贴源层，一般来说抽取的是源系统的数据，是一个数据缓冲区，和源系统保持一致，但并不是说贴源层的数据就可原来的一模一样不变了
大数据传统企业实施，其路漫漫，绝不会如昙花一现，探索大数据在传统行业的实施之路，寻找一条适合传统行业的企业大数据实施方法体系，是我执着坚守的信念，大数据是一种信仰，吾将上下而求索。记下项目中的点滴，算是日志，自勉。
Hive和HBase是两个在大数据领域中被广泛使用的开源项目，它们各自适用于不同的场景，但也可以在某些情况下结合使用。以下是Hive和HBase在不同场景下的应用示例：
本文大纲： Abstract Introduction 研究动机 TDSQL整体架构 TDSQL对时态数据库的需求 T-TDSQL核心技术与系统的价值 T-TDSQL解决了的问题 Acknowledgments References 1 Abstract TDSQL是腾讯公司研发的一款事务型分布式数据库。 T-TDSQL是基于TDSQL的一个分布式全时态数据库。其特点是可扩展、多版本事务管理、分布式存储和计算、强数据一致性和强同步机制，且提供有效时间、事务时间双时态的全态数据存储、管理、计算。 这
本文要点 为你的微服务选择适当的持久化存储 将混合持久化作为一种服务，开发人员可以专注于构建出色的应用程序，不用担心各种后台的调优、调整和容量 运作大规模的不同持久化存储涉及独特性挑战，但是通用组件可以简化流程 Netflix的通用平台在管理、维护和扩展持久性基础架构上推动卓越运营（包括在不可靠的基础架构上构建可靠系统） 以下内容来自Netflix的工程经理Roopa Tangirala在2017年旧金山QCon上的演讲。 我们都在小小起家的公司工作过，公司会有一个独立应用程序作为单独的单元构建起来。那个应
数据库、数据仓库和数据湖是数据管理系统中常见的三种概念，它们在存储结构、处理数据的方式、用途等方面各有特点。以下是对这三个概念的简要讲解：
在大数据系统平台当中，数据存储、数据库、数据仓库是非常重要的概念，共同支持大数据存储的实际需求。在大数据处理当中，大数据存储这个环节，数据仓库技术起到重要的作用。今天我们来对数据仓库做一个简单的介绍。
文/ Dhruv Garg, Dhaval Patel, Ketan Duvedi
上周我们开始开发一款简易版的的底图开发工具BaseMap，就临时数据存储我们做了做了一些优化。
本文详细介绍了转转业财系统亿级数据存储优化的实践。面对系统数据量大、慢查询多等挑战，转转业财采取了 TiDB 方案优化数据量问题，同时引入 Elasticsearch（ES）解决慢查询难题。实践表明，通过底层数据存储切换和 ES 接入，系统成功突破了存储瓶颈，显著提升了查询效率和响应速度，为大规模数据处理提供了有效的优化路径。
传统企业的OLAP几乎都是基于关系型数据库，在面临“大数据”分析瓶颈，甚至实时数据分析的挑战时，在架构上如何应对?本文试拟出几个大数据OLAP平台的设计要点，意在抛砖引玉。 一、突破设计原则 建设企业
这是一篇历史文章，貌似16还在负责做集群的时候遇到并解决的一问题。之所以发出来是因为感觉比较实用，自从公众号迁移之后，历史文章不能搜索了，所以浪尖每隔一段时间，抽一篇比较实用的历史文章发出来，以便于大家复习和新手来公众号搜索。
数据仓库（Data Warehouse，DW）：始于 20 世纪 80 年代，发展于 20 世纪 90 年代，后与商务智能（Business Inteligence,BI）作为业务决策主要驱动力协同发展。赋能组织将不同来源的数据整合到公共的数据模型，整合后的数据能为业务运营提供洞察，为企业决策支持和创造组织价值开辟新的可能性。
导读：对于Apache Pulsar，一个经常被问的问题是：Apache Pulsar与现有的消息系统有什么根本的不同。我们之前在文章中介绍了Aache Pulsar很多功能上的具体差异，例如统一的消费模型，多租户，高可用性等等，但最本质的最重要的区别还是Apache Pulsar的系统架构。
2017/12/18 MONDAY 📷 实时处理：Flume+Kafka+Storm+Mongo 数据实时处理是指通过Flume进行数据的的采集，将数据推送给Kafka，kafka作为数据的缓存层。Storm作为kafka的消费者，对采集上来的数据进行实时处理，并通过Web在前端进行展示。与此同时，我们能够实时统计和分析车辆的在线总数，轨迹点总数，对此做一些相关应用。 📷 数据来源 主要是通过Nginx 服务器获取GPS数据和MSp数据，数据格式为json 数据采集 通过Flume的拦截器对日志进行预处理，
