在Linux环境下进行的，相比Linux作系统，Windows作系统是封闭的作系统，开源的大数据软件很受限制，因此，想从事大数据开发相关工作，还需掌握Linux基础作命令。

3、Hadoop

Hadoop是大数据开发的重要框架，其核心是HDFS和MapReduce，HDFS为海量的数据提供了存储，MapReduce为海量的数据提供了计算，因此，需要重点掌握，除此之外，还需要掌握Hadoop集群、Hadoop集群管理、YARN以及Hadoop高级管理等相关技术与作!

4、Hive

5、Avro与Protobuf

6、ZooKeeper

7、HBase

HBase是一个分布式的、面向列的开源数据库，它不同于一般的关系数据库，更适合于非结构化数据存储的数据库，是一个高可靠性、高性能、面向列、可伸缩的分布式存储系统，大数据开发需掌握HBase基础知识、应用、架构以及高级用法等。

8、phoenix

大数据技术目前主要分为两个方向：大数据开发和数据分析与挖掘phoenix是用Ja编写的基于JDBC API作HBase的开源SQL引擎，其具有动态列、散列加载、查询、、事务、用户自定义函数、二级索引、命名空间映射、数据收集、行时间戳列、分页查询、跳跃查询、视图以及多租户的特性，大数据开发需掌握其原理和使用方法。

9、Redis

phoenix是用Ja编写的基于JDBC API作HBase的开源SQL引擎，其具有动态列、散列加载、查询、、事务、用户自定义函数、二级索引、命名空间映射、数据收集、行时间戳列、分页查询、跳跃查询、视图以及多租户的特性，大数据开发需掌握其原理和使用方法。

随着IT时代逐渐开始向大数据DT时代迈进，只要有用户数据，那就可以在这个时代占有一席之地。所以，很多企业和个人纷纷开始向大数据靠拢，希望在岗起步的道路上能占有一个属于自己的数据空间，迎接以后更激烈的竞争环境。企业向大数据靠拢的方法就是招揽一些大数据方面的人才，而个人向大数据靠拢的方式就是去学习大数据。想学习大数据的人越来越多，但是，大数据到底学的课程是什么呢？这里，给大家详细的说一下大数据学习的课程，同时也是诸多大数据培训机构共同的课程。

阶段：大数据技术入门

2Linux大数据必备：介绍Lniux常见版本，VMware虚拟机安装Linux系统，虚拟机网络配置，文件基本命令作，远程连接工具使用，用户和组创建，删除，更改和授权，文件/目录创建，删除，移动，拷贝重命名，编辑器基本使用，文件常用作，磁盘基本管理命令，内存使用命令，软件安装方式，介绍LinuxShell的变量，控制，循环基本语法，LinuxCrontab定时任务使用，对Lniux基础知识，进行阶段性实战训练，这个过程需要动手作，将理论付诸实践。

第二阶段：海量数据高级分析语言

Scala是一门多范式的编程语言，类似于ja，设计的初衷是实现可伸缩的语言，并集成面向对象编程和函数式编程的多种特性，介绍其优略势，基础语句，语法和用法， 介绍Scala的函数，函数按名称调用，使用命名参数函数，函数使用可变参数，递归函数，默认参数值，高阶函数，嵌套函数，匿名函数，部分应用函数，柯里函数，闭包，需要进行动手的作。

第三阶段：海量数据存储分布式存储

1HadoopHDFS分布式存储：HDFS是Hadoop的分布式文件存储系统，是一个高度容错性的系统，适合部署在廉价的机器上，HDFS能提供高吞吐量的数据访问，非常适合大规模数据集上的应用，介绍其的入门基础知识，深入剖析。

2HBase分布式存储：HBase-HadoopDatabase是一个高可靠性，高性能，面向列，可伸缩的分布式存储系统，利用HBase技术可在廉价PC上搭建起大规模结构化存储集群，介绍其入门的基础知识，以及设计原则，需实际作才能熟练。

