行式存储 传统的数据库是关系型的，且是按行来存储的。如下图： ? 其中只有张三把一行数据填满了，李四王五赵六的行都没有填满。 列式存储 为了与传统的区别，新型数据库叫做非关系型数据库，是按列来存储的。如下图： ? 初次看列式存储稍微有点懵，下面给出行存与列存的转换： 原来张三的一列（单元格）数据对应现在张三的一行数据。 ③ 行式存储存的都是业务数据，列式存储除了业务数据外，还要存储列名。 官方介绍 Apache Hbase是Hadoop数据库，一个分布式、可扩展、大数据存储。 当你需要随机地实时读写大数据时使用Hbase。它的目标是管理超级大表-数十亿行X数百万列。 Hbase是一个开源的、分布式的、带版本的、非关系型数据库，模仿谷歌的BigTable。BigTable使用Google File System作为分布式数据存储，同理Hbase使用HDFS。
什么是文件存储？ 文件存储带有文件系统，主要是以文件的形式存放数据，能将所有的目录、文件形成一个有层次的树形结构来管理，通过“树”不断伸展的枝丫就能找到你需要的文件。 存储协议主要是NFS、CIFS等，以统一命名空间的形式共享一个存储空间，能够支持成百上千的用户进行访问并上传下载文件，共享非常方便。 什么是对象存储？ 对象存储可以说是存储界备受瞩目的“网红”选手。 文件存储和对象存储都是非结构化数据存储的主要形态，两者的主要区别是什么呢？ 我们可以把非结构化数据的读写过程看作是在停车场停车和找车的过程，文件存储相当于自助停车而对象存储相当于代客泊车。 什么是块存储？ 块存储通常是裸盘（未格式化的硬盘）的形式，逻辑硬盘上有很多固定大小的数据分区，按照字节来存储和访问。 块存储主要用来存储数据库等结构化数据，在随机读写的速度和可靠性方面的强劲实力是最好的依靠。 如何选择适合您业务场景的存储？
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在逻辑上属于同一数据记录（通常由键标识）的值的集合构成一行。 对数据库进行分类的方法之一是按数据在磁盘上的存储方式进行分类：按行或按列进行分类。 而两个开源的、面向列数据存储的先驱则是MonetDB和C-Store（C-Store是Vertica的开源前身）。 01 面向行的数据布局 面向行的数据库按记录或行来存储数据。 ），我们需要在列级别上保留一些元数据，以标识与它关联的其他列中的数据点是哪些。 理解宽列式存储的概念表示是有用的，而它们的物理布局也有所不同。列族的数据布局示意图如图1-4所示：列族被单独存储，但在每个列族中，属于同一键的数据被存储在一起。 ? ▲图1-4：WebTable的物理结构 关于作者：Alex Petrov是一位数据基础架构工程师，数据库和存储系统的狂热爱好者，Apache Cassandra 提交者和PMC成员，精通存储、分布式系统和算法
你好，这里是网络技术联盟站。 昨天给大家带来了对象存储，对象存储是存储解决方案中的一种： 那么今天给大家普及一下另外一种存储：文件存储。 什么是文件存储？ 文件系统还存储每个文件的元数据，元数据是有助于识别文件的基本信息，包括文件名、文件大小、文件创建日期和上次修改时间，文件在多个文件夹级别中以分层方式列出。 除了将数据存储在个人 PC 上的方式之外，文件存储是用于共享存储的主要存储类型，称为网络附加存储或 NAS。NAS 系统允许多个服务器及其支持的用户访问集中存储池的定义共享。 文件存储和对象存储的区别 1、历史 文件存储的存在时间远远超过对象存储，文件存储是系统用来组织和存储数据的原始方法，技术商的进步促使对象存储在 90 年代中期兴起。 2、数据隔离 文件存储不采取措施将数据与系统隔离，所有相关数据都存储在实际文件夹中。 对象存储将其持有的数据存储在与物理系统分开的数字数据仓库中。