现在业务系统设计中，存储设计扮演着至关重要的角色。随着数据量的爆炸性增长和业务需求的不断变化，如何高效、安全地存储和管理数据成为了每个业务系统设计必须面对的挑战。
随着数据在企业发展中发挥着愈发重要的作用，如何更高效、简洁地利用数据成为用户非常关心的问题。数据虚拟化技术，正是面向此类问题的一种解决方法。本文通过近期阅读的数据虚拟化一书，提纲挈领谈谈对数据虚拟化的认识。
大家好，不管是离线数仓与实时数仓，建设的时候都少不了架构设计，今天来学习一下常见的架构及发展演变过程。
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。正如在蒸汽机时代，创造了时速126英里(203公里)纪录的Mallard蒸汽火车就可以被视为极速火车了。那么，为何在当时没人提出Big Data概念，得到业界关注并催生出一波数据浪潮呢？ Big Data概念是1998年由SGI首席科学家John Masey在USENIX大会上提出的。他当时发表了一篇名为Big Data and the
在工业自动化领域，我们经常使用第三方关系数据库作为历史数据存储的容器，以备后期数据维护，历史查询，历史趋势的获取，我们常用的第三方关系数据库有：ORCALE数据库，SQL Server数据库，MYSQL数据库。
统一的实时数据平台通过将跨数据孤岛的事务处理、流式处理和分析处理合并到一个“统一”平台中来简化并优化数据架构。该平台提供超低延迟、水平可扩展性、强大的安全性和基于磁盘的持久性，并且可以跨越不同的、多样化的、分布式的数据源来实现这些特性。
ODS ETL过程临时表 按天分区 最多保留最近7天分区。 DBSync非去重数据 按天分区 由应用通过中间层保留历史数据，默认ODS层不保留历史数据。
SAP系统已经存在了几十年，与大多数本地（Hadoop)或基于云的（Google, Azure, AWS）数据湖不同。这就是为什么经常要存档大量SAP历史数据的原因。这带来了一个挑战——历史SAP归档解决方案以压缩格式将数据存储在基于文件的存储中，很难将这些数据集成到企业数据湖中，更不用说运行实时分析、机器学习算法或从中创造商业价值。
从容器技术的推广以及 Kubernetes成为容器调度管理领域的事实标准开始，云原生的理念和技术架构体系逐渐在生产环境中得到了越来越广泛的应用实践。在云原生的体系下，面对高度的弹性、动态的应用生命周期管理以及微服务化等特点，传统的监控体系已经难以应对和支撑，因此新一代云原生监控体系应运而生。
上一期内容我们讲到：5G时代到来，无处不在的物联网、自动驾驶汽车等在边缘产生的数据源源不断，就像开着的水管，数据源一直流出，由此诞生了新的数据类型即“流数据”。然而，无论Hadoop还是Lambda，都无法胜任新数据环境下的要求，因为计算是原生的流计算，而存储却不是原生的流存储。（上一期文章）
物联网系统中，需要实时处理的数据可通过队列送入流处理引擎；不需要实时处理的数据，用于离线分析或数据挖掘，需要先存储起来。物联网系统的数据存储的方式很多，要根据实际场景来选择。
随着互联网技术的不断发展，企业与客户之间的关系管理变得愈发重要。为了提升企业的销售和服务能力，SCRM（Social Customer Relationship Management）项目的技术实现成为了一个热门话题。本文将详细介绍SCRM项目的技术实现，包括数据采集、智能分析、个性化推荐等方面，以帮助科技博主和读者们了解如何构建卓越的客户关系管理平台。
在企业中，由于有些流水表每日有几千万条记录，数据仓库保存5年数据的话很容易不堪重负，因此可以使用拉链表的算法来节省存储空间。
