经常做数据处理的伙伴们肯定会有这样一种体会：最近一周内的数据会被经常使用到，而比如最近几周的数据使用率会有下降，每周仅仅被访问几次;在比如3月以前的数据使用率会大幅下滑，存储的数据可能一个月才被访问几次 在数据被视为公司资产的时代，每个公司基本都会保存最近数年的数据，而这些数据尤其是冷数据的累积也给存储平台带来了甜蜜的负担。下面就来分享下如何解决这些“负担”。 那么对于历史数据来说，我们可以使用一批计算能力较弱，而硬盘较多、容量较大的SATA盘，而实时分析的场景，需要高性能的计算力和硬盘吞吐能力，我们选用SSD硬盘来支撑，此外HDFS还提供了内存存储类型，但我们的内存还是有限 要使用存储策略，我们需要在在每个数据节点上hdfs-site.xml中参数dfs.datanode.data.dir配置的由逗号分隔的存储位置使用的存储类型进行标记。 注：HDFS新加的ARCHIVE存储类型, 它是一种支持PB级的高容量存储但很少的 计算能力，用于归档数据使用，从上图可以看出冷数据适合使用archive存储类型。
大数据平台是一个发展非常迅速的方向。本周Apache撤回了13个和Hadoop相关的项目，也给还在鼔吹Hadoop大数据生态的可以说是当头一棒。 那么新一代的大数据或是数据平台存储方面有什么改善呢？ 说到新一代的大数据平台，不得不提当前的明星产品Snowflake。Snowflake俨然进一步定义了现代数据仓库发展的方向。 最上层提供一个数据湖管理服务，一个完整的SaaS平台，可以用于管理存储、计算、机器学习等管理角色。 所有分层相对独立，按需扩展, 易于管理。 开箱即用，随时关闭不需要的计算资源。 可以说目前大数据平台，数据平台都在从shared nothing架构向Shared Data在进行过渡，由传统的OS Database模型向计算和存储分离过渡。 新一代的大数据平台计算和存储分离已经成为趋势。 短时间个人自研的存储很难达到云厂家提供的S3类对象存储 ，S3类对象存储也将会成为新一代数据库，数据平台的存储架构。
一站式解决数据备份、共享、大数据处理、线上数据托管的云端存储服务，新用户享四重好礼
数据作为一种资产，若少了存储，就成了无根之木，失去了后续挖掘的价值。在小数据时代，受存储容量与CPU处理能力限制，在现在看来相当小的数据，在当时其实也可以认为是“大数据”了。 层出不穷的数据源也使得数据量产生了井喷似的迅猛增长。 此时，分布式存储与NoSQL的诞生回应了这样的需求，解决了大数据存储的根本难题。 数据存储工具如百花盛开，一时仿佛来到了数据存储的盛世。 这就引出了大数据平台数据存储的一个重要特征： 相同的业务数据会以多种不同的表现形式，存储在不同类型的数据库中，形成polyglot-db这种产生数据冗余的生态环境。 数据存储就是数据平台工程师手中的工具百宝箱，你需要熟悉各种工具的利弊，他们擅长处理的场景，然后再将好钢用在刀刃上，以求最大性的发挥工具的潜力。 记住，在大数据平台中，不是数据驱动而是业务场景驱动你对数据存储的技术决策。
今天，小编就据目前互联网行业的发展，以及大数据Hadoop分布式集群等等来讲解一下，政企如何搭建大数据计算服务平台。 Hadoop分布式集群如何帮助政企构建适用、实用的大数据计算存储服务平台? 1.大数据计算存储服务平台，主要定位完成大数据的采集、存储、计算 决定Hadoop大数据平台框架的是，需求以及其应用的领域及场景，想要通过Hadoop大数据平台接入哪些信息，并且进行如何的存储与计算。 大数据计算服务平台的搭建，从数据源----分布式数据采集----数据分析---数据存储等等一体化流程。 简单化部署运维、安全高可用、易操作性、轻量集成、一体化数据应用，帮助政企快速搭建Hadoop分布式计算存储服务平台。
将数据迁移至云中时，选择一个适合组织需求的策略很重要。随着数据迁移至云存储平台，有一些因素需要考虑，如你是否迁移了归档数据，他们具有不同的宕机需求。 IoT最佳存储系统 由于对象存储的无限扩展架构和持久的性质，它非常适合处理通过IoT文件积累的PB级的非结构化数据。对于云的主要选择，对象存储可以用于私有、公有和混合云平台。 通过在每个文件中提供广泛的元数据，对象存储可以筛选大量非结构化数据，却不会让你感到苦恼。 公有与私有云各自优缺点 当选择云存储平台时，你可能在公有云与私有云之间难以选择。 通过将被动数据迁移到较低的存储层，混合云平台可以清理急需的存储空间，否则可能会被很少访问的数据浪费。 根据供应商的不同，他们可能不支持你使用的服务器和应用程序，因此要注意这一点。在灾难发生后保护，并确保重要数据可用并不是一件小事，但是使用云存储平台可使提供商做更多的工作。
