大数据与海量存储_海量数据存储与查询_海量数据存储与检索 - 腾讯云开发者社区 - 腾讯云

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vivo 云服务海量数据存储架构演进与实践

随着 vivo 云服务业务发展，云服务用户量增长迅速，存储在云端的数据量越来越大，海量数据给后端存储带来了巨大的挑战。云服务业务这几年最大的痛点，就是如何解决用户海量数据的存储问题。...为了解决海量数据的存储问题，云服务将分库分表的 4 板斧：水平分表、垂直分表、水平分库、垂直分库，全部进行了实践。 1、水平分表荆棘之路 1：浏览器书签、便签单库单表，单表数据量已过亿级怎么办？...当空间存在瓶颈后，我们对各模块数据的存储空间分布进行了分析，情况如下：单库磁盘容量5T，联系人数据占用存储空间2.75T（55%），短信数据占用存储空间1T（20%），其他所有模块数据共占用存储空间500G...如果采用常规的扩容方案，那我们将面临着海量存量数据的迁移重新路由问题，成本太大。...最终线上联系人数据库进行数据压缩的效果如下：六、写在最后本文介绍了云服务随着业务发展，海量数据存储所带来的挑战，以及云服务在分库分表、数据库数据压缩上的一些经验，希望能提供借鉴意义。

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海量数据的存储与访问瓶颈解决方案-数据切分

这些海量数据的存储与访问成为了系统设计与使用的瓶颈，而这些数据往往存储在数据库中，传统的数据库存在着先天的不足，即单机（单库）性能瓶颈，并且扩展起来非常的困难。...如果单机数据库易于扩展，数据可切分，就可以避免这些问题，但是当前的这些数据库厂商，包括开源的数据库MySQL在内，提供这些服务都是需要收费的，所以我们转向一些第三方的软件，使用这些软件做数据的切分，将原本在一台数据库上的数据...那么我们如何做数据切分呢？数据切分数据切分，简单的说，就是通过某种条件，将我们之前存储在一台数据库上的数据，分散到多台数据库中，从而达到降低单台数据库负载的效果。...；二次扩展时，数据迁移、维护难度大。...无论是垂直切分，还是水平切分，它们解决了海量数据的存储和访问性能问题，但也随之而来的带来了很多新问题，它们的共同缺点有：分布式的事务问题；跨库join问题；多数据源的管理问题针对多数据源的管理问题

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海量数据存储技术(cpu制造瓶颈)

对于海量数据的处理随着互联网应用的广泛普及，海量数据的存储和访问成为了系统设计的瓶颈问题。对于一个大型的互联网应用，每天几十亿的PV无疑对数据库造成了相当高的负载。...为什么要数据切分上面对什么是数据切分做了个概要的描述和解释，读者可能会疑问，为什么需要数据切分呢？像 Oracle这样成熟稳定的数据库，足以支撑海量数据的存储与查询了？为什么还需要数据切片呢？...这种情况显然是应该避免的，因为它导致相同内容被存储到不同缓冲中去，降低了系统存储的效率。分散性的定义就是上述情况发生的严重程度。好的哈希算法应能够尽量避免不一致的情况发生，也就是尽量降低分散性。...为了具有可扩展性和高可用性特点，集群的必须具备以下两大能力：（1）负载均衡－－负载均衡能把任务比较均衡地分布到集群环境下的计算和网络资源。...集群的分类集群主要分成三大类：高可用集群(High Availability Cluster/HA)，负载均衡集群(Load Balance Cluster)，高性能计算集群(High Performance

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海量数据存储硬件平台解决思路

网络平台部以构建敏捷、弹性、低成本的业界领先海量互联网云计算服务平台，为支撑腾讯公司业务持续发展，为业务建立竞争优势、构建行业健康生态而持续贡献价值！...如此海量的规模需要多大的存储空间，采用怎样的软硬件解决方案，小编有幸请到我们的存储硬件技术大拿守锋和大家一起聊聊腾讯的存储硬件架构及有关存储的技术应用。...，所以对于用户来说希望存储的有效期是无限期的，但设备的寿命是有限的，如何能够长期保持用户的数据无丢失将是技术上非常大的挑战。...3.1 采用大容量存储部件提高存储密度简单粗暴地采购大容量的HDD硬盘，减少单位采购成本和提高存储密度，看似简单，其实也不简单。...使用块RAID技术，基本原理就是先把一个大的磁盘化成很多小块，这些小块与集群内的其它服务器的硬盘上的小块做备份和RAID，如下图所示： ?

