可计算存储和数据压缩 可计算存储可简单的理解成在原有的存储介质（比如NVMe SSD）上叠加计算单元（比如FPGA），并由该计算单元加速跟存储直接相关的计算任务，实现CPU计算任务卸载（Offload） 首先，片上集成缓存和DRAM接口，减少与CPU交互，免于OS的进程调度和进程间干扰，从而提供可预期的时延。同时，FPGA 基于定制流水线 MIMD设计，同时拥有流水线并行和数据并行，进一步降低时延。 在这些前提要求下，可计算存储在提供稳定IO时延的同时实现了数据压缩，降低了存储成本。 在计算下推的场景中，设计的内容包括如何识别底层的CSD设备以及暴露的Pushdown接口，如何将下推的条件传输给硬件，如果优化设备内部逻辑（流式处理和并行数据过滤），存储数据格式修改以对流式处理更友好， 计算存储是现代数据驱动的基础，该架构可为计算和I/O密集型应用提供低延时、易扩展和敏捷的能力。
其实没有SCT定律，这个是我根据分布式CAP定律瞎造的。不过呢，从大数据这个行业来说，我们始终都是在存储，计算和时间进行权衡，博弈以及突破。某种程度上来说，当拥有其中两者，可能很难兼顾第三者。 比如为了加快计算，我们会通过构建Cube,物化视图或者中间表（数仓里的分层）来完成，但这样对存储的要求会更高，要能支撑更大的存储量，同时需要支持更新，而且在覆盖写的时候，读不受影响。 再比如，做数据的家常便饭是增量/全量同步数据，这主要是为了解决数据搬迁的问题。早期的数仓是要求数据都汇总到一个分布式存储上的，所以必然会遇到增量/全量同步的问题。 还有一个问题是，计算上，虽然SQL现在越来越成为主流，但是SQL依然有很多地方难以满足需求，所以我们依然要用各种API进行计算，我们没有一个统一的大数据应用，还是各种应用孤立的跑在硬件上（我们会把Yarn 其次是同步方面的问题，我们希望解决的是延时上的问题（时间），传统的模式是利用canal等工具读取binlog到kafka,然后kafka后面接一个计算系统，将数据写入到一个可更新的存储，比如hbase,
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那么我们怎样将其转化为二进制存储到计算机中，这个过程我们称之为编码。更广义地讲，就是把信息从一种形式转化为另一种形式的过程。 Unicode 就相当于一张表，建立了字符与编号之间的联系，它是一种规定，但是 Unicode 本身只规定了每个字符的数字编号是多少，并没有规定这个编号如何存储。 计算机怎么知道三个字节表示一个符号，而不是分别表示三个符号呢？ 那么很自然的，就会出现一个问题：计算机怎么知道某一个文件到底采用哪一种方式编码？ 总结 搞清楚了 ASCII、Unicode 和 UTF-8 的关系，我们就可以总结一下现在计算机系统通用的字符编码工作方式： 在计算机内存中，统一使用 Unicode 编码，当需要保存到硬盘或者需要传输的时候
虽然现在有 Delta 相关技术，时延也只能做到分钟级别，对于越来越高的数据实时性要求还是无法满足。其次计算存储不分离，无法对计算资源进行有效复用。 2）存储计算分离 在云的环境下，网络传输能力已经超过本地磁盘的 IO 能力，存储计算分离带来的好处是存储量一定的情况下通过横向扩展计算可以带来更好的性能 ，同时在计算低峰的时候通过云的弹性能力进行扩缩容带来数据分析计算成本的进一步降低 标准的接入层实现 DDL 以及安全认证等，弹性计算层充分利用云的弹性能力大幅降低计算成本，统一存储层基于云存储构建，解决数仓临时扩容以及运维问题。 总体趋势就是：计算存储分离、弹性计算、统一存储以及 Serverless 化。 InfoQ：在您看来，当前大数据计算引擎和存储分别处于什么样的发展阶段？为什么？ 在云的环境下，云上对象存储在大数据分析存储位置上越来越重要，未来对象存储势必成为云上数据湖或者数据仓库的底层存储。 InfoQ：接下来大数据领域还有哪些值得关注的技术方向？