大数据平台作为底层的基础数据平台，集群规模、计算存储性能将决定流、批的性能指标上限。所以需要考虑整个大数据平台的吞吐量（网络、磁盘IO）、响应速率、计算能力、高并发性、高可用、维护性方便等，以满足多业务场景下，不同应用需求的建设任务，比如多维分析、实时计算、即席查询和数据统计分析等应用功能。 本项目大数据平台在建设过程中，将满足如下性能指标： 批处理部分指标： 支持批处理集群批量总写入速度2GB/秒，批量读取速度300MB/秒； 平台支持并发执行300个查询和200个加载任务； 应用查询时间对于数据库的简单数据读取将不超过1~2秒，三个月统计计算查询时间将不超过15秒，复杂查询时间将不超过1分钟； 复杂批处理任务，ETL的处理时间将不超过2个小时； 实时流处理指标： 平台支持接收峰值为每秒100万条+的流数据； 平台能够在峰值条件下，完成2秒内的实时预警，2秒内完成针对当日数据的查询; 平台每日实时处理模块能够累积处理144亿笔（按4小时交易日保持峰值流速计）订单流数据； 平台支持至少50个并发访问/查询当日数据。 应用响应指标： 数仓应用项目离线报表30秒内完成数据响应查询； 实时大屏数据展示5秒内完成数据响应查询； 应用平台支持并发执行500个用户查询请求；
水利监测终端，具备采集、存储、传输、遥控、告警等多功能，遵循水利行业相关规约，广泛应用于河流、水库、大坝、地下水、蓄水池、湖泊等场景的水利监测，对接云端，实现自动化远程监控。
数据采集的设计，几乎完全取决于数据源的特性，毕竟数据源是整个大数据平台蓄水的上游，数据采集不过是获取水源的管道罢了。 在数据仓库的语境下，ETL基本上就是数据采集的代表，包括数据的提取（Extract)、转换(Transform)和加载(Load)。在转换的过程中，需要针对具体的业务场景对数据进行治理，例如进行非法数据监测与过滤、格式转换与数据规范化、数据替换、保证数据完整性等。 但是在大数据平台下，由于数据源具有更复杂的多样性，数据采集的形式也变得更加复杂而多样，当然，业务场景也可能变得迥然不同。下图展现
Druid是专用于基于大数据集的实时探索分析的开源数据存储。该系统包括列式存储，分布式的无共享架构，高级索引结构，可用于任意探索具有次秒级延迟的十亿行级的数据表。这篇文章我们主要描述Druid的架构，并且详细说明它如何支持快速聚合、灵活筛选以及低延迟数据的加载。
近期微盟恶意删库事件，在业内一片哗然，企业安全部门核实员工操作权限以及数据安全方案等等。对于云上客户大量的咨询云上各个产品，如果数据被删除，云上自恢复能力，一线同学活着各种数据被删除如果或者假如。所以这里想统一和大家聊聊，如果咱们业务都使用了云上数据存储产品，万一被恶意删除了，云上怎么恢复数据，如何预防意外。
引言 因特网互联设备的发展，提供了大量易于访问的时序数据。越来越多的公司有兴趣去挖掘这类数据，意图从中获取一些有意义的洞悉，并据此做出决策。技术的最新进展提高了时序数据的收集、存储和分析效率，激发了人们对如何处理此类数据的考量。然而，大多数现有时序数据体系结构的处理能力，可能无法跟上时序数据的爆发性增长。 作为一家根植于数据的公司，Netflix已习惯于面对这样的挑战，多年来一直在推进应对此类增长的解决方案。该系列博客文章分为两部分发表，我们将分享Netflix在改进时序数据存储架构上的做法，如何很好地应对
点击▲关注 腾讯云数据库 2019年8月26日-30日，数据库领域顶尖学术会议 VLDB 2019在美国加利福尼亚召开，腾讯TDSQL数据库团队与中国人民大学最新联合研究成果被VLDB 2019接收并将通过长文形式发表。该论文提出了一种拓展的全时态数据模型，并提供了内建的全时态数据库解决方案，通过引入异步数据迁移、增量历史数据管理、原生全时态查询执行器等策略，使得该解决方案可实现轻量且高效的全时态数据管理计算，在保持全局一致性的基础上拥有高效的性能，真正实现为数据赋能。这是继去年腾讯TDSQL相似度计
随着3.4版本的发布,迎来了一大波新功能，社区特此推出#3.4版本新功能介绍及实践#专栏，一一盘点。敬请期待。
TS511系列采集终端是集数据采集与2G/3G/4G/5G数据传输功能于一体的环保数据采集终端，完全符合《污染物在线自动监控(监测)系统数据传输标准》(HJ 212-2017) 和(HJ 212-2005)，可外接串口工业智能控制屏做数据显示和设置(用户自配智能串口屏幕)，可对阀门、闸门、报警器等设备进行控制、可精准采集各种污染治理设备工作状态。支持定制第三方上位机通信协议。支持市电和太阳能供电。适用于环境和污染源在线监测设备监测数据的采集、存储和传输。