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什么是海量数据海量数据与大数据的关系

在人们还没有搞明白大数据的情况下，又出现了一个海量数据，海量数据与大数据的关系是什么，他们有什么关联吗？还是大数据的升级版才是海量数据，今天来聊一下海量数据与大数据的关系吧！...image.png 1、什么是海量数据，什么是大数据所谓的海量数据从字面上理解就是数据多到已经用大海来形容了，现实中也确实如此。...2、海量数据与大数据的关系海量数据与大数据的关系其实是相互的，海量数据可以包含在大数据里面，同样大数据也可以包含在海量数据里面。...海量数据需要找合适的数据来进行计算时，大数据也可以将海量数据分解并帮助其计算完成。所以海量数据与大数据的关系是相互的，在对方有困难的时候都会伸出手来帮助，海量数据与大数据的关系一定是不错的。...海量数据与大数据通俗的说就是，海量数据有时候不能一个人完成的事情会找帮手一起完成，而大数据则是喜欢把一个大任务分解成多个小任务再逐一完成。

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关于云计算的海量数据存储模型

关于云计算的海量数据存储模型引言随着越来越多的人使用计算机，整个网络会产生数量巨大的数据，如何存储网络中产生的这些海量数据，已经是一个摆在面前亟待解决的问题。...，实现海量数据的分布式存储。...2.3 基于云计算的海量数据存储模型根据数据的海量特性，结合云计算技术，特提出基于云计算的海量数据存储模型，如所示在中，主服务控制机群相当于控制器部分，主要负责接收应用请求并且根据请求类型进行应答。...存储节点机群相当于存储器部分，是由庞大的磁盘阵列系统或是具有海量数据存储能力的机群系统，主要功能是处理数据资源的存取。HDFS 和Hbase 用来将数据存储或部署到各个计算节点上。...与云计算系统相比，云存储可以认为是配置了大容量存储空间的一个云计算系统。

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MyCat02——解决数据库海量存储与快速查询

1 什么是 MyCat随着互联网的发展，数据的量级也是呈指数式的增长，从GB到TB到PB。传统的关系型数据库已经无法满足快速查询与插入数据的需求。那么如何使用关系型数据库解决海量存储的问题呢？...此时就需要建立数据库的集群，那么为了提高查询性能，我们可以将一个数据库的数据分散到不同的数据库中存储，或者在集群中对不同数据做读写分离。...2.2 读写分离使用 MyCat 可以实现对集群数据库进行读写分离，即部分数据库仅做查询服务，部分数据库仅提供增加、删除、修改的服务。...通过指定条件，将存放在同一个数据库中的数据，分散保存在多个数据库中，以达到减轻单台设备负载的目的。垂直切分：按照不同的表，将数据切分到不同的数据库中。...水平切分：根据表中数据的逻辑关系，将同一个表中的数据按照某种条件，拆分到多个数据库中。

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IM系统海量消息数据是怎么存储的？

一、与消息相关的主要场景 1、存储和离线消息。现在的IM系统，消息都要落地存储。这样如果接收消息的用户不在线，等他下次上线时，能获取到消息数据。...三、存储消息关键点 1、离线消息离线消息读取频繁（写也有一定压力），但是检索逻辑简单（参看《一个海量在线用户即时通讯系统（IM）的完整设计》拉取离线消息章节）。...我们采用内存数据库（Redis）存储，主要结构使用SortedSet（可以有更高效的存储结构，但Redis不支持）。对于群消息，采用扩散写方式（一条群消息给每个群成员都写一份）。...2、历史消息历史消息的访问频率低，但是每条消息都需要存储，我们采用关系型数据库（MySQL）存储，重点考虑写入效率。对于群消息，采用扩散读方式（每条群消息只写一条记录）。...离线消息读取策略参看《一个海量在线用户即时通讯系统（IM）的完整设计》拉取离线消息章节。理论上读取离线消息的时间复杂度为O(log(N)+M)， N 为离线消息的条数， M 为一次读取消息的条数。