2.1 前言 2.2 内存中如何存放数据？ 计算机使用内存来记忆或存储计算时所使用的数据 计算机执行程序时，组成程序的指令和程序所操作的数据都必须存放在某个地方 这个地方就是计算机内存 也称为主存（main memory)或者随机访问存储器（Random Access Memory， RAM) 内存如何存放数据 存储单位：bit(位） binary digit(二进制数字） 2.3 初始变量 变量是计算机中一块特定的内存空间 由一个或多个连续的字节组成 （8 bit = 1 byte） 带宽 10M bit per second,实际计算的是byte ? 通过变量名可以简单快速地找到在内存中存储的数据 c++语言变量命名规则 变量名（标识符）只能由字母、数字和下划线3种字符组成 名称第一个字符必须为字母或下划线，不能是数字 变量名不能包含除_以外的任何特殊字符
我们都知道一个大数据处理系统分为： 分布式文件系统：HDFS，S3 基于一定的文件格式将文件存储在分布式文件系统：Parquet，ORC， ARVO 用来组织文件的元数据系统：Metastore 处理文件的计算引擎 ，包括流处理和批处理：SPARK，FLINK 简单的说，数据湖技术是计算引擎和底层存储格式之间的一种数据组织格式，用来定义数据、元数据的组织方式。 如上图，Delta Lake 是 Spark 计算框架和存储系统之间带有 Schema 信息的存储中间层。 它有一些重要的特性： 设计了基于 HDFS 存储的元数据系统，解决 metastore 不堪重负的问题； 支持更多种类的更新模式，比如 Merge / Update / Delete 等操作，配合流式写入或者读取的支持 且在数据仓库如 hive中，对于update的支持非常有限，计算昂贵。
此外，Redshift在2019年12月正式推出了RA3形态，它采用了计算存储分离的架构，数据存储在S3上，计算节点使用高性能SSD作为本地缓存，加速对数据的访问。 1 存储层 在弹性架构下，存储层负责数据的实时写入、索引构建、数据扫描、下推的谓词计算（过滤、列裁剪、分区裁剪等），不再负责查询的计算任务。 3 执行计划 计算存储分离架构下，计算层新增了Resharding算子，负责从存储层加载数据。 6 性能测试 本节将探究计算存储分离架构对AnalyticDB大数据量分析场景的查询吞吐影响。 测试环境 实例1：不分离模式，4组存储节点，存储节点负责数据扫描、查询计算。 实例2：弹性模式，4组存储节点 + 6个计算节点。存储节点负责数据扫描，计算节点负责查询计算。两个实例分别导入tpch 1TB数据作为测试数据集。
参考文章中用了大量篇幅介绍了Parquet用什么算法支持嵌套的数据模型，并解决其中的相关问题。 2.Parquet定义了数据在文件中的存储方式。为了方便叙述，将下图拿出来介绍： ? Parquet文件将数据按照列式存储，但并不是说在整个文件中一个列的数据都集中存储在一起，而是划分了Row Group、Column Chunk以及Page的概念。 多行数据会按照列进行划分，每列的数据集中存储于一个Column Chunk中，因为每个列的数据类型不同，因此不同的Column Chunk会使用不同算法进行压缩\解压缩。 ，如何按照列式存储构建一个Page，再构建一个Column Chunk，再接着构建一个Row Group，最后构建元数据统计信息后形成一个Parqeut文件。 持久性：事务提交之后，数据会被永久性地持久化到存储系统。
