对象存储不是什么新技术了，但是从来都没有被替代掉。为什么？在这个大数据发展迅速地时代，数据已经不单单是简单的文本数据了，每天有大量的图片，视频数据产生，在短视频火爆的今天，这个数量还在增加。有数据表明，当今世界产生的数据，有80%是非关系型的。那么，对于图片，视频等数据的分析可以说是大数据与人工智能的未来发展方向之一。
随着上云企业越来越多，企业对用云成本问题也越发重视。业务的发展会产生海量存储需求，在云端存储数据时，如何进行成本优化，减轻业务负担呢？
某医药集团信息中心数据库组组长，13 年数据库行业从业经历，Oracle OCM，关注 Oracle、MySQL、Redis、MongoDB、Oceanbase、Tidb、Polardb-X、TDSQL、CDH、Clickhouse、Doris、Databend 等多方面的关键领域技术，服务过传统通信、电力，互联网、移动互联网等行业。
本文描述问题及解决方法同样适用于 腾讯云 云数据仓库 PostgreSQL（CDWPG），其中使用到的外部对象存储为 腾讯云 对象存储（Cloud Object Storage，COS）。
2020 年伊始，一场突如其来的新冠疫情改变了人们的生活和工作方式，越来越多的服务进一步云化。远程办公、视频会议、在线教育等业务迎来了爆发性地增长。
不同于文件系统，对象存储是一个扁平的架构，在海量数据的场景下统计某个目录（对象前缀）下所有文件的大小是一个非常难的操作，只能列出该目录下所有文件，然后将所有文件大小相加的方式获取总大小。根据客户的实际反馈，在文件数目非常大的情况下，这种方式不是特别友好，耗时非常久，还需要长期占有主机端资源做list object以及统计容量操作。
MinIO 是一款高性能、分布式的对象存储系统. 它是一款软件产品, 可以100%的运行在标准硬件。即X86等低成本机器也能够很好的运行MinIO。
原生的对象存储接口协议并不兼容HDFS文件语义，因此对象存储COS提供了COSN工具这一的标准的 Hadoop 文件系统实现，可以为 Hadoop、Spark 以及 Tez 等大数据计算框架集成 COS 提供支持。
过去，TiDB 由于不支持存储过程、大事务的使用也存在一些限制，使得在 TiDB 上进行一些复杂的数据批量处理变得比较复杂。
马云说过：企业价值大小决定于解决“痛点”的能力，解决的问题越重要，企业的价值越大。不要去争当“首富”，而是要争当“首负”，必须对用户、对社会负责。一句话，企业的业绩营收和解决用户问题的能力相辅相成。
看来有的人还是对schema的真正含义不太理解，如今我再次整理了一下，希望对大家有所帮助。
导读： 全文阅读需要将近 30 分钟，关心结果的可以直接跳到尾部，内含压测办法及脚本。
运维领域常见的方案是使用 ELK 全家桶， 通过 Logstash 收集，直接写入 ElasticSearch, 配合web插件 Kibana 完成交互分析部分。
我们的系统离不开文件存储系统，因为系统会存储各种文件，所以选择一个好的文件存储系统是十分有必要的，我们选择文件系统一般需要看其使用是否简单，是否可靠，对各种环境是否适配，社区是否活跃，分布式等，随着云的普及，现在很多云厂商提供了文件存储服务，我们成为OSS，我们的文件由云厂商进行托管，我们只需要按时按量付费，这就是SAAS模式，使用OSS，那么自然得付费，加上文件是存储在别人家，对于很多行业来说，文件得存储在自己的网络，所以OSS自然不行，所以我们得搭建自己的文件服务器，常见的分布式文件服务器有HDFS，FastDFS等，不过对于HDFS，FastDFS，他们的学习成本有点高，加上随着云原生的普及，可能就不太适合我们现在使用，所以我们就说到了MinIO。
使用JdbcStorageHandler，可以将Hive连接到MySQL，PostgreSQL，Oracle，DB2或Derby数据源。然后，您可以创建一个表示数据的外部表，并查询该表。
在数据仓库的建设中，通常我们使用Hive处理原始数据（PB级别），进行耗时较长的ETL工作，再将结果数据（TB级别）交由准实时的计算引擎（如Snova）对接BI工具，保证报表的准实时展现。
本节主要从snova基础环境构建入手，为snova用户提供直观操作感受。 目录： 腾讯云平台snova集群创建 控制台使用指南 snova数据库访问方式 内表-外表创建，cos对象存储数据交互 ---- 基本概念： 名词 释义 集群 集群是Snova 的基本使用单位，一个集群通常由 2 个 master 节点和多个计算节点组成。 每个用户根据业务需求可在多地建立多个集群。 计算节点 集群的基本存储和计算单元，每个集群计算节点个数不少于 2 个，随着计算节点增加，可线性提升集群容量和性能。 节点规格 计算节点
