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干货|管理数据存储技巧

每一个Hadoop集群都拥有自身——虽然是横向扩展型——直连式存储,这有助于Hadoop管理数据本地化,但也放弃了共享存储规模和效率。 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独立操作问题。 Hadoop设计用于将计算更接近数据节点,同时采用了HDFS文件系统大规模横向扩展功能。 虽然,通常解决Hadoop管理自身数据低效性方案是将Hadoop 数据存储在SAN上。 你要么针对不同数据节点管理多个SAN,要么将所有的数据节点都集中到一个SAN。 合适工具也对分析/商业智能项目的成功至关重要。 9 大数据遇见视频 大数据存储问题已经让人有些焦头烂额了,现在还出现了视频现象。

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2021年数据Hadoop(十一):HDFS数据辅助管理

---- HDFS数据辅助管理 当 Hadoop 集群当中, NameNode所有元数据信息都保存在了 FsImage 与 Eidts 文件当中, 这两个文件就记录了所有的数据数据信息, 中关于元数据镜像, 一般称为检查点, fsimage 存放了一份比较完整数据信息 因为 fsimage 是 NameNode 完整镜像, 如果每次都加载到内存生成树状拓扑结构,这是非常耗内存和 合并过程是,将NameNodefsimage和edits下载到SecondryNameNode 所在节点数据目录,然后合并到fsimage文件,最后上传到NameNode节点。 当NameNode发生故障时,我们可以通过将SecondaryNameNode中数据拷贝到NameNode存储数据目录方式来恢复NameNode数据 操作步骤: 1、杀死NameNode进程 kill 本文由 Lansonli 原创,首发于 CSDN博客 大数据系列文章会每天更新,停下休息时候不要忘了别人还在奔跑,希望大家抓紧时间学习,全力奔赴更美好生活✨

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    云计算数据管理支柱

    管理混乱 随着数据重要性越来越清晰,许多企业一直在积累尽可能多数据资产,因为他们认为这样可以获取价值。 企业要在不关闭数据情况下有效管理数据,并阻止非法访问请求,企业需要一个可靠云计算数据管理策略,并需要考虑五个重要因素。 1. 数据存储加密 大多数时候数据都存储在存储设备中。 那么企业能证明数据完整性吗?有清晰审计线索吗?这是有效管理数据和降低任何违规或感染风险关键。 但仍有许多云计算数据管理陷阱需要避免,确保企业可以快速恢复在云环境中运行时出现最常见问题。 企业可以拥有世界上最好产品和员工,但没有数据就会无能为力,因此请采取措施确保其自由安全地流动。 智能数据管理将使企业员工能够利用最新云计算技术、创新新产品和服务,并使企业在竞争中脱颖而出。 (来源:企业网D1Net)

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    管理数据存储技巧「建议收藏」

    大家好,又见面了,我是你们朋友全栈君。 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。 每一个Hadoop集群都拥有自身——虽然是横向扩展型——直连式存储,这有助于Hadoop管理数据本地化,但也放弃了共享存储规模和效率。 Hadoop设计用于将计算更接近数据节点,同时采用了HDFS文件系统大规模横向扩展功能。 虽然,通常解决Hadoop管理自身数据低效性方案是将Hadoop 数据存储在SAN上。 你要么针对不同数据节点管理多个SAN,要么将所有的数据节点都集中到一个SAN。 合适工具也对分析/商业智能项目的成功至关重要。 9. 大数据遇见视频 大数据存储问题已经让人有些焦头烂额了,现在还出现了视频现象。

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    企业漏洞管理4误区

    根据IBM2019年数据泄露成本报告,美国数据泄露平均成本为819万美元。公司平均需要206天才能识别出泄露,尝试解决这些问题则平均需要38天。 这些统计数据和其他数百起有关网络犯罪数据都非常醒目。网络攻击已不可避免,这是开展业务需要承担另一成本。但是,企业可以采取很多措施来降低风险,特别是在漏洞管理方面。 误解四:漏洞管理没什么大不了 这一观点显然缺乏对漏洞管理重视。 一般来自对自己能力持某种傲慢态度团队(一种“我的人可以手动修复任何东西”态度),还是那些认为漏洞管理是一项低优先级后台任务团队,而其结果都是相同:漏洞管理退居后位。 漏洞管理可能不是IT团队要处理最艰巨任务,但做好漏洞管理却可能是防止严重恶意攻击最大因素。