第四阶段：海量数据分析分布式计算

2Hiva数据挖掘：对其进行概要性，数据定义，创建，修改，删除等作。

3Spare分布式计算：Spare是类MapReduce的通用并行框架。

第五阶段：考试

2考前辅导：自主选择报考工信部考试，对通过者发放工信部大数据技能。

上面的内容包含了大数据学习的所有的课程，所以，如果有想学大数据的可以从这方面下手，慢慢的了解大数据。

（1）统计学：参数检验、非参检验、回归分析等。

（2）数学：线性代数、微积分等。

（5）计算机：从事数据分析工作的人必须了解你使用的数据是怎么处理出来的，要了解数据库的结构和基本原理，同时如果条件充足的话，你还能有足够的能力从数据库里提取你需要的数据（比如使用SQL进行查询），这种提取数据分析原材料的能力是每个数据从业者必备的。

此外，如果要想走的更远，还要能掌握一些编程能力，从而借住一些专业的数据分析工具，帮助你完成工作。

扩展材料：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，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。

大数据包括结构化、半结构化和非结构化数据，非结构化数据越来越成为数据的主要部分。据IDC的调查报告显示：企业中80%的数据都是非结构化数据，这些数据每年都按指数增长60%。

大数据就是互联网发展到现今阶段的一种表象或特征而已，没有必要神话它或对它保持敬畏之心，在以云计算为代表的技术创新大幕的衬托下，这些原本看起来很难收集和使用的数据开始容易被利用起来了，通过各行各业的不断创新，大数据会逐步为人类创造更多的价值。

参考资料：

（1）统计学：参数检验、非参检验、回归分析等

（2）数学：线性代数、微积分等

（3）学：主要是一些学量化统计的知识，如问卷调查与统计分析；还有就是一些学的知识，这些对于从事营销类的数据分析人员比较有帮助

（4）经济金融：如果是从事这个行业的数据分析人员，经济金融知识是必须的，这里就不多说了

（5）计算机：从事数据分析工作的人必须了解你使用的数据是怎么处理出来的，要了解数据库的结构和基本原理，同时如果条件充足的话，你还能有足够的能力从数据库里提取你需要的数据（比如使用SQL进行查询），这种提取数据分析原材料的能力是每个数据从业者必备的。此外，如果要想走的更远，还要能掌握一些编程能力，从而借住一些专业的数据分析工具，帮助你完成工作。

2、软件相关：从事数据分析方面的工作必备的工具是什么

（1）数据分析报告类：Microsoft Off软件等，如果连excel表格基本的处理作都不会，连PPT报告都不会做，那我只好说离数据分析的岗位还的很远。现在的数据呈现不再单单只是表格的形式，而是更多需要以可视化图表去展示你的数据结果，因此数据可视化软件就不能少，BDP个人版、ECharts等这些必备的，就看你自己怎么选了。

（2）专业数据分析软件：Off并不是全部，要从在数据分析方面做的比较好，你必须会用（至少要了解）一些比较常用的专业数据分析软件工具，比如SPSS、SAS、Matlab等等，这些软件可以很好地帮助我们完成专业性的算法或模型分析，还有高级的python、R等。

（3）数据库：hive、hadoop、impala等数据库相关的知识可以学习；

（3）辅助工具：比如思维导图软件（如MindMar、MindNode Pro等）也可以很好地帮助我们整理分析思路。

最重要的是：理论知识+软件工具+数据思维=数据分析基础，要把这些数据分析基础运用到实际的工作业务中，好好理解业务逻辑，真正用数据分析驱动网站运营、业务管理，真正发挥数据的价值。

大数据开发：Ja-va、大数据基础、HDFS分布式文件系统、MapReduce分布式计算模型、 Yarn分布式资源管理器、Zookeeper分布式协调服务、Hbase分布式数据库、Hive分布式数据仓库、 FlumeNG分布式数据采集系统、Sqoop大数据迁移系统、Scala大数据黄金语言、 kafka分布式总线系统、Spark体系...