数据是什么？这几乎成为一个我们熟视无睹的问题。 有不少朋友脑子里可能会直接冒出一个词“数字”——“数字就是数据”，我相信会有一些朋友会斩钉截铁地这么告诉我。 先看下面这组例子： “000000” 这里有6个0，请问它是数据吗？ 我们再看这样的例子： “11111aa” 这里有5个1和2个a，那么它是数据吗？ 也许你可能会摇摇头，“这到底是啥意思？” 我们回过头再想想刚才的问题可能会得到比较令自己和他人信服的回答“承载了信息的东西”才是数据，换句话说，不管是石头上刻的画，或者小孩子在沙滩上歪歪扭扭写出的字迹，或者是嬉皮士们在墙上的涂鸦，只要它表达一些确实的含义 ，那么这种符号就可以被认为是数据。 不难看出，一些符号如果想要被认定为数据，那就必须承载一定的信息。而信息很可能是因场景而定，因解读者的认知而定，所以一些符号是不是可以被当做数据，有相当的因素是取决于解读者的主观视角的。
马克-to-win：DBMS （database management system---数据库管理系统）像mysql，oracle，sql server之类，首先没什么神秘的，都只是某个公司编的一个软件而已 ，比如mysql是MySQL AB公司编的，而sql server是微软编的。 在你启动软件之后，你可以在这个软件中以行列二维数据表的形式存入你的数据，之后还可以用sql语言去和你的表打交道。这一切都要归功于 人家编的软件DBMS，比如mysql等。
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 数据库到底存储的什么呢? 是具体的文件,音频,文档,表格,字段吗? 其实都不是. 数据库中存储的是地址, 比如用户想看视频，用户通过浏览器访问视频网站的网址，视频网站服务器解析用户浏览器的请求(url)，然后服务器访问视频网站的数据库服务器，从数据库服务器中得到该视频存放的地址（路径
IDC预测软件定义存储未来四年复合增长率高达12.8%，据伦敦研究机构Omdia预测到2023年，软件定义存储市场规模约为860亿美元。那么，为什么软件定义存储是未来，它有什么顺应时代浪潮的地方呢？ 四、云计算的普及和存储虚拟化技术成熟 随着大数据时代到来，数据量的存储需求迅速增长，越来越多的企业把数据存储作为重要项目管理。 存储设备的差异性使高效管理设备面临诸多困难，虚拟化是存储管理效率提升的重要解决方案，存储虚拟化技术可提升存储设备效率管理，整合不同类型存储资源，解决异构存储系统兼容性、扩展性、可靠性、容错容灾问题。 云计算是以数据为中心的一种数据密集型的超级计算，在数据存储、数据管理、编程模式、并发控制、系统管理等方面具有自身独特的技术，云计算改变了信息/IT 服务的提供方式。 虚拟化技术是一种调配计算资源的方法，其将应用系统的硬件、软件、数据、网络、存储等隔离开，从而打破数据中心、服务器、存储、网络、数据和应用中的物理设备之间的划分，实现架构动态化，并达到集中管理和动态使用物理资源及虚拟资源的目的
现在，您可以为DataNode数据目录指定不同的存储类型，这样可以根据数据使用频率优化数据使用并降低成本。例如需要频繁使用的数据，可以存储在SSD中，而归档的数据可以存放在相对便宜的存储介质中。 集群中的每个DataNode都配置有一组数据目录，您可以为每个数据目录配置一个存储类型。存储策略指示在存储文件或目录时要使用的存储类型。 常见使用不同存储类型的原因包括： 1.数据集具有时间局部性(temporal locality)，比如时间序列数据。最新数据最初可以加载到SSD中以提高性能，然后随着时间的推移迁移到普通磁盘。 2.您需要将冷数据移动到更密集的归档存储，因为这些数据很少访问并且归档存储设备更便宜。这可以通过简单的老化策略来完成，比如将超过六个月的数据移动到归档存储。 要重置存储策略，可以参考上一章节。 迁移已有数据 要根据当前存储策略将数据移动到适当的存储，需要使用mover命令。使用mover -h获取可用选项列表。
值得注意的是，在峰会现场，山东省科技厅、济南超算、华为还共同揭牌了一个“数据密集型超算示范基地”，表达了海量数据存储在超算互联网中的关键价值。 首先，来看数据存储对超算互联网为何关键。 一方面，超算本身发展对数据存储的要求在变强。 普遍认为，超算互联网一定会走向“数据密集型”的道路。 然后，再来看数据存储在超算互联网中面临着什么挑战。 最后，再来看华为的技术创新是如何应对这些挑战的。 结语 数字经济磅礴而来，无论是产业数字化转型升级，还是城市治理能力的全面提升，亦或是高校科研院所突破重大研究课题，甚至公益环保组织推动社会的发展，超算中心都显示出强大的商业价值、社会价值推动力。