protobuf是什么 protobuf是google旗下的一款平台无关，语言无关，可扩展的序列化结构数据格式。 所以很适合用做数据存储和作为不同应用，不同语言之间相互通信的数据交换格式，只要实现相同的协议格式即同一proto文件被编译成不同的语言版本，加入到各自的工程中去。 这样不同语言就可以解析其他语言通过protobuf序列化的数据。目前官网提供了C++,Python,JAVA,GO等语言的支持。 我们定义一个数据比较多的article.proto文件来再次说明下proto语法的相关内容 syntax = "proto2"; message Article { required int32 article_id 这会引起一些问题在获取老版本的消息时，譬如数据冲突，隐藏的一些bug等。所以一定要用reserved标记这些编号标签以保证不会被使用上面proto文件，定义了enum枚举类型，嵌套的消息。
大数据技术：指的是各种快速增长海量数据无法透过目前主流软件工具，在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业快速和有效处理大数据的一种方法。 12.jpg 数据产生爆炸的原因：企业业务变革和转型导致增长数据 13.jpg 由于价值密度的高低与数据总量的大小成反比，如何通过强大的机器算法更迅速地完成数据的价值“提纯”成为目前大数据背景下亟待解决的难题 ，所以需要大数据技术。 14.jpg 大数据应用一阶段：辅助产品 15.jpg 大数据应用二阶段：创造价值 16.jpg 大数据应用三阶段：塑造我们 17.jpg
前面已经给大家讲了《从0到1搭建大数据平台之数据采集系统》、《从0到1搭建大数据平台之调度系统》，今天给大家讲一下大数据平台计算存储系统。 大数据计算平台目前主要都是围绕着hadoop生态发展的，运用HDFS作为数据存储，计算框架分为批处理、流处理。 一、传统的计算平台 我们都知道，没有大数据之前，我们计算平台基本是依赖数据库，大数据量的计算基本依赖Oracle数据库。Oracle很强大，支撑了很多年银行、电信业务数据的计算存储。 可以看作为用户编程接口，本身不存储和处理数据 依赖HDFS作为存储 我们看到Hive支持类SQL语法，我们可以很容易的把传统关系型数据库建立的数据仓库任务迁移到Hadoop平台上。 六、搭建自己的计算平台 开源的计算引擎这么多、我们如何选择合适的计算引擎搭建平台呢？ 下面分多个场景来和大家探讨下： 1、小公司、无大数据平台 真正的从无到有搭建大数据平台，开发人员较少。
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！ （三）存储硬件平台解决思路 为打造更好用的存储系统，更便宜的存储系统，更可靠的存储系统，腾讯开展了一系列解决存储系统问题的思路，希望起到抛砖引玉的作用，有以下几种思路，与大家共同学习之： 1)采用单位存储容量便宜的存储介质 ； 2)增加有效数据的存储比例； 3)提高单位存储密度和性能，减少运营费用， 4)减少数据的存储量，例如压缩，去重等技术； 5)细化存储分层，冷热分离； 6)统一存储平台，提高存储资源利用率。 （四）腾讯应用存储架构 为了对存储的集中的统一管理维护，使需要存储的各种业务把对存储的工作解放出来，把精力放在应用开发上，腾讯构建了统一存储平台，上层是根据腾讯业务数据模型构建云化的存储服务供业务调用， ，腾讯在软件平台上提供了对应的云化存储服务： 针对非结构化数据（文件类）提供了CBS(Cloud Block Service)服务它是SAN（Storage Area Network），CBS盘以普通块设备的方式挂载到服务器上
那三年前的数据库和存储平台是什么样呢? 年启动了自研数据库与存储平台的计划，通过几年时间的建设，我们初步具备了一些能力，现在就这些能力给大家做下简单的介绍。 二、数据库与存储平台能力建设 [3a1b91566d6741b88ad03c1f6b57ec10~tplv-k3u1fbpfcp-zoom-1.image] 首先来整体对数据库与存储平台产品做下介绍，主要分为 Database as a Service的缩写，该平台旨在提供高度自助化、高度智能化、高可用、低成本的数据存储使用和管理的平台，涵盖了数据库和存储产品从服务申请、部署、维护直至下线的全生命周期，主要从四个方面为公司和用户提供价值 前面简单介绍了vivo数据库与存储平台的一些产品能力，那么下面我们再来聊聊在平台建设过程中，我们对一些技术方向的探索和思考。