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海量日志数据存储用 elasticsearch 和 hbase 哪个？

首先看两者的简单介绍： ElasticSearch：是一个基于Lucene的搜索引擎； HBase：是一个开源的，非关系的，分布式的数据模型存储引擎；两个框架都可以做分布式的存储和搜索，但是在海量日志数据面前...数据量：两者都是支持海量数据的。...由于HBase天生的大数据身份，本能的支撑更大量级的数据；ES最开始只是一个基于Lucene的搜索引擎，后期加入了存储的扩展，也就是说ES在存储扩展上可能会非一些力气。...简单一句话：考虑存储的场景使用HBase；考虑查询的场景使用ES；当然两者结合更完美。

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1.8亿条海量Txt数据存储MySQL实践

0.导语最近出去旅游了，嗨皮了嗨皮，明天上班，开始做作业，今日将1.8亿数据存储的方式进行总结，欢迎大家拍砖！...预告：后面推送大数据伪分布式从零搭建到1.8亿海量数据从Mysql至HBase数据转存技术分析与应用！ 1.搭建MySQL数据库电脑环境为Ubuntu16.04系统。...#启动 sudo service mysql start #停止 sudo service mysql stop #服务状态 sudo service mysql status 2.导入海量GPS数据...导入数据之前，根据字段描述编写SQL语句进行创建数据库与表操作。字段描述：数据以ASCII文本表示，以逗号为分隔符，以回车换行符(0x0D 0x0A)结尾。...另外,load与insert的不同还体现在load省去了sql语句解析,sql引擎处理,而是直接生成文件数据块,所以会比Insert快很多. 4.出租车轨迹数据的分析 4.1 统计总记录数、统计出租车数量

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hbase解决海量图片存储

与前面方案不改变HDFS本身不同，淘宝TFS对HDFS的元数据存储架构进行了调整。...在元数据节点仅存放数据块与数据节点的映射，而将文件与数据块的映射关系保存到文件名，不再需要在元数据节点同时存放这两类映射，最终实现了系统层面解决小文件问题。...表1：基于HBase的海量图片存储技术的大表设计 HBase是采用面向列的存储模型，按列簇来存储和处理数据，即同一列簇的数据会连续存储。...由于用单元格(Cell)存储图片小文件的内容，上述存储数据的过程实际上隐含了把图片小文件打包的过程。搭建HBase集群后，采用上面设计的大表即可存储海量图片。...代码1：用HCoIumnDescriptor将数据块限制调整为512KB 图1 配置代码上述基于HBase的海量图片存储技术具有如下优点： (1)通过将图片属性信息与图片内容存储到一个大表中

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海量数据查询方案mysql_Mysql海量数据存储和解决方案之二—-Mysql分表查询海量数据…

关键词：分库分表，路由机制，跨区查询，MySQL 数据变更，分表数据查询管理器与线程技术的结合，Cache 前面已经讲过Mysql实现海量海量数据存储查询时，主要有几个关键点，分表，分库，集群，M-S，...分库是如何将海量的Mysql数据放到不同的服务器中，分表则是在分库基础上对数据现进行逻辑上的划分。...MySQL对于海量数据按应用逻辑分表分数据库，通过程序来决定数据存放的表。但是跨区查询是一个问题，当需要快速查找一个数据时你得准确知道那个数据存在哪个地方。...海量数据查询时，还有很重要的一点，就是Cache的应用。不过是不是Cache在任何时候都是万能贴呢？不一定。Cache也命中率，维护等问题。...被查询的名字服务器在它的本地数据中寻找所需数据。如果没有找到答案，它就在本地数据中找出与所要查询的名字服务器最接近的名字服务器的名字和地址，并作为指示返回给查询者，帮助它把解析过程进行下去。