本文是作者在赤兔APP“数据挖掘”小组内在线分享的记录的第【1】部分。 我当初选择这个领域一部分原因是因为在一亩三分地论坛上看到的几篇介绍数据科学前景文章，另一部分原因就是觉得这个领域是未来的方向。 首先我想问大家一个问题，你们眼中的数据科学是什么？在此，我给了一个我老师上课时给出的定义： ? 数据科学实际上是基于大数据来回答问题和为决策提供支持的一系列方法：首先是发现问题，然后是获取数据，设计分析方法，实现分析，以及交流结。 下图中，陈丹奕老师给出了详细的流程图： ? 个性化的推荐想必大家每天都会看到，不管是电影推荐还是商品推荐，其背后的理论基础都是大数据分析和机器学习。 我们生活中的这些便利，都是数据科学的贡献。
有一部分是个人的见解和看法，未必正确 什么是数据科学 在搞懂什么是大数据前，先来了解下什么是数据科学。 因为在个人眼里所谓的大数据其实是数据科学的一个高阶状态。 数据科学是一个概念，没有一个固定的体系。 概率统计，密码学，数据库，所有对数据的操作都可以被称为数据科学 而数据科学其实主要是为了解决三个问题 data pre-processing; 数据前处理 data interpretation；数据翻译 ，这是现实生活方面的翻译，数据科学中的翻译其实也是这个概念，我们拿到的数据也许是我们不懂的格式和规律，这样我们就需要做一件事：看看数据“长什么样”它“表达了什么”。 3)数据进行了前处理的过滤，翻译的解析之后依旧是一堆数据，我们需要对他们做最后也是最重要的一件事，分析，按照自己的需求对数据进行分析或者分类或者预测，从这些大量复杂的数据中提取出有价值的信息。
一、什么是大数据 进入本世纪以来，尤其是2010年之后，随着互联网特别是移动互联网的发展，数据的增长呈爆炸趋势，已经很难估计全世界的电子设备中存储的数据到底有多少，描述数据系统的数据量的计量单位从MB（ 传统的数据处理方法是：随着数据量的加大，不断更新硬件指标，采用更加强大的CPU、更大容量的磁盘这样的措施，但现实是：数据量增大的速度远远超出了单机计算和存储能力提升的速度。 HDFS提供了海量数据的存储，MapReduce提供了对数据的计算。 但其底层实现上是把文件切割成Block（块），然后这些Block分散地存储于不同的DataNode上，每个Block还可以复制数份存储于不同的DataNode上，达到容错容灾之目的。 HDFS用块存储带来的第一个明显的好处一个文件的大小可以大于网络中任意一个磁盘的容量,数据块可以利用磁盘中任意一个磁盘进行存储.第二个简化了系统的设计,将控制单元设置为块,可简化存储管理,计算单个磁盘能存储多少块就相对容易
近年来，数据分析，数据挖掘和数据科学等领域不可谓不火热。而且人工智能、算法、数据科学领域的薪酬普遍高于传统互联网行业。 数据准备 数据准备过程可以针对数据仓库，也可以是普通数据文件。数据准备分为三个子步骤： ? 数据选取。 目的是确认挖掘任务的操作对象。 数据预处理。 一般包括消除噪声，推导计算缺省数据，消除重复记录、完成数据类型转换等。 数据变换。目的是将数据转换为适合数据挖掘需要的形式。 数据挖掘 数据挖掘首先要确定挖掘的任务或目的。 数据挖掘任务大致可以分为两大类： ? 分类预测任务 分类预测任务是从已经分类的数据中学习模型，并使用学习出来的模型去解决新的未分类的数据。例如：给出一个顾客的消费情况，判断其是重要客户的可能性。 描述型任务 根据数据内部具有的固有联系，生成对数据集中的数据关系或整个数据集的概要描述。 典型的描述型任务包括： 摘要：用于对数据集进行总结。 聚类：把没有预定类别的数据划分为几个合理的类别。
那时的存储是怎么解决的呢，还没有支持分布式存储的数据库。 以上技术发展路径奠定了数据湖发展的基础，下面我们看看把数据湖打开看看。 一、什么数据湖（Data Lake） 第一次看到数据湖这个词，大部分人都很自然的想到有大量的数据的。 “数据湖是一个集中式的存储库，允许您以任意规模存储所有结构化和非结构化的数据。 而数据仓库是将计算和存储重度耦合在一起。 数据湖有什么特别 数据湖的形态发展至今，保留了大数据生态的灵活性和生态的优势外，也在往数仓的性能和企业能力上发展。