一、简述 1.1 计算机底层存储数据的基本原理 计算机要处理的信息是多种多样的，如数字、文字、符号、图形、音频、视频等，这些信息在人们的眼里是不同的。 但对于计算机来说，它们在内存中都是一样的，都是以二进制的形式来表示。要想学习编程，就必须了解二进制，它是计算机处理数据的基础。 所以，计算机使用二进制，而不是我们熟悉的十进制，写入内存中的数据，都会被转换成0和1的组合。 1.2 数据的类型 数据的类型有很多，不同的编程语言会将数据的类型分为不同的类别。 (和十进制中范围为1~10一样) R32.24 和 R64.53 的存储方式都是用科学计数法来存储数据的。 而我们的傻蛋计算机根本不认识十进制的数据，他只认识 0， 1，所以在计算机存储中，首先要将上面的数更改为二进制的科学计数法表示， 8.25 用二进制表示可表示为 1000.01,大家不会连这都不会转换吧
"文中除了那张饼，均为作者绘制草图，如有理解障碍，深表歉意，还请及时指出" 栈 先上官方定义：栈（stack）又名堆栈，它是一种运算受限的线性表。限定仅在表尾进行插入和删除操作的线性表。 顺序存储栈 即物理结构是顺序存储，先开辟一块内存空间（和顺序存储链表一样有没有），每push一个新元素，栈顶标记top+1。 定义数据结构 #define ERROR 0 #define TRUE 1 #define FALSE 0 #define OK 1 #define MAXSIZE 20 /* 存储空间初始分配量 */ typedef int Status;/* Status是函数的类型,其值是函数结果状态代码，如OK等 */ typedef int ElemType;/* ElemType类型根据实际情况而定，这里假设为 用top标记栈顶节点，而不是上面顺序存储的位置，每一次入栈新节点，top指向新栈顶节点，count也随之+1。出栈时，top指向栈顶节点的next节点，count-1。
我们知道，存储过程的设计是为了处理具有复杂业务逻辑的计算。 以往的数据结构和业务逻辑比较简单，所以单条SQL语句就可以实现业务的需要。但随着技术的进步，用户计算的复杂程度也越来越高。 基于这些需要，我们引入了存储过程。 存储过程是目前复杂数据计算的首选工具，在数据计算领域起着很大的作用。然而，存储过程也会造成各种不便。 存储过程的不方便之处体现在逐步计算的不完善，对集合化数据计算的支持较差，不能为数据集编号，也没有对象引用机制。 esProc是专为解决复杂计算目标而设计的数据库计算脚本，提供了直观的网格界面、分步计算、专业的调试功能、灵活的语法、完整的计算系统以及对不同数据库之间交互式计算的无缝支持，计算性能与存储过程相当甚至更优 esProc可以改进存储过程，从根本上提升数据库的计算能力，减少程序员的开发难度，提高开发效率，便于代码的维护和迁移，轻松实现复杂的数据算法和业务逻辑。
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
知乎上关于时间数据的存储与计算的系列介绍. 作者：木洛 主要包括： [1] - 时间序列数据的存储和计算 - 概述 - 2018.01.07 [2] - 时间序列数据的存储和计算 - 开源时序数据库解析（一） - 2018.01.07 [3] - 时间序列数据的存储和计算 - 开源时序数据库解析（二） - 2018.01.07 [4] - 时间序列数据的存储和计算 - 开源时序数据库解析（三） - 2018.01.07 [5] - 时间序列数据的存储和计算 - 开源时序数据库解析（四） - 2018.01.16 系列介绍中，重点解析了InfluxDB、OpenTSDB、Base系和Cassandra系时序数据库. 附：2018.10 全球时序数据库市场热度排名 ? 来源：重磅发布！10月份全球数据库市场热度排名 - 大象数据科学 - 2018.10.28