数据分析与挖掘：Python基础、关系型数据库MySQL、文档数据库MongoDB、内存数据库Redis、网络爬虫、数据分析、数据处理、数据分析处理进阶...

大数据技术专业属于交叉学科：以统计学、数学、计算机为三大支撑性学科。培养面向多层次应用需求的复合型人才。想要学习大数据课程选择【达内教育】。

大数据技术目前主要分为两个方向：大数据开发和数据分析与挖掘 大数据开发：Ja-va、大数据基储HDFS分布式文件系统、MapReduce分布式计算模型、 Yarn分布式资源管理器、Zookeeper分布式协调服务、Hbase分布式数据库、Hive分布式数据仓库、 FlumeN...

哪些技术属于大数据的关键技术海量数据的存储技术

ZooKeeper是Hadoop和Hbase的重要组件，是一个为分布式应用提供一致的软件，提供的功能包括：配置维护、域名服务、分布式同步、组件服务等，在大数据开发中要掌握ZooKeeper的常用命令及功能的实现方法。

非常多的，问答不能发link，不然我给你link了。有譬如Hadoop等开源大数据项目的，编程语言的，以下就大数据底层技术说下。

1技术前瞻：对全球的大数据技术进行。

简单以永洪科技的技术说下，有四方面，其实也代表了部分通用大数据底层技术：

Z-Suite具有高性能的大数据分析能力，她完全摒弃了向上升级(Scale-Up)，全面支持横向扩展(Scale-Out)。Z-Suite主要通过以下核心技术来支撑PB级的大数据：

跨粒度计算(In-DatabaseComputing)

Z-Suite支持各种常见的汇总，还支持几乎全部的专业统计函数。得益于跨粒度计算技术，Z-Suite数据分析引擎将找寻出化的计算方案，继而把所有开销较大的、昂贵的计算都移动到数据存储的地方直接计算，我们称之为库内计算(In-Database)。这一技术大大减少了数据移动，降低了通讯负担，保证了高性能数据分析。

并行计算(MPP Computing)

列存储 (Column-Based)

Z-Suite是列存储的。基于列存储的数据集市，不读取无关数据，能降低读写开销，同时提高I/O 的效率，从而大大提高查询性能。另外，列存储能够更好地压缩数据，一般压缩比在5 -10倍之间，这样一来，数据占有空间降低到传统存储的1/5到1/10 。良好的数据压缩技术，节省了存储设备和内存的开销，却大大了提升计算性能。

内存计算

银行海量交易数据是怎么存储的

适用范围：搜索引擎，关键字查询

大多数金融机构已经采用分布式数据库、大数据技术，来实现历史数据的在线统一存储和查询，而非结构化数据的存储规模可能会达到PB级甚至EB级，在这种情况下如何实现数据的统一存储和管理、历史数据的实时查询、未来的大数据分析，对存储高度智能化的管理能力提出了更高的要求。当前IaaS层云化是大趋势，私有云实现了计算和存储资源的云化，分布式数据库实现了结构化数据的云化，云化后的资源可按需分配、弹性扩展。而非结构化数据存储的云化却缺乏很好的解决方案，尤其是随着音视频数据的加入，占用的存储空间越来越大，而这些数据的单位价值不高，如何降低单位存储成本也需重点考量。

如果数据无法放入内存。一方面我们可以考虑上面的字典方法能否被改进以适应这种情形，可以做的改变就是将字典存放到硬盘上，而不是内存，这可以参考数据库的存储方法。

杉岩海量数据存储，在金融行业应用广泛，根据各金融机构实际情况，提供整体的数据存储解决方案

海量数据处理是什么意思？？

1、学科知识：从数据分析涉及到的专业知识点上看，主要是这些：

所谓海量数据处理，无非就是基于海量数据上的存储、处理、作。何谓海量，就是数据量太大，所以导致要么是无法在较短时间内迅速解决，要么是数据太大，导致无法一次性装入内存。