显然，这一过程是是直接面向数据的，或者说我们是直接从数据开发模型的。 本系列其他文章将会分别对这些工作深入进行讲解，如果读者是第一次接触这些概念请不要纠结。 数据挖掘的基本流程 从形式上来说，数据挖掘的开发流程是迭代式的。 很多时候我们是对数据进行抽样，在这种情况下必须理解数据的抽样过程是如何影响取样分布，以确保评估模型环节中用于训练(train)和检验(test)模型的数据来自同一个分布。 3. 这里也能看出A公司的数据挖掘工程架构主要由三大块组成：底层数据仓库、中间数据引擎、高层可视化/前端输出。很多小伙伴问我，你是一名数据挖掘工程师呀，可为什么你前面的博文都是数据仓库和数据可视化呢？ 关于什么是数据挖掘如果读者还不清楚的话也不要纠结，跟着本系列一起学习一定能有所收获并会最终发现：数据挖掘是一门非常有趣的学问，比单纯的写代码要有意思多了。
数据是企业最重要的资源之一。它可以用来帮助你的生意顺利进行，实施新的策略，等等。 了解数据质量 数据一直是组织的核心。它是组织日常业务顺利进行和实施新战略的基石。 数据是决策的基础，提供信息，帮助得出各种见解，帮助做出有效决策所需的预测。收集数据的来源有多种。 例如: 内部数据库：这些是企业和机构中最相关、最可靠的数据源。 其他来源，如来自社交媒体、博客帖子、音频和视频的数据，正逐渐成为需要存储和分析的重要信息来源。 然而，并不是所有的数据都有用或服务于既定的需求。例如，假设我想买一栋房子。 3、一致性:数据值是提供一致的信息还是提供冲突的信息? 4、准确性:数据是准确的，还是过时的? 5、重复:数据记录或属性在不应该重复的地方是重复的吗? 2、数据量 数据量定义了分析所需的数据量。在数据质量计划开始时估计和评估数据量对于程序的成功是至关重要的。我们需要的数据是太少还是太多?观察的次数是多少?没有太多数据的缺点是什么?
1.NN的作用 保存HDFS上所有文件的元数据！ 接受客户端的请求！ 接受DN上报的信息，给DN分配任务(维护副本数)！ 2.元数据的存储 元数据存储在fsiamge文件+edits文件中！ fsimage(元数据的快照文件) edits(记录所有写操作的日志文件) NN负责处理集群中所有客户端的请求和所有DN的请求！ 第一次格式化NN时，此时会创建NN工作的目录，其次在目录中生成一个fsimage_000000000000文件 ②当NN在每次启动时，NN会将所有的edits文件和fsiamge文件加载到内存合并得到最新的元数据 ，将元数据持久化到磁盘生成新的fsimage文件 ③如果启用了2nn,2nn也会辅助NN合并元数据，会将合并后的元数据发送到NN 3.查看edits文件 如果直接使用cat命令打开edits文件你会看见一堆火星文 xml格式打开edits文件，会发现里面有七对record(记录)标签，即对写操作分为成了七步 标签里又有txid ：每次写操作命令，分解为若干步，每一步都会有一个id，这个id称为txid NN的元数据分两部分
什么是云原生？ “云原生”是一个被人们经常使用但不是定义很清楚的一个术语。我们认为“云原生应用”应有以下特点: 1. 这些云原生应用组件的实例包括调度软件、网络软件以及存储软件。 是什么让Portworx与众不同? Portworx最近赞助和参加了著名的DockerCon和ContainerCon大会。 容器市场的高速增长产生了许多新的供应商，许多与会者问我们，“你们与其他容器存储供应商有什么不同啊?”解释这一问题时需要我们从描述Portworx本身开始。 什么是Portworx? 更重要的是，Portworx可在每个容器级别中管理其快照、克隆副本和复制操作，使DevOps能够单独管理微服务，而不是像LUNs那用做传统存储系统的绑定组。 1.主机地址访问型存储: 主机地址访问型存储是在没有任何中央元数据服务器的情况下实现扩展存储。每个卷直接映射到宿主上（即不需要转译）。
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