作者：仇明，中国移动云能力中心软件研发工程师，专注于云原生、微服务、算力网络等领域。 简介 Velero前身是Heptio Ark ，是由GO语言编写的一款用于灾难恢复和迁移工具，可以安全地备份、恢复和迁移Kubernetes集群资源和持久卷。 Velero主要提供以下能力 • 备份Kubernetes 集群资源，并在资源丢失情况下进行还原 • 将集群资源迁移到其他集群 • 将生产集群复制到开发和测试集群 Velero 主要组件 • Velero 组件主要包括服务器端和客户端两部分 • 服务端：运行在你Ku
官方解释：MinIO 是一个基于Apache License v2.0开源协议的对象存储服务。它兼容亚马逊S3云存储服务接口，非常适合于存储大容量非结构化的数据，例如图片、视频、日志文件、备份数据和容器/虚拟机镜像等，而一个对象文件可以是任意大小，从几kb到最大5T不等。
自从博客从 WordPress 转到静态博客（先 Hexo 后 Jekyll）之后，文章的图片处理、图片上传就成了一个不大顺畅的事情。最先是使用了 vgy.me 提供的免费图床，支持直接从剪切板上传，操作上相对比较简单，也不需要任何本地存储。不过后来 vgy.me 进行了升级改版，原先的剪切板上传功能也不再支持了，偶尔还出现图片像素被降低、丢失的问题。同时，考虑到 WebP 格式可能会适合博客使用，而 vgy.me 还不支持该格式。于是开始切换到 “对象存储 + CDN” 的方案。本地准备好的 PNG 格式图片，先通过 cwebp 命令行转成 WebP 格式图片，再通过 uPic 工具修改文件名后上传到对象存储。由于此前采用的是腾讯云的 COS 对象存储和 CDN，经常面临着 SSL 证书更新等琐碎的事情。这样一来，整体的效率实际上并不高，只能说勉强接受。
数据文件和日志文件是数据库中最关键的文件。它们是数据存储的地方。每一个数据库至少有一个与之相关的数据文件，通常情况下不仅仅一个，有非常多。数据在数据文件里是怎样组织的？要了解这些内容我们首先必须理解什么是表空间（tablespace）、段（segment）、区（extent）、块（block），这些都是oracle数据库在数据文件里组织数据的基本单元。如今我们来理解这些概念。 块是数据存储的物理单位，也是数据文件里最基础的单位，数据直接存储在块上。是oracle空间分配的最小单位。oracle中的块大小常见的有三种，2KB、4KB、8KB。块的大小在数据库创建时就已经固定下来，数据库中每一个块的大小都是同样的，并且全部的块都有同样的格式，由“块头＋表文件夹＋行文件夹＋空暇空间＋数据空间”组成。块头包括着块类型（比方是表块、还是索引块）的信息、磁盘上块的位置等信息。表文件夹（table directory），假设有的话，包括着此块中存储各行的表的信息（假设一个块中存有多个表中的数据）。行文件夹（row directory）包括着数据行的描写叙述信息，它是一个指针数组，指示了每一行在数据块中的物理位置。块头、表文件夹、行文件夹统称为块开销（block overhead），是oracle原来统计、管理块本身的。剩下的两部分非常easy，已经存有数据的就是数据空间，临时没存的就是空暇空间。 区又叫盘区，是数据文件里一个连续的分配空间，它比块要大，由块组成。有些对象分配空间时可能至少须要两个盘区，比方回滚段，而这两个盘区不一定要求相连。区的大小从一个块到2GB不等 段是oracle数据库中的分配单位，对象如表、索引等都是以段为单位进行分配。当创建一个表时将创建一个表段，创建一个索引时就创建一个索引段。每个消耗存储空间的对象终于被存储到一个单一的段中。有回滚段、暂时段、聚簇段、索引段等。 表空间是一个逻辑容器，它和数据文件关联起来，一个表空间至少有一个数据文件与之关联。一个表空间能够有多个段，一个段仅仅能属于一个表空间。 方案（schema）又叫模式，是比表空间小一级的逻辑概念，它也是一个逻辑容器。多个用户可能共用一个表空间，那怎样区分开每个用户？那么在表空间中对每个用户都有一个相应的方案，用于保存单个用户的信息。 oracle中存储的层次结构总结例如以下： 一、数据库由一个或多个表空间组成 二、表空间由一个或多个数据文件组成，一个表空间包括多个段 三、段由一个或多个区组成 四、区是数据文件里一个连续的分配空间，由一个或多个块组成 五、块是数据库中最小、最主要的单位，是数据库使用的最小的I/O单元 六、每一个用户都有一个相应的方案