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    项目管理领域

    项目经理在面对一个项目时,可以从项目管理领域进行思考。与其说是十领域,也可以看做是十个有效思考角度。无论多大,多复杂项目,从这十个角度拆解,也能帮助我们快速理清项目思路。 项目管理领域 范围管理:做什么? 时间管理:需要多长时间? 成本管理:付出成本有哪些? 质量管理:需要达到什么样要求? 干系人管理:如何管理干系人? 比如研发人员期望需求不要变;产品期望研发后能够清晰地看到数据展示;客服和运营期望在上线前有一个功能使用培训和讲解;还有最重要项目发起人期望,就是公司对这个项目的预期是什么; 范围管理:做什么? 做一个赠送礼品二维码。新做功能是用户定制(文字、语音、视频)、祝福展现以及产品希望看到数据展现等。涉及修改页面包括,商品详情、订单、我。 时间管理:需要多长时间? 公司要求多久上线? 成本管理:付出成本有哪些? 这个项目主要是研发的人力成本。要保证哪些人员必须到位。把付出的人力换算成具体成本,可能带来哪些数据改善或者说收益。 质量管理:需要达到什么样要求?

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    数据中心U位资产管理功能

    U位资产管理是一种广泛应用于数据中心机柜和服务器资产精细化管理方案,帮助包括云租赁用户实现人工作业模式向自动化运维管理模式转型升级,节省了包括云数据中心长期运维成本,提高了投资回报率。 ? 在云数据中心U位资产管理功能清单中,以下九功能具有广泛代表性。 1、资产定位:U位资产实时定位,可以让现场运维者快速找到指定服务器; 2、资产盘点:通过后台系统实时自动化盘点,解决了人工盘点易出错、数据不准确、耗时耗力等问题; 3、容量管理:实时统计U位使用率,科学规划机柜容量管理 U位模块彩色灯显示颜色,不同颜色显示资产不同运行状况; 7、标签读写:实现U位物联标签在线数据读写,及时更新资产信息; 8、区域管理:实现数据中心、办公场所等区域资产安全管理; 9、温湿度监测:机柜上中下前后 目前,U位资产管理产品安装便捷、操作简单,得到了腾讯云、阿里云、UCloud云、数码人等企业用户使用。

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    Hadoop环境中管理数据存储八技巧

    通常大数据集内会有70%到90%数据简化。以PB容量计,能节约数万美元磁盘成本。现代平台提供内联(对比后期处理)删重和压缩,大大降低了存储数据所需能力。 很多地区超过80%物理服务器现在是虚拟化。但也仍有很多企业因为性能和数据本地化问题对虚拟化Hadoop避而不谈。 创建弹性数据湖 创建数据湖并不容易,但大数据存储可能会有需求。 我们有很多种方法来做这件事,但哪一种是正确?这个正确架构应该是一个动态,弹性数据湖,可以以多种格式(架构化,非结构化,半结构化)存储所有资源数据。 更重要是,它必须支持应用不在远程资源上而是在本地数据资源上执行。理想数据湖基础架构会实现数据单一副本存储,而且有应用在单一数据资源上执行,无需迁移数据或制作副本。 ? 不同是基于开源应用出现,以及数据库表单和社交媒体,非结构化数据资源(比如,维基百科)整合能力。关键在于将多个数据类型和格式整合成一个标准能力,有利于更轻松和一致地实现可视化与报告制作。

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    Hadoop环境中管理数据存储八技巧

    Hadoop环境中管理数据存储八技巧 随着IT互联网信息技术飞速发展和进步。 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, 下面加米谷大数据介绍一下 关于Hadoop环境中管理数据存储技巧 1、 分布式存储 传统化集中式存储存在已有一段时间。 4、删重和压缩 掌握大数据关键是删重和压缩技术。通常大数据集内会有70%到90%数据简化。以PB容量计,能节约数万美元磁盘成本。 这个正确架构应该是一个动态,弹性数据湖,可以以多种格式(架构化,非结构化,半结构化)存储所有资源数据。更重要是,它必须支持应用不在远程资源上而是在本地数据资源上执行。 不同是基于开源应用出现,以及数据库表单和社交媒体,非结构化数据资源(比如,维基百科)整合能力。关键在于将多个数据类型和格式整合成一个标准能力,有利于更轻松和一致地实现可视化与报告制作。

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    Hadoop环境中管理数据存储八技巧

    通常大数据集内会有70%到90%数据简化。以PB容量计,能节约数万美元磁盘成本。现代平台提供内联(对比后期处理)删重和压缩,大大降低了存储数据所需能力。 很多地区超过80%物理服务器现在是虚拟化。但也仍有很多企业因为性能和数据本地化问题对虚拟化Hadoop避而不谈。 创建弹性数据湖 创建数据湖并不容易,但大数据存储可能会有需求。 我们有很多种方法来做这件事,但哪一种是正确?这个正确架构应该是一个动态,弹性数据湖,可以以多种格式(架构化,非结构化,半结构化)存储所有资源数据。 更重要是,它必须支持应用不在远程资源上而是在本地数据资源上执行。理想数据湖基础架构会实现数据单一副本存储,而且有应用在单一数据资源上执行,无需迁移数据或制作副本。 ? 不同是基于开源应用出现,以及数据库表单和社交媒体,非结构化数据资源(比如,维基百科)整合能力。关键在于将多个数据类型和格式整合成一个标准能力,有利于更轻松和一致地实现可视化与报告制作。