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Hadoop | 海量数据与Hadoop初识

---- 是什么 Hadoop是一个使用JAVA开发的开源框架，是一个可以分析和处理海量数据的软件平台。它允许在整个集群使用简单编程模型计算机的分布式环境存储并处理大数据。...2003年Google发表了一篇论文谷歌文件系统GFS(google File System)，google公司为了存储海量搜索数据而设计的专用分布式文件系统，可运行在普通的廉价硬件上。...HDFS能提供高吞吐量的数据访问，适合那些有着超大数据集（large data set）的应用程序。 HDFS的设计特点是：大数据文件，非常适合上T级别的大文件存储。...MapReduce的关键元素： Client：切分文件，访问HDFS，与NameNode（JobTracker）交互获取文件位置，与DataNode（TaskTracker）交互读写数据 JobTracker...另外，对于没有项目需求的童鞋们，小媛在面试时被问到了大量的大数据题目，主要都与MapReduce有关，有面试相关需求的童鞋记得重点关注MapReduce原理与应用鸥！

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【鹅厂网事】海量数据存储硬件平台解决思路

如此海量的规模需要多大的存储空间，采用怎样的软硬件解决方案，小编有幸请到我们的存储硬件技术大拿守锋和大家一起聊聊腾讯的存储硬件架构及有关存储的技术应用。...，所以对于用户来说希望存储的有效期是无限期的，但设备的寿命是有限的，如何能够长期保持用户的数据无丢失将是技术上非常大的挑战。...3.1 采用大容量存储部件提高存储密度简单粗暴地采购大容量的HDD硬盘，减少单位采购成本和提高存储密度，看似简单，其实也不简单。...使用块RAID技术，基本原理就是先把一个大的磁盘化成很多小块，这些小块与集群内的其它服务器的硬盘上的小块做备份和RAID，如下图所示：这个时候，当业务访问数据时，可以从不同的磁盘上同时获取有效数据并组合在一起...欢迎关注公众帐号“鹅厂网事”，我们给你提供最新的行业动态信息、腾讯网络与服务器最接地气的干货分享，还有一大波互动交流板块和有奖活动正在筹备当中，需要您的热情参与哦，敬请期待！

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腾讯海量存储与CDN的自动化运维

9月14-15日，GOPS全球运维大会上海站圆满举行，为期两天的运维盛宴，为各位运维人带来了相互交流和学习的绝佳平台，来自腾讯技术工程事业群（TEG）架构平台部的裴泽良给大家带来了「腾讯海量存储与CDN...（内含高清PPT），请点击下方「腾讯技术课小程序」卡片即可查看：同时附上整理好的演讲稿：裴泽良，来自腾讯技术工程事业群的架构平台部，从事运营系统相关的建设工作超过8年，参与建设了腾讯云CDB、腾讯海量文件存储系统...腾讯架构平台部是做什么的腾讯架构平台部提供了微信QQ聊天的图片，朋友圈图片，QQ音乐里面的歌曲，腾讯游戏，应用宝里面的app的下载，腾讯云的COS对象存储，点播，直播，以及腾讯视频的点播，直播，这些产品背后的海量存储与...对于海量的运营来说，管控平台是运营系统操作生产机的唯一途径，绝不允许有人再通过expect直接ssh这种方式来操作生产机，所以管控平台是自动化运营中非常基础与重要的一环。...在未来，我们会在运维安全方面继续探索，在AI ops方面持续迈入，以及持续深挖运营中海量数据的价值。 ?

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Python海量数据的生成与处理

文章目录 Python海量数据的生成与处理概述生成1亿条数据直接读取测试加载数据查看占用内存大小：确定重复次数的最大值生成10亿条数据直接读取测试加载数据通过分块加载数据加载每个块的统计结果...通过分组聚合重置排序获取IP数量的值 Python海量数据的生成与处理参考：https://blog.csdn.net/quicktest/article/details/7453189 概述生成...由于生成1亿条数据没压力，现在生成5亿条数据将： if __name__ == '__main__': from time import ctime print(ctime())...10.197.76.210 7292 38627 10.197.233.73 7286 11341 10.197.138.168 7282 校验结果是否正确 df22["IP"].sum() 输出如下： 500000000 与原始数量一致...，表示过程没有问题，到此，基于pandas的海量数据处理顺利完成。