大数据应用之双色球算奖平台总体设计历史数据存储篇 作者：张子良 版权所有，转载请注明出处 1.1 引子：文件OR数据库 历史期次的双色球选注数据的存储，采用什么样的格式比较好呢？ 1.2 文件存储 1.2.1 三大问题 根据上一篇《大数据应用之双色球算奖平台总体设计数据规模估算篇》分析，双色球单期次数据的存储规模在7G左右，记录数在2亿条左右。 针对问题二、如果考虑一台主机就能存个三年五载的数据，不妨搞个磁盘阵列，或者多加几块T级的存储硬盘。这么做的好处是空间问题得到解决了，缺点是仍然面临IO读取速度的问题。 1.3 数据库存储 1.3.1 核心问题 考虑到双色球投注数据的特点，每一个选注为一个独立的数据单元，一条记录。采用关系型数据库进行存储的好处很明显，就是结构清晰，访问方便。 但是由于数据规模的问题，单表存储2亿条记录，如果采用传统关系型数据库，面临的核心问题就是单表记录数过大的问题。
Hadoop离线数据分析平台实战——230项目数据存储结构设计 数据存储设计 在本次项目中设计到数据存储的有三个地方： 第一个就是将原始的日志数据按天保存到hdfs文件系统中； 第二个就是将etl解析后的数据保存到 其中存储到hbase和mysql的这两个过程需要设计具体的存储结构。 MySql维度信息表设计 根据我们最终统计的维度信息来看，我们分别需要创建以下八个维度表： 平台维度(platform)，时间维度(date)，浏览器维度(browser)，地域维度(location 除了这个表以外，由于我们还需要统计分时段的数据信息，故还要求有一个分时存储统计数据的表，设计表名为:stats_hourly。 故对于的数据存储结构为：times(触发次数)以及platform、date、event三个维度字段和created字段， 表名设计为:stats_event stats_event表结构 列名
概述 HDF5 (Hierarchical Data Format) 是由美国伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校，是一种跨平台传输的文件格式，存储图像和数据 hdf5的优势 通用数据模型，可以通过无限多种数据类型表示非常复杂 在各种计算平台(从笔记本电脑到大规模并行系统)和编程语言(包括C、c++、Fortran 90和Java)上运行的软件库 hdf5结构 hdf5结构分为两个部分，一个是group，一个是dataset 在上面的图片中，数据存储为大小为4 x 5 x 6的三维数据集，数据类型为整数。 Properties Properties适用于描述hdf5文件的特征，通过修改这些性能，可以提高存储效率 比如默认情况下，数据是连续分布的，为了更好的效能，可以将数据分割成块并压缩 ? hdf5文件关联的文件，包含两个部分，名字和值，通俗点讲就是一个描述文件 语言支持 C语言 python的h5py模块（备用） R语言基于R6对象的hdf5r包（主要） 结束语 hdf5是一个非常专业的数据存储格式
二、序列化框架对比： 解析速度 时间由小到大：protobuf、thrift、Avro 序列化大小，由小到大：avro、protobuf、thrift 三、文件存储格式： 常见存储格式包括行式存储（ 文本格式Text File、Key/Value二进制存储格式Sequence File）和列式存储（ORC、Parquet、Carbon Data） 列式存储对比：ORC通常作为数据表的数据格式应用在hive 文件级别的分布式系统：不足之处是难以负载均衡、难以并行处理 块级别的分布式系统：将文件分为等大的数据块（eg：128M），并以数据块为单位存储到不同节点上，进而解决文件级别的分布式系统存在的负载均衡和并行处理问题 HDFS默认存储介质，SSD：固态硬盘，RAM_DISK：数据被写入内存中，同时会往改存储介质中异步一份）、集中式缓存管理（HDFS允许用户将一部分目录或文件缓存在off-heap内存中） 六、HDFS 3、数据收集组件:Flume（提供的sink hdfs 能够直接将收集到的数据写入HDFS）、Sqoop（允许用户指定数据写入HDFS的目录，文件格式支持Text、SequenceFile两种格式，压缩方式支持