得益于列存储技术和并行计算技术，Z-Suite能够大大压缩数据，并同时利用多个的计算能力和内存容量。一般地，内存访问速度比磁盘访问速度要快几百倍甚至上千倍。通过内存计算，CPU直接从内存而非磁盘上读取数据并对数据进行计算。内存计算是对传统数据处理方式的一种加速，是实现大数据分析的关键应用技术。

海量分布式存储系统Doris原理概述

1HadoopMapReduce分布式计算：是一种编程模型，用于打过莫数据集的并行运算。

Doris( )是一个海量分布式 KV 存储系统，其设计目 标是支持中等规模高可用可伸缩的 KV 存储集群。

Doris可以实现海量存储，线性伸缩、平滑扩容，自动容错、故障转移，高并发，且运维成本低。部署规模，建议部署4-100+台。

有四个核心组件，、Data、Store、Administration。

应用程序Hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具，可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表，并提供简单的sql查询功能，可以将sql语句转换为MapReduce任务进行运行，十分适合数据仓库的统计分析。对于Hive需掌握其安装、应用及高级作等。通过 SDK进行Doris的访问，

每台上部署一个Data Sr做的管理，每台上有自己的存储Store，整个集群的数据存储，每台机器部署。数据通过路由选择写入到不同的机器中。

Administration为管理中心，提供配置、管理和。

config指，应用程序启动一个Data ，在启动时要配置管理中心的ip地址，通关管理中心。管理中心会修改配置项感知到集群中加了新机器，对新机器管理，扩容等。待机器处于可用状态，将该机器的配置项通知给KV 。从而KV 进行新的路由选择。

扩容、下线机器等的控制台界面通过Mament管理。

Monitor机器是否正常。

client写数据，绑定产品的namespace（逻辑隔离），构成新key，路由到具体机器上读写。

路由解析算法是设计的一个关键点，决定集群的管理方式，也决定了集群扩容的复杂性和难度。

Doris的算法类似redis，有桶的概念，key映射到1w个虚拟，虚拟在映射到物理。

由于Doris设计时，用于4-100+规模的集群。因此，Doris分了1w个虚拟，当超过100会导致负载不均衡，1000会更，相当于每一个集群上有10个虚拟，虚拟会有10%的影响。

扩容时，需要调节虚拟指向新的位置。具体过程为，暴利轮询新添加后，一个上应该承载的虚拟个数，将超出的虚拟迁移到新机器即可。如上图左图有2个物理，扩容后，有3个物理，变为右图。

为了保证高可用。doris所有服务分成2个组，两组对等。两个group是可以有不同数量的。

写作时，client的路由算法在两个group分别选2个，分别（同时）写入，两个全部返回后，再继续向下进行。读作时，从两个随机选一个读。这样，提高可用性，数据持久性，不会丢失。

集群管理的重要角色Config ，有一个功能是负责发现故障。

发现故障的方式有2种：

失效分为：瞬间失效、临时失效、失效

管理再写一次，如果写成功，认为是客户端自己通信通信问题。如果写入失败，判断为 临时失效 ，通知所有client，失效，不要写，也不读。

如果2小时恢复，则为临时失效。如果2小时没有恢复，认为是 失效 。

如图，如果2失效，进入临时失效阶段。

如图，2临时失效2个小时还未恢复，判定为失效。进入失效的恢复。

设计中，有临时日志（备份），有空白。实际使用中没有3空白。原因：1 自动迁移有风险，还是需要手动迁移。2 几年宕机1台，一直有一个空白standby浪费。一般晚上报警失效也没有事情，第二天，找机器扩容即可。认为24小时之内，同样编号的2台机器连续down掉，概率很低。

