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。
过去十年里，数字经济的蓬勃发展，不仅带来了数据爆炸性增长，也让数据的重要性日渐突显。
大数据(Big Data)，指无法在可承受的时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，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。
作者 CDA 数据分析师 大数据抽取转换及加载过程（ETL）是大数据的一个重要处理环节，Extract 即是从业务数据库中抽取数据，Transform 即是根据业务逻辑规则对数据进行加工的过程，
最近一直在听第一批的TIDB 的公开课(试)，其中前面课程讲授了TIDB 的设计理念与架构体系，这里TIDB 要求不希望在课程期间透露内容，这里就不进行透露，但初听的感想还是要谈谈的。 当然题目不大友好，但实话实说，如果这个理念推行下去，大数据分析这个行业呵呵。
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。
随着IT互联网信息技术的飞速发展和进步。目前大数据行业也越来越火爆，从而导致国内大数据人才也极度缺乏，下面介绍一下关于Hadoop环境中管理大数据存储技巧。
“当你不创造东西时，你只会根据自己的感觉而不是能力去看待问题。” – WhyTheLuckyStiff
传统化集中式存储存在已有一段时间。但大数据并非真的适合集中式存储架构。Hadoop设计用于将计算更接近数据节点，同时采用了HDFS文件系统的大规模横向扩展功能。
“数据科学家=统计学家+程序员+讲故事的人+艺术家。“ – Shlomo Aragmo。博主总结了一些在大数据学习工作过程中容易出现的一些问题，希望能给各位带来帮助，愿各位都能在2019年更上一层楼！
在1990年，每一台应用服务器都倾向拥有直连式系统(DAS)。SAN的构建则是为了更大的规模和更高的效率提供共享的池存储。Hadoop已经逆转了这一趋势回归DAS。每一个Hadoop集群都拥有自身的—
数据本地化是为了确保大数据集存储在计算节点附近便于分析。对于Hadoop，这意味着管理数据节点，向MapReduce提供存储以便充分执行分析。它实用有效但也出现了大数据存储集群的独立操作问题。以下十项是Hadoop环境中管理大数据存储技巧。
MLSQL 有一段时间致力于融合大数据平台和算法平台，实现 【同一个平台，同一个语言。】。事实上我们通过各种方式做到了,通过整合Spark ML,Spark ML周边，以及Python的支持（环境使用Conda）来完成，但是依然不够完美。为什么呢？
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
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。
现在是数据时代，大数据技术非常火。大数据的基石是基础架构，也可以说是云计算。超融合是云计算的一个细分场景。在这个以大数据和云计算为主题的公众号中来点超融合，应该不算超出话题，欢迎围观和指正。 超融合HCI全称是超融合基础架构Hyper-Converged Infrastructure，百度百科中有一个完整的定义：是指在同一套单元设备（x86服务器）中不仅仅具备计算、网络、存储和服务器虚拟化等资源和技术，而且还包括缓存加速、重复数据删除、在线数据压缩、备份软件、快照技术等元素，而多节点可以通过
大数据技术的核心，离不开分布式理论。大数据从概念走向落地，也是因为大数据技术的成熟，换句话说，就是大数据技术使得大规模数据处理成为可能，而大数据技术背后的核心，指向的是分布式理论。今天我们就来具体讲一讲分布式技术基础入门。
在大数据处理的各项技术当中，Hadoop的地位无疑是得到充分肯定的，做大数据，避不开Hadoop，学大数据，当然也必学Hadoop。而对于很多零基础学习者，学Hadoop不知道该从何着手，那么今天的大数据入门到及进阶，我们来分享一下Hadoop学习路线规划。
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。
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。
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
近日，中国移动公布了2019年至2020年分布式块存储产品集中采购招标公告。自2017年以来，中国移动已经组织了两次分布式文件存储集采，本次集采是电信运营商行业的首次分布式块存储大规模集采，吸引了众多包括浪潮、华为等在内的十多家厂商参与投标。最终，浪潮在为期5个月的测试中率先完成测试，并且凭借过硬的产品实力，勇夺综合成绩第一。
近日，Gartner发布了2019年全球分布式文件存储关键能力报告（Critical Capabilities for Distributed File Systems），Dell EMC、IBM、浪潮、华为、Qumulo、Pure Storage、Red Hat共7家全球主流厂商入围测评。
最近在看关于大数据、数据仓库 、数据架构的《数据架构：大数据、数据仓库以及Data Vault》一书，关于大数据有些思考，结合FineBI的Spider引擎，可看看Spider引擎对于大数据的阐释，以及在大数据平台架构中，可以处于什么样的位置。
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。
大数据时代，数据来源途径越来越丰富，而且类型也很多花样，存储和数据处理的需求量很大，对于数据展现也非常的高，并且很看重数据处理的高效性和可用性。