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海量图片存储解决方案

为此，杉岩数据推出了强大的对象存储产品，解决企业对海量图片、视频等非结构数据存储需求，以便更好的挖掘非结构化数据的价值。...三级数据可靠性体系，保障业务高可用杉岩对象存储提供了先进的三级数据可靠性体系，通过单集群故障自愈、跨集群容灾、建立备份机制三大措施来确保企业数据安全可靠，从而保障业务的高可靠和高可用性。...提供高效的数据流转与访问架构通过进行分支机构到主数据中心的数据汇聚，新增数据自动汇聚到主数据中心，实现数据统一管理和运维。当分支机构需要访问数据时，可实现CDN内容分发网络效果，提升数据传输速率。...对象存储+AI，创造无限可能在完成大量非结构化数据积累后，企业可以通过结合AI先进的数据分析与挖掘技术，发挥海量数据背后的价值，为更多智能化的新业务系统提供强劲助力，支撑企业业务发展。...科技世界日新月异，云、大数据、人工智能等新兴技术的发展和普及快到让人惊叹。杉岩数据将一直专注软件定义存储领域的技术与创新，为企业用户提供数据存储强劲支撑，帮助企业更好、更快、更省心的迎接美好的未来。

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如何依托腾讯云完成海量数据的存储和备份

在我们提供的安防监控体系中，每个监控系统每天会产生几个 T 的视频数据，这些未经处理的视频数据一般需要存储几个星期，经过剪辑和压缩处理的视频数据可能需要归档存储三个月至半年。...如此大量的视频数据，如果在本地备份并归档，将长期占用硬盘存储空间，不仅扩容麻烦，而且很容易出现单点故障，难以保证数据备份/归档安全。...因此，我们考虑依托公有云服务，来实现海量音视频监控数据的存储、备份以及归档。...由于业务特性（安防监控的数据存储要求安全、海量、上传下载快），所以我们对现有的公有云产品做了调研，了解到，腾讯云的对象存储目前可支持：1、理论上无限大的存储空间；2、可以存储无限大的单个文件；3、对每一个文件都进行...在将存储和上传/下载业务迁移上云后，我们随之考虑引入关于智能语音、视频格式转化、万象优图图片处理和人脸识别等腾讯云大数据与 AI 产品，以期能拓展安防监控的业务领域，深挖行业潜力，通过集成创新来推动产品升级

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Json海量数据解析Json海量数据解析

Json海量数据解析前言在android开发中，app和服务器进行数据传输时大多数会用到json。...这时候每次登陆时候会去服务端同步所有的商品、分类等数据。而这时候，当商品的数量很大的时候，客户端拿到数据时候对app来说还是比较大的。...而server端是将所有的数据序列化为json字符串存入到文件，然后app去下载文件并进行解析。下面说下我的修改历程。...第一版代码是直接讲文件读出为字符串，使用gson直接反序列化 new Gson().fromJson(String s,Type type)这时候OOM，查看日志，发现文件读出字符串时候直接OOM了（当初并没有考虑会有这么大的数据...20W条数据，内存不断的被消耗。

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海量数据, 为何总是海量垃圾 ?!

2017.9.10, 深圳, Ken Fang 雷军说：我拥有海量的数据, 却不知道怎么用？每年, 花在存储海量数据的费用, 也是海量；足以使企业破产⋯ 为何会如此？...大家都明白的 Common Sense: 做海量数据分析, 要先能建立数据模型；有了数据模型, 我们才能从 “海量” 数据中, 去提炼出 “有用” 的数据。...海量数据分析最关键、最重要的ㄧ步：将海量数据 “转换” 为有用的数据。而数据模型建立的前提是： @ 要能先分析出, 产生数据背后的 “用户的目的” 。例如：用户是基于什么样的社会事件？天灾？...这样的数据, 再如何的 “海量”, 也根本没法经由 “数据分析师”, 使用任何的数据分析工具, 建立出任何有效的数据模型；海量数据将永远没办法转换为有用的数据。为什么谷歌能做得到？...所以, 别再采集, 更别再存储： “海量”、“没目的”、“没意义”、“不持续性” 的数据了⋯

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