安全云数据存储服务可以帮助小型企业经济有效地保护数据，但在选择供应商之前，请牢记专家Joe Malec提出的五大注意事项。 曾经安全数据存储只是事后的考虑，现在它已经成为重要的企业功能。在过去，企业业主可以简单地备份日常发票数据到磁带，并将其存储在抽屉里进行保管。而现在，政府法规、日益增长的按需数据需求以及数据泄露担忧正在快速改变数据驱动业务的方式以及数据在21世纪的存储方式。 对于数据保护和安全存储的需要，很多小型企业依然面临很多挑战。根据2013年美国小企业协会的调查显示，44%的受访者已经受到网络攻击
近期，腾讯云即时通信IM有哪些 重大发布？ 它又带给我们了哪些 惊喜 ？ 请跟随我们的脚步一起来回顾！ 「 即时通信 IM 」 1. 即时通信 IM - 进军南亚，印度站上线！ 即时通信 IM 国际站 1月12日上线印度独立数据中心！IM 国际站可以为国内出海企业以及境外企业提供南亚（印度孟买）、东南亚（新加坡）、东北亚（韩国首尔）以及欧洲（德国法兰克福）数据存储地点选择。 国际站数据存储站点简介 即时通信 IM 为支持海外客户业务数据合规存储，为海外客户提供了四个数据存储地点供选择：印度孟买、新加坡、
Sijie Guo, StreamNative 联合创始人，Apache BookKeeper 和 Apache Pulsar PMC 成员和 Committer。之前是 Twitter 消息组的技术负责人，与他人共同创建了 Apache DistributedLog。加入 Twitter 之前，他曾在 Yahoo！从事推送通知基础架构工作。
微博广告基础架构团队负责人、技术专家，商业大数据平台及智能监控平台发起人，目前负责广告核心引擎基础架构、Hubble智能监控系统、商业基础数据平台（D+）等基础设施建设。关注计算广告、大数据、人工智能、高可用系统架构设计、区块链等方向。在加入微博之前，曾就职于百度负责大数据平台建设，曾担任趣点科技联合创始人兼CTO等职位。毕业于西北工业大学，曾在国内外知名期刊发表多篇学术论文，拥有9项发明专利。
基于flink实时流计算的，金融证券项目，实时大屏展示，预警模块和离线模块的处理。
数据量的增长其实一直是随着互联网的发展呈现爆发式增长的，因为各种各样的数据都在不断的被原样或者是经过少量的更改和增补后拷贝到互联网的各个角落。为了适应互联网数据的海量增长，在后端和架构意义上而言，数据库的发展也大致经历了「单库单表 -> 主从读写分离 -> 分表分库 -> NoSQL -> NewSQL」这样的过程。
使用只追加存储来记录对数据采取的完整系列操作，而不是仅存储域中数据的当前状态。 该存储可作为记录系统，可用于具体化域对象。 这样一来，无需同步数据模型和业务域，从而简化复杂域中的任务，同时可提高性能、可扩展性和响应能力。 它还可提供事务数据一致性并保留可启用补偿操作的完整审核记录和历史记录。
1.分布式存储（Distributed Ledger）：所有节点共同维护完全一致的账本数据，区块以保存前一个区块Hash值的方式顺序相连，组成了链式数据结构，保证了数据的不可篡改。
导语：全时态数据为数据安全、数据重演、数据挖掘和AI技术的施展提供了物理基础。这篇入选VLDB 2019的论文介绍，基于腾讯云TDSQL扩展而来的全时态数据库系统（T-TDSQL），在保证OLTP性能的前提下提供了轻量级的全时态数据管理功能和全时态数据的事务处理能力、以及集当前态数据于生产系统集历史态数据于分析型系统的集群架构，构成了全时态数据的完备解决方案。 前言 腾讯与中国人民大学于2017年起，依托于腾讯TEG计费平台部丰富的实战经验和中国人民大学数据工程与知识工程教育部重点实验室的多年学术积累
传统的架构方法是在服务之间共享一个数据库，而微服务却与之相反，每个微服务都拥有独立、自主、专门的数据存储。微服务数据存储是基础设施构建的重点，因为它提供服务解耦、数据存储自主性、小型化开发、测试设置等特性，有助于应用程序更快地交付或更新。选择理想的数据存储的第一步是确定微服务数据的性质，可以根据数据的特点将数据大致做如下划分。
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？
Druid 是一个专为大型数据集上的高性能切片和 OLAP 分析而设计的数据存储系统。
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