在企业人工智能中，有两种主要类型的模型：判别式和生成式。判别式模型用于对数据进行分类或预测，而生成式模型用于创建新数据。尽管生成式 AI 近来占据新闻头条，但企业仍在追求这两种类型的 AI。
我之前写过关于 现代数据湖参考架构，解决了每个企业面临的挑战 — 更多数据、老化的 Hadoop 工具（特别是 HDFS）以及对 RESTful API（S3）和性能的更大需求 — 但我想填补一些空白。
本篇是系列中的第三篇内容，我们继续聊聊如何把一个简化过的私有云环境部署在笔记本里，以满足低成本、低功耗、低延时的实验环境。
FileStream:文件流,为了解决大对象BLOB(Binary Large Objects)的存储问题.对于大对象存储,并且不受2GB的限制. 以往有两种方式: (1)存储在数据库里面,这种方式一般使用image字段,或者varbinary(max)来做,好处是可以统一备份,但实际效率较低; (2)存储在文件系
nohup ./minio server /home/minio > /home/minio/minio.log 2>&1 &
JuiceFS 是一个创新性的软件产品，很多初次尝试的小伙伴对产品和用法感到很多疑惑，所以为了帮助大家快速理解并上手 JuiceFS，我们整理了24个关于 JuiceFS 经典的问题答案，相信经过这 24 问，大家对 JuiceFS 会有更清晰的认识，使用上也会更加得心应手。
HDFS 是 Hadoop 生态的默认存储系统，很多数据分析和管理工具都是基于它的 API 设计和实现的。但 HDFS 是为传统机房设计的，在云上维护 HDFS 一点也不轻松，需要投入不少人力进行监控、调优、扩容、故障恢复等一系列事情，而且还费用高昂，成本可能是对象存储是十倍以上。
在当今数字化时代，数据量不断增长，对于存储系统提出了更高的要求。传统的存储方式已经难以满足大规模数据的存储和管理需求，因此，对象存储（Object Storage）应运而生。对象存储是一种面向海量数据的存储架构，以其高扩展性、弹性存储、高性能和简单管理等特点，成为了云计算、大数据分析和企业数据管理中的重要组成部分。
10.5.3 对象接口 对象存储系统（Object-BasedStorage System）是综合了NAS和SAN的优点，同时具有SAN的高速直接访问和NAS的数据共享等优势，提供了高可用性、跨平台性及安全性的数据共享的存储体系结构。 Object是对象存储的基本单元。每个Object都是数据和数据属性集的综合体。数据属性可以根据应用的需求进行设置，包括数据分布、服务质量等。在传统的存储中，块设备要记录每个存储数据块在设备上的位置。Object维护自己的属性，从而简化了存储系统的管理任务，增加了灵活性。O
Apache Hudi 是一个流式数据湖平台，将核心仓库和数据库功能直接引入数据湖。Hudi 不满足于将自己称为 Delta 或 Apache Iceberg 之类的开放文件格式，它提供表、事务、更新/删除、高级索引、流式摄取服务、数据聚簇/压缩优化和并发性。Hudi 于 2016 年推出，牢牢扎根于 Hadoop 生态系统，解释了名称背后的含义：Hadoop Upserts Deletes and Incrementals。它是为管理 HDFS 上大型分析数据集的存储而开发的。Hudi 的主要目的是减少流数据摄取过程中的延迟。
以下示例，通过 expdp 实用程序导出 T1 表，需要注意的是，T1 表需要包含使用新 JSON 数据类型定义的列。
OSS（Object Storage Service）俗称对象存储，主要提供图片、文档、音频、视频等二进制文件的海量存储功能。目前除了公有云提供对象存储服务外，一般私有云比较关心一些开源的分布式对象存储解决方案，本文列举了一些常见的技术方案供参考。
大多数供应商提供各种不同的云存储服务，并且每种服务的价格可能会受到许多不同因素的影响。例如，数据中心规模、弹性级别、存储数据量、免费资格、数据访问频率、数据传输费用、数据访问费用，以及支持订阅等都可能影响云存储的定价。 对于企业来说，估测云存储的定价可能非常复杂。并且，对行业领先的云计算供应商提供的价格进行比较，以确定价格最低的云存储更为复杂。 大多数供应商提供各种不同的云存储服务，并且每种服务的价格可能会受到许多不同因素的影响。例如，数据中心规模、弹性级别、存储数据量、免费资格、数据访问频率、数据传输费用