许多公司已经将Linkis 作为大数据平台底层计算存储引擎的统一入口，和计算请求/任务的治理管控利器。 核心特点 丰富的底层计算存储引擎支持 目前支持的计算存储引擎：Spark、Hive、Python、Presto、ElasticSearch、MLSQL、TiSpark、JDBC和Shell等。 全栈计算存储引擎架构支持 能够接收、执行和管理针对各种计算存储引擎的任务和请求，包括离线批量任务、交互式查询任务、实时流式任务和存储型任务；资源管理能力。 计算治理服务，支持计算任务/请求处理流程的3个主要阶段:提交->准备->执行; 公共增强服务，包括上下文服务、物料管理服务及数据源服务等; 微服务治理服务，包括定制化的Spring Cloud Gateway 你可能知道我在说什么，Linkis的出现完全可以替代掉Zepplin，成为做数据平台/中台的利器！
这是处理大量数据时的最佳选择，特别是因为它并不昂贵，并且可以更轻松地管理这些数据。 如果您不熟悉它，对象存储是一种数据存储架构，允许您将大量非结构化数据存储在可扩展的对象结构中。 它将数据存储为具有元数据和唯一标识符的对象，从而更容易访问该数据。现在，有许多平台提供对象存储设施。 这就是为什么在本文中，我们将告诉您四个有用的开源对象存储平台，它们包含强大的功能，使它们成为 2022年的重大投资。 因此，选择具有您需要的所有功能的对象存储平台非常重要。 超级的点评： 超级比较看好Apache Ozone ,比较商业友好的许可证，兼容不同的协议，可做企业统一的存储平台，运维成本比较低，活跃的社区，对于大文件性能比较好。
来源：http://www.uml.org.cn 一.大数据平台测试简述 大数据平台测试包括2部分：基础能力测试和性能测试 Ⅰ).基础能力测试 大数据平台的基本功能和数据的导入导出对SQL任务、NoSQL b).是否能够进行细粒度的权限管理 c).是否能够提供审计和数据加密功能 大数据平台是否具备高可用的机制，防止机器的失效带来的任务失败以及数据丢失 大数据平台是否能够支持机器快速平滑地扩展和缩容时带来线性的计算能力 、分布式文件系统和分布式存储的能力 ? Ⅲ).测试指标 主要从性能、能耗、性价比和可用性4个维度来测试对比平台性能 ? 三.大数据平台测试工具 Ⅰ).平台单组件测试 测试应用单一、效率高、成本低，但无法全面衡量大数据平台性能 ? b).测试领域：零售商 c).负载类型：离线分析 d).数据类型：结构化、半结构化、非结构化 四.大数据平台测试用例 Ⅰ).平台基准测试用例 主要是从性能的角度衡量大数据平台，包括数据生成、负载选择和明确测试指标等内容
目前的EOS的存储除了确认结构的链式存储以外，在状态存储方面有了很大的进步，尤其是引入了MongoDB plugin以后，可以将功能有限的状态库搭上大数据的班车。 EOS 存储，Merkle Tree，mongodb，chainbase，源码学习，context_free_actions EOS的链式存储结构 EOS的区块数据结构如下： field explanation 链式存储和StateDB存储的区别 链式存储，存储的是固定结构的数据：Block=> Block Header/ transactions=>actions，一个action的结构例子： { " StateDB，存储的是一个最终要记录的状态，这个状态数据必须是有意义的，是有人关心的，无关紧要的数据请不要放在StateDB中去，所以StateDB是可以增删改查的，就像一个普通数据库那样，在合约中通过 其实不是这样的，链式存储的内容会将所有的动作action全部记录下来，是所有的过程数据，是流水帐，元数据，这些数据一旦上链是不可修改，不可删除的。
腾讯大数据处理套件（TBDS）是基于腾讯多年海量数据处理经验，对外提供的可靠、安全、易用的大数据处理平台。你可以根据不同数据处理需求选择合适的大数据分析引擎和相应的实时数据开发、离线数据开发以及算法开发服务，来构建您的大数据应用服务……
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