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    Hadoop环境中管理数据存储八技巧

    随着IT互联网信息技术飞速发展和进步。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环境中管理数据存储技巧。 在现如今,随着IT互联网信息技术飞速发展和进步。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环境中管理数据存储技巧。 虽然,通常解决Hadoop管理自身数据低效性方案是将Hadoop数据存储在SAN上。但这也造成了它自身性能与规模瓶颈。 现在,如果你把所有的数据都通过集中式SAN处理器进行处理,与Hadoop分布式和并行化特性相悖。你要么针对不同数据节点管理多个SAN,要么将所有的数据节点都集中到一个SAN。 这个正确架构应该是一个动态,弹性数据湖,可以以多种格式(架构化,非结构化,半结构化)存储所有资源数据。更重要是,它必须支持应用不在远程资源上而是在本地数据资源上执行。

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    2021年数据Flink(二十五):Flink 状态管理

    ---- Flink-状态管理 Flink中有状态计算 注意: Flink中已经对需要进行有状态计算API,做了封装,底层已经维护好了状态! 生产者消费在单条数据中可以得到,消费者数据也可以在单条数据中得到,所以相同输入可以得到相同输出,这就是一个无状态计算。 状态分类 Managed State & Raw State 从Flink是否接管角度:可以分为 ManagedState(托管状态) RawState(原始状态) 两者区别如下: 从状态管理方式方式来说 ,Managed State 由 Flink Runtime 管理,自动存储,自动恢复,在内存管理上有优化;而 Raw State 需要用户自己管理,需要自己序列化,Flink 不知道 State 中存入数据是什么结构 State存储和管理,提供了如下API/数据结构来存储State!

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    管理视角详细解读数据中台

    从早期数据管理平台到后来客户数据平台,再到如今数据中台,这些工具成为企业探索数字化转型抓手。董事长在布局数字化战略转型之际,需要紧跟市场发展,积极了解各个方法论“前世今生”。 数据中台连接价值 进数字化转型企业可利用数据中台实现技术与业务连接,打通数据壁垒,帮助企业实现精细化业务管理。 面对数字化转型浪潮,CEO 在数据管理和应用方面,如果仍然采用每款产品分配一套软件系统传统 IT 建设思路,会为公司带来巨大资源浪费,并且无法让数据资产沉淀。 该层主要将企业内外部不同方向和领域信息化管理数据进行融合并存储,利用分布式计算等数字技术对数据进行分类和加工,使其成为有规律、有逻辑、有内涵数据信息,为二层数据资产沉淀奠定基础。 然后,根据业务性质、客群特征等不同属性重构数据体系,结合智能标签、智能算法等技术构建数据萃取中心。最后,根据不同需求,对数据进行分析、管理,并且构建数据地图。

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    深度解析快DKM大数据运维管理平台功能

    深度解析快DKM大数据运维管理平台功能 之前几周时间一直是在围绕DKhadoop运行环境搭建写分享,有一些朋友留言索要了dkhadoop安装包,不知道有没有去下载安装一探究竟。 关于DKHadoop下载安装基本已经讲清楚了,这几天有点空闲把快DKM大数据运维管理平台内容整理了一些,作为DKHadoop相配套管理平台,是有必要对DKM有所了解。 通过DKM ,运维人员是可以提高集群性能,提升服务质量,提高合规性并降低管理成本。 DKM 设计目的是为了使得对于企业数据中心管理变得简单和直观。 .包含全面的报告和诊断工具,帮助优化性能和利用率; 基本功能:DKM基本功能主要可以分为四模块:管理功能,监控功能,诊断功能和集成功能。 3、权限管理 对系统管理员,数据管理员及其他管理员必须授予不同级别的管理权限。

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    项目管理常用工具

    项目管理常用工具工具:SWOT、PDCA、6W2H、SMART、WBS、时间管理、二八原则 。 . Strengths:优势 . Weaknesses:劣势 . 劣势,也是组织机构内部因素,具体包括:设备老化;管理混乱;缺少关键技术;研究开发落后;资金短缺;经营不善;产品积压;竞争力差等。 Time based——时间 S代表具体( Specific),指绩效考核要切中特定工作指标,不能笼统; M代表可度量( Measurable),指绩效指标是数量化或者行为化,验证这些绩效指标的数据或者信息是可以获得 WBS是一个描述思路规划和设计工具。它帮助项目经理和项目团队确定和有效地管理项目的工作。 WBS是一个清晰地表示各项目工作之间相互联系结构设计工具。 (1) “二八管理法则”,企业主要抓好20%骨干力量管理,再以20%少数带动80%多数员工,以提高企业效率; (2) “二八决策法则”,抓住企业普遍问题中最关键性问题进行决策,以达到纲举目张效应