传统的大数据集群往往采用本地中心化的计算和存储集群。比如在谷歌早期的【三驾马车】中，使用 GFS 进行海量网页数据存储，用 BigTable 作为数据库并为上层提供各种数据发现的能力，同时用 MapReduce 进行大规模数据处理。 但随着互联网业务的发展，本地中心化的架构开始受到以下两个方面的挑战： 数据增长越来越快，并且数据格式更加丰富多样，非结构化数据越来越多。传统的分布式存储引擎难以大规模存储和处理文本、音视频等非结构化数据。 计算和存储强耦合在本地应用上，缺少弹性。强耦合的模式增加了企业
过去的相当长的一段时间里，商用对象存储占据了市场上的大量的份额。国外的Amazon S3，国内的阿里云OSS都成为了大多数公司的选择。但是构建一个企业级的数据湖（包括结构化和非结构化数据）已经成为了越来越多公司的目标。那么Hadoop还能满足我们的要求吗？还是我们需要更多的选择？
近两天总结了下PostgreSQL的基本操作命令，对PostgreSQL也有了一个基本的认识。 PostgreSQL的功能还是很丰富的，有序列，支持db link，基本Oracle里有的概念它这里也有，目前来看不支持package。 风格和Oracle也类似，没有MySQL中快捷方便的show create table 这样的语句。 从我的使用习惯来说，我基本关注以下的一些方面。 查看数据库的配置 查看用户信息 查看会话连接信息 show tables的类似方法 用户的权限查看 建表语句 表空间信息 对象
上期文章，小枣君给大家详细介绍了数据存储技术的基本知识，其中重点对DAS、SAN和NAS技术进行了对比分析。
前端爱好者的知识盛宴 嗨 这里是IMWEB 一个想为更多的前端人 享知识 助发展 觅福利 有情怀有情调的公众号 欢迎关注转发 让更多的前端技友一起学习发展~ 引语 indexedDB 简介: indexedDB 是一种使用浏览器存储大量数据的方法。它创造的数据可以被查询，并且可以离线使用。 indexedDB 有以下特点: 1.indexedDB 是 WebSQL 数据库的取代品 2.indexedDB遵循同源协议(只能访问同域中存储的数据，而不能访问其他域的) 3.API包含异步API和同步API
关注腾讯云大学，了解最新行业技术动态 戳【阅读原文】查看55个腾讯云产品全集 一、课程概述 对象存储（Cloud Object Storage, COS）是腾讯云提供的一种存储海量文件的分布式存储服务，类似于网盘，可以存储任何类型的数据。腾讯云提供多种存储产品，如标准存储、低频存储和归档存储，适用于不同的存储场景。本视频将带你在2分钟内快速了解腾讯云对象存储服务，并对对象存储的产品以及他们的应用场景进行简单的介绍。 【课程目标】 了解腾讯云对象存储服务 了解标准存储、低频存储和归档存储以及他们的应用场景
传统的大数据集群往往采用本地中心化的计算和存储集群。比如在谷歌早期的【三驾马车】中，使用 GFS 进行海量网页数据存储，用 BigTable 作为数据库并为上层提供各种数据发现的能力，同时用 MapReduce 进行大规模数据处理。
本文讨论MyBatis-Plus如何通过自定义通用Mapper和通用Service实现基于多数据源的增删改查。首先，介绍了MyBatis-Plus的架构和核心功能，然后通过一个具体实例展示了如何定义通用Mapper和通用Service，以及如何使用多数据源完成增删改查操作。最后，介绍了在SpringBoot中集成MyBatis-Plus的方法和注意事项。
继网络接入存储、块存储、文件存储之后，对象存储掀起了新一轮的发展浪潮。如今，传统企业存储比如NAS或者SAN等显然无法应对如此海量的非结构化数据存储需求。国外IBM、Red Hat、HDS、EMC等巨头、国内华为云、青云、杉岩数据等企业纷纷在企业级对象存储领域展开了积极布局。
Shopee ClickHouse 是一款基于开源数据库 ClickHouse 做二次开发、架构演进的高可用分布式分析型数据库。本文将主要介绍 Shopee ClickHouse 的冷热分离存储架构和支持公司业务的实践。
对象存储诞生之初 谈到为什么要有对象存储，必须聊聊对象存储诞生之前的两大存储模型：块存储和文件存储。 块存储主要是将存储介质的空间整个映射给主机使用的，主机如果需要对这些空间进行读写IO操作，需要先进行分区和格式化处理，形成可以被操作系统识别的逻辑命名空间，之后主机才能通过操作系统对这些存储介质进行读写操作。常见的块存储有磁盘，SSD，NAS、SAN等，这些物理设备都或多或少存在物理上的极限，比如存储空间、性能等都存在物理极限。 文件存储立足于物理存储介质之上，是操作系统对数据管理操作的抽象，这些抽象最终汇
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