物理分成2个group，写的时候，向2个group同时写。当其中一个group扩容机器时，该group上的所有进入临时失效状态。停止读写，将数据迁移到新的上。

由于是虚拟的映射在调整，所以迁移是按照虚拟调整。为了迁移方便，虚拟物理化，一个虚拟对应一个文件。迁移时其实就是拷贝文件。这时，如果group1有失效也会出现不一致，但是，通常扩容的过程很快，因为，是scp拷贝文件，瓶颈为网络带宽，通常几十T数据，几分钟迁移完成，十来分钟进行数据恢复。

80T的海量资料，如何保存，？移动硬盘成本高，且超过10年后，基本上就有毛病了，有没其它办法？

Z-Suite是基于MPP架构的商业智能平台，她能够把计算分布到多个计算，再在指定将计算结果汇总输出。Z-Suite能够充分利用各种计算和存储资源，不管是还是普通的PC，她对网络条件也没有严苛的要求。作为横向扩展的大数据平台，Z-Suite能够充分发挥各个的计算能力，轻松实现针对TB/PB级数据分析的秒级响应。

存放在115网盘里面，每个月买vip和内存卡时间久了就有80t容量了，也不算太久

计算群：计算是高配置的八核以上，计算无需安装作系统，但必须具备网络功能，其上运行一个Linux微内核、云计算机软件、一个与管理进行通讯的Agent

是两套移动硬盘备份两次

再开个网盘会员备份

不要说贵

这么大容量的数据需要保存几十年

必须花费大量的钱

有的，自己买个放着就行，别说80了，几百t都行

XSKY星辰天合存储解决方案构建自动驾驶高效数据平台

应用向写，如果写失败，为 瞬间失效 。接着应用进行3次重试。3次都失败，通知管理，进行服务的失效判断。

随着自动驾驶技术的持续进步，国内的试点运营区域已遍地开花，但距离自动驾驶的真正全面普及，还需要解决诸多问题。其中自动驾驶决策系统的成熟度是非常关键的问题之一。

自动驾驶决策系统的成熟，需要依赖从道路测试中持续采集足够全面的数据，用于 AI 训练系统中的模型训练、算法优化和模拟仿真，提升在复杂场景下的应对能力，加速实现 L4 级的运营能力。

而构建一个高效的自动驾驶 AI 训练系统，除了先进的算法和 GPU 算力之外，承载海量数据并与应用对1、自动驾驶 AI 学习场景工作流程接的数据平台，同样重要。

自动驾驶 AI 训练，承担着数据加工和转化任务，工作流程包括数据的上传，预处理，筛选，标注，清洗，训练等多个环节。这些步骤中，会涉及到对海量数据的汇聚存储，预处理（解密，抽帧，去畸变等），数据在不同存储系统间的高速流转，与第三方标注平台对接时的权限控制，以及异地多中心间的数据传输。

2、自动驾驶AI学习系统中数据存储面临的挑战

当采集数据量持续增长和训练效率需要提升时，会对基础架构层内的数据平台提出更高的要求，主要体现在三个方面：其一是可用性和海量存储时的成本优化；其二是跨系统跨平台间的数据交互；其三是训练环节存储的性能。

海量数据规模时，数据平台的可用性和成本的持续优化

通常情况下，用户至少会有数十PB的数据量，以及对应的千亿级别的文件个数。在此背景下，存储系统的灵活扩容、集群支持规模、上传数据时至少 10GB/s 的高吞吐能力、易运维、存储成本优化，这些要求的交集就是对存储的挑战。