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。
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。
大数据是近五年兴起的行业，发展迅速，很多技术经过这些年的迭代也变得比较成熟了，同时新的东西也不断涌现，想要保持自己竞争力的唯一办法就是不断学习。但是，大数据需要学习什么？
1、联网设备增加 数据量随之上升 大数据时代来了。当所有人都争吵着这件事情的时候，当所有企业都看好大数据的发展前景的时候，却都很少关注这些数据从哪儿来，我们有没有足够优秀的技术能力处理这些数据。 联网设备增加 数据量随之上升 网络的发展无疑为我们迎接大数据时代、智能计算时代铺好了路。根据研究公司的预测，全球联网设备正在增加，在部分国家，人均联网设备早已超过2台;如此大量的联网设备和不断提高的网络速度都在让社会的数据量快速增长，智慧城市、平安城市的实现也是以视频监控等视频数据为基础，成为大数据时
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。
内容来源：2017年11月19日，饿了么资深后端工程师江骏在“11.19上海 | K8S Sail！系列技术沙龙”进行《饿了么Docker&K8S实践经验分享》演讲分享。IT 大咖说（微信id：itd
近日，权威调研机构Gartner公布2021年二季度全球存储市场报告。报告显示，二季度全球存储市场出现复苏迹象，销售额达到331.5亿元，同比小幅增长3.5%；出货量为8.5万套，同比下降5.7%。
许多大型企业都有结构化大数据，围绕大数据，大型互联网企业和初创企业“百家争鸣”，各家同质应用竞争日益激烈，服务范围涵盖大数据应用、硬件、技术等，随着数据爆炸性增长，为了帮助企业将数据能力与业务结合，提升效率、降低成本乃至最终提升盈利能力，业务部门亟需利用线上实时反馈数据辅助决策支持以提高服务水平，大数据的统一正成为使用传统方法管理的难题。而Alluxio在大数据系统性能提升以及生态系统多组件整合的进程中扮演着重要角色。
在面对大批量的数据处理任务的时候，Hadoop已经成为稳定高效的平台框架选择，Hadoop在大数据处理上得到重用，那么就代表着想要从事大数据行业的我们，也需要对于Hadoop有足够充分的认识和掌握，今天的Hadoop入门学习，为大家分享Hadoop的核心设计思想。
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
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
传统上，无论是基于 MapReduce 的数据流，还是基于 Spark/Flink 的流水线，其数据的来源和最终落脚点都可以是分布式存储（比如 GFS、HDFS、S3）。
大数据无疑是目前IT领域的最受关注的热词之一。几乎凡事都要挂上点大数据，否则就显得你OUT了。相信大多数人都能顺口说出大数据的四个特点：容量大，多样化，速度快以及高价值。但随着人们对于大数据的逐渐了解
1、扩展性 传统的是纵向扩展（服务器数量不变，每个的配置越来越高） 大数据是横向扩展（每个的配置不变，但服务器数量越来越多） 2、分布式 传统的是集中式存储，集中式计算 大数据是分布式存储，分布式计算 3、可用性 传统的是单份数据（存储数据的磁盘少） 大数据是多份数据（存储数据的磁盘多） 4、模型 传统的是移动数据到程序端 大数据是移动程序到数据端（减少了大量的IO开销和网络开销，利用并行计算，并行存储）
本文介绍了如何利用SuperMap iDesktop GIS 9D产品在大数据空间可视化方面的应用，主要从实时展示、历史查看、信息提取三个方面进行了详细阐述。通过结合硬件加速、分布式存储、大数据空间分析等技术，SuperMap GIS 9D产品在大数据空间可视化方面提供了丰富、高效、多层次的解决方案，能够满足管理者对大数据空间可视化的要求。
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决
我们做政企客户的解决方案支撑工作，一直在跟客户提到“大数据”，通过大数据就能将数据转化成推动精准营销、精准管理的利器。但实际，我们对大数据的理解有多少，今天我们用几张图帮助建立对大数据的技术理解。
想学习大数据技术，是不是首先要知道大数据技术有哪些呢？这样也好知道自己未来应该往哪个方向发展，应该重点学习哪些知识？
大数据是一系列技术的统称，经过多年的发展，大数据已经形成了从数据采集、整理、传输、存储、安全、分析、呈现和应用等一系列环节，这些环节涉及到诸多大数据工作岗位，这些工作岗位与物联网、云计算也都有密切的联系。
在16年8月份至今，一直在努力学习大数据大数据相关的技术，很想了解众多老司机的学习历程。因为大数据涉及的技术很广需要了解的东西也很多，会让很多新手望而却步。所以，我就在自己学习的过程中总结一下学到的内容以及踩到的一些坑，希望得到老司机的指点和新手的借鉴。 前言 在学习大数据之前，先要了解他解决了什么问题，能给我们带来什么价值。一方面，以前IT行业发展没有那么快，系统的应用也不完善，数据库足够支撑业务系统。但是随着行业的发展，系统运行的时间越来越长，搜集到的数据也越来越多，传统的数据库已经不能支撑全量数
Hadoop数据采集技术，实现对互联网公开数据的一个全网采集、分析等功能，在提升效率的同时能够降低大数据的成本，提高大数据的价值。Hadoop技术的使用为互联网企业的发展也带来了便捷，那么Hadoop大数据有何优势？
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
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