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    建议,用KubeEdge管理边缘节点

    随着社会进步,各种新鲜事物如雨后春笋般展现了出来,这一点,在IT界尤为明显,从虚拟化到云,从数据收集到数据建模应用…… 伴随这些科学技术发展,它们中某些成功成果甚至已经开始大面积影响和推动我们生活了 边缘云计算,我们可以简单理解为是将在一定架构基础上,对于我们所需要程序、数据等资料运算,由中心节点去处理提升为由中心节点推送到边缘节点去处理,这样好处是既可以合理分配资源,又可以节省大量时间 KubeEdge——华为在用一种运用于Kubernetes架构平台管理方案,或许对我们有更好启迪与借鉴。 在此之前,她是 Microscaling Systems首席执行官、MicroBadger(一种管理 容器元数据工具)开发者之一。 她在网络协议和分布式系统以及数字技术领域,如视频点播 (VOD)、音乐和互联网协议电话(VoIP)等方面拥有丰 富软件开发、团队和产品管理经验。 ?

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    网络管理关键趋势

    根据EMA数据显示,软件定义数据中心(SDDC)、公共云或基础设施即服务(IaaS)以及私有云计划是目前网络管理决策中最具影响力驱动因素。 网络管理数据来源不断变化 关于哪些是网络管理最佳数据争论越来越无关紧要。据EMA称,目前用于持续网络可用性和性能监控最流行数据源包括网络测试流量、管理系统API和数据包检测。 用于网络故障排除任务最流行数据源包括管理系统API和数据包检测。 实际上,网络管理未来可以通过综合多个数据源来实现。第一步是在不同数据源之间进行协调。更高水平协调会产生更强洞察力。 6.企业正在外包网络管理 根据EMA数据,58%企业都至少外包了网络管理某些方面,这一数据自2014年以来增长了20%以上。这种转变代表了IT市场大部分都是来自托管服务提供商(MSP)支持。 面对选择是否外包、应该外包什么,以及最关键,如何确保转型和后续运作都是成功等进一步问题,对于内部网络管理者以及外部MSP合作伙伴来说,最重要是能够访问所有有关网络性能趋势和异常深入数据

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    浅析敏捷项目管理5阶段

    浅析敏捷项目管理5阶段 任何项目都要经历从开始到结束时间过程,在传统项目管理中,项目会被划分为若干个阶 段,每个阶段相加时间总和,成为项目生命周期。 探索 在短期内计划和提供它经测试功能,持续不断减少项目风险和不确定性。 敏捷项目管理模式用探索代替通常设计、构建和测试阶段。以迭代交付方式,很明显探索 是非线性、并存、非瀑布式模式。 在推测阶段提出问题需要“探索”。 鉴于结果不能完全预测,推测暗示着灵活性需求基于现实。敏捷项目管理模式强调执行以及探索性而非确定性。 适应 审核提交结果、当前情况以及团队绩效,必要时做出调整。 实施敏捷项目管理团队密切关注构想、监控信息,从而适应当前情况,这就是适应阶段。 结束 终止项目、交流主要学习成果并庆祝。 最后,敏捷项目管理模式以结束阶段收尾,这个阶段主要目标是传递知识,当然它也是一个庆典。

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    数据管理(二)

    然而,数据首先是债务。数据采集,硬件,软件,操作和人才成本非常高。没有正确管理,我们就不可能有效地从数据中提取价值。为了使大数据成功,我们必须有所有的规则来管理作为宝贵资源数据数据管理数据管理更广泛。这是一个以成本有效方式捕获,交付,操作,保护,增强和处置数据系统过程,需要不断加强计划,政策,计划和实践。 数据管理最终目标是增加数据价值主张。 •谁掌握数据,谁拥有数据,谁可以访问数据数据管理是一组过程,是确保重要数据资产在整个企业中可以得到正式管理。通过数据管理,我们期望数据管理员和数据托管人对数据进行积极控制。 由于各种数据,今天数据可能存储在各种数据库(关系或NoSQL),数据仓库,Hadoop等。今天,数据管理超越了关系数据管理。因为大数据也是快速数据,所以永远保存所有数据是不切实际。 为了管理复杂性和改进数据管理实践,我们需要制定问责框架,以鼓励符合组织业务战略,优势和优先事项期望行为。 我们相信,在思考和回答上述问题后,将会拥有一个良好数据策略。

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