数据跨平台的交互要求

大部分用户会采用混合云的 IT 架构模型，数据在异构平台之间如何保证平滑流动，以及与第三方标注平台的数据交互如何做到数据权限精细控制也将成为新的挑战。

训练环节对存储效率的要求

构建在 K8S 下的分布式 GPU 训练机制，一次可训练数百万个小文件，需要存储能够提供足够高的数据吞吐带宽和低时延，来满足上层算力的效率要求。

3、XSKY数据存储方案如何应对场景要求

XSKY 星辰天合针对自动驾驶 AI 场景的核心理念是：兼容用户主流业务架构，数据平台无缝对接上层应用；符合业务未来演进方向，存储深度优化满足场景需求；

平滑兼容主流业务架构

很多自动驾驶行业客户的基础架构，是从公有云模式转变为混合云模式的。使用公有云时其自动驾驶 AI 训练的 Workflow 大多是围绕“对象存储+高性能文件存储”的存储组合来构建，实现业务应用的自动化编排；

转变为混合云模式后，XSKY 星辰天合承载的私有化数据平台，核心内容同样为 对象存储 + 高性能文件存储，避免对用户 Workfow 的变更，从而降低开发侧的重复投入。

满足业务场景的存储可用性

存储的可用性体现在灵活扩容、数据规模无上限、易于运维、跨平台能力，以及满足业务应用对存储性能的要求上。

灵活扩容，XSKY 星辰天合存储可支持按扩容和按集群扩容多模式；

易于运维，XSKY 星辰天合后台管理系统提供可视化界面，细粒度的告警模块，以及和数据的全面能力；

跨平台能力，XSKY 星辰天合对象管理平台(XEOS) 支持与国内外多家主流公有云存储的对接，满足数据平滑流动的要求。XSKY 星辰天合数据理系统(X3DS）支持在异构平台中、迁移数据（如对用户存量数据的可靠迁移）；

性能方面，尤其是数据训练阶段小文件“读多写少”的场景下，对存储的吞吐和时延有高要求，XSKY 星辰天合可通过XGFS 分布式文件存储，或是 XINFINI 星飞全闪存储一体机提供支持，不仅可满足 GPU 对数据抽取的严苛性能要求，同时由于 XGFS 和 XINFINI 是国内可支持 QLC 的分布式存储，能充分利用 QLC 的读写特征和成本优势，大幅降低用户部署成本。

多项针对场景的优化，提升训练效率

对象存储 List 性能优化，通过过滤及排序动作下沉、提高并发度等手段，减少传输和汇总开销，提升数据抽取的效率，以及高负载时集群的稳定性；

XGFS 分布式文件存储及全 NVMe 的 XINFINI 存储一体机，可分别通过软件交付或一体机交付的形式，为 GPU 训练环节提供高性能文件存储能力；

另外，还有即将到来的元数据查询服务、开放内容处理框架等大量新功能，可以提升数据预处理和数据筛选环节的业务效率。

海量数据存储的成本优化

XSKY 星辰天合存储具备数据全生命周期数据管理能力，其中存储分级+数据压缩功能可对数据进行多层存储，根据数据的热温冷，可自定义在多个池中自由流转。另外，高密，蓝光磁存储一体机，磁带归档等多种存储形态，可大幅优化用户存储成本。

4、面向场景XSKY星辰天合持续进化

在自动驾驶领域中，存储平台对训练效率的保证和海量存储的成本优化，将是长期主题。XSKY 星辰天合将持续投入，不断推出适用于该场景的新能力，帮助自动驾驶企业用户更高效的释放数据价值。

云数据在哪里？

（4）经济金融：如果是从事这个行业的数据分析人员，经济金融知识是必须的。

当然是在云的硬盘里！

云是云计算服务的重要组成部分，是面向各类互联网用户提供综合业务能力的服务平台。平台整合了传统1大数据入门：介绍当前流行大数据技术，数据技术原理，并介绍其思想，介绍大数据技术培训课程，概要介绍。意义上的互联网应用三大核心要素：计算、存储、网络，面向用户提供公用化的互联网基础设施服务。

云服务包括两个核心产品：

面向中小企业用户与高端用户的云租用服务；

面向大中型互联网用户的弹性计算平台服务。

云平台的每个集群被部署在互联网的骨干数据中心，可提供计算、存储、在线备份、托管、带宽等互联网基础设施服务。集群由以下硬件构成：

管理：采取双机热备的方式，对整个的所有计算、共享存储、网络进行管理，同时对外提供管理整个的API。管理上提供：

管理服务（管理的计算，对外提供管理接口）、DHCP 服务（为计算的网络启动分配管理网段的IP）、tftp 服务（为计算的网络启动提供远程启动映象）、nbd 服务（为计算提供网络块设备服务）。管理上还会运行一个数据采集程序，他定时将各种性能数据采集下来并发送到的数据采集上存储群：存储可以是ISCSI 或内置存储容量比较大的x86 ，通过 集群文件系统组成一个统一的存储池，为内的虚拟机提供逻辑磁盘存储、非结构数据存储以及整合备份服务。

交换机：按不同功能和性能要求配备多个三层交换机，分别负责管理网段、公网交换网段、内部交换网段、存储网段等

分布式存储

资源调度

虚拟机可以突破单个物理机的限制，动态的资源调整与分配消除及存储设备的单点故障,实现高可用性。当一个计算的主机需要维护时，可以将其上运行的虚拟机通过热迁移技术在不停机的情况下迁移至其他空闲，用户会毫无感觉。在计算物理损坏的情况也，也可以在3分钟左右将其业务迁移至其他运行，具有十分高的可靠性。

存储介质肯定还是硬盘了，2TB或者3TB的SATA硬盘目前还是主流。不过现在也有部分存储硬件提供商采用固态硬盘构建全闪存阵列，可以提供非常高的传输速度和非常高的随机I/O

非结构化数据包括哪些内容

“it”: {0, 1, 2}

具体内容如下： 1.键值对key-value型

以英文为例，下面是要被索引的文本：

键值对key-value型数据库的主要特点是具有极高的并发读写性能 Key-value数据库是一种以键值对存储数据的一种数据库, 类似Ja中的map. 可以将整个数据库理解为一个大的map, 每个键都会对应一个的值.

主流最常用的代表就是Redis等 2. 文档型

文档型按照功能划分又分为基于海量数据存储的和基于搜索内容存储的搜索引擎,数据结构可以理解为Json格式的文档类型。 基于海量数据存储：

这类数据库的主要特点是在海量的数据中可以快速的查询数据 文档存储通常使用内部表示法, 可以直接在应用程序中处理, 主要是JSON. JSON文档也可以作为纯文本存储在键值存储或关系数据库系统中.

主流代表为MongoDB等。 搜索引擎；

搜索引擎是专门用于搜索数据内容的NoSQL数据库管理系统。 主要是用于对海量数据进行近实时的分析处理，可用于机器学习和数据挖掘

主流代表为Elasticsearch, Solr等。 3. 列式数据库

这类数据库的主要特点是具有很强的可拓展性 关系型数据库都是以行为单位来存储数据的, 擅长以行为单位的读入处理, 比如特定条件数据的获取，因此, 关系型数据库也被称为面向行的数据库。相反，面向列的数据库是以列为单位来存储数据的，擅长以列为单位读入数据。

这类数据库想解决的问题就是传统数据库存在可扩展性上的缺陷，这类数据库可以适应数据量的增加以及数据结构的变化，将数据存储在记录中，能够容纳大量动态列。由于列名和记录键不是固定的，并且由于记录可能有数十亿列，因此可扩展性存储可以看作是二维键值存储。 主流代表为HBase等。

4. 图数据库 图数据库是一种在线数据库管理系统，具有处理图形数据模型的创建，读取，更新和删除（CRUD）作。与其他数据库不同， 关系在图数据库中占首要地位。这意味着应用程序不必使用外键或带外处理（如MapReduce）来推断数据连接。与关系数据库或其他NoSQL数据库相比，图数据库的数据模型也更加简单，更具表现力。

图形数据库是为与事务（OLTP）系统一起使用而构建的，并且在设计时考虑了事务完整性和作可用性。