No.15期 图在计算机中的存储 Mr. 王：还有一个很重要的问题，就是图在计算机中的表示。 虽然我们看到的图边和点等都是非常直观的，可以画成一个圆圈里带一个数字表示顶点，用一条带有数字的线段或者箭头来表示边，但是在计算机中，显然不能用这种方式来存储它。 实际存储在计算机中时，我们会用一个二维数组来表示，其中A,B,C,D,E这些字母用数组下标0,1,2,3,4来表示。 小可：那么如何来表示一条边呢？ Mr. 王：数组内存储的数据还是空的，我们就用这个数据域来表示边。假如有一条有向边AB，它的权值为5，我们就将数组G[0][1]这个位置填充数据5即可，对于权值为6的边BC，G[1][2]=6。 另外，对于无权的图，我们将边的权值视作1，这样方便计算无权图中路径的长度，也就是经过边的数量。 小可：可是邻接矩阵占用空间很大啊，不论两个顶点之间是不是真的有一条边，我们都要用一个数来存储。
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。 支持内存计算。 低延迟、高容错。 Spark提供了存计算，可以将计算结果存放到内存中，我们都知道MR是将数据存储在磁盘，对磁盘读写，势必会增加IO操作，计算时间过长。
存储引擎 1.1 存储引擎是什么 存储引擎是位于持久化数据（通常是放在磁盘或者内存中）和数据库之间的一个操作接口，它负责数据的存储和读取方式。 MongoDB数据库通过存储引擎在磁盘中读取数据，而假设我们的应用是ASP.NET MVC，我们可以使用官方的Mongo.Driver驱动，通过通信协议（如TCP）向MongoDB数据库发送各种请求。 数据模型设计 2.1 内嵌和引用 在MongoDB中，数据的表示方式有内嵌和引用两种。 设计MongoDB数据模型的时候，我们需要转变以往设计关系型数据模型时的思维。即便是针对一个关系中不同集合的数量规模，我们的模型也将有很大的不同。 这样的情况下，显然是分开不同集合进行存储，然后让person集合引用task_id数组。
Hadoop数据管理平台你知道多少呢？波若Hadoop互联网大数据是怎么构建，方便快捷数据存储计算方法？ 计算机网络的普及化程度的提升，信息量的持续增长，推动了大数据产业的发展壮大，应对数据信息的爆炸式提高促使现阶段的政企或其他的机构都面临大批量数据需要计算方法、数据存储和分析报告的难题。 怎么高效能、方便快捷、快速的构建对爆炸式海量信息的数据存储计算方法成为厄待解决的难题。 Hadoop数据存储计算平台凭着自身独具特色的优越性，低成本、高效率、方便快捷的布署应用，获得了亲睐。 、数据存储和计算方法。 接下来小编就主要聊一聊波若Hadoop数据管理平台在数据存储计算方法的优越性及市场价值： 1.统一管理 架构：采用CS架构。 运维：提供整个BR-odp（波若大数据计算存储服务平台）集群服务的管理。
数据结构与pandas非常相似，比较容易理解。 一、数据读取与存储 先来看看dask能读入哪些内容： ? delayed(double)(x) c = delayed(add)(a, b) output.append(c) total = delayed(sum)(output) 还可以将计算流程可视化 为例，官方：https://github.com/dask/dask-xgboost 来看一个案例code . 1、加载数据 import dask.dataframe as dd # Subset 四、计算流程可视化部分——Dask.array 来源：https://gist.github.com/mrocklin/b61f795004ec0a70e43de350e453e97e import numpy
每次英特尔提供更强大的计算能力，微软都能吃干抹净。 1990诞生的 Andy and Bill‘Law 依然有效，伴着随着数据量的指数级增长，在数据存储和处理领域愈演愈烈。 当然业界也在提高SSD存储颗粒的擦写次数、GC算法方面持续发力，同时，结合可计算存储的透明压缩，也为SSD寿命及稳定性的提升带来了新的方向。 要考虑压缩带来的寿命收益，首先以不影响业务（参见：可计算存储: 数据压缩和数据库计算下推）为前提。决定写入寿命的相关因素很多，比如存储颗粒的品质，数据模型，温度，湿度，可能还涉及玄学。 除了考虑压缩本身，结合企业级业务还需要考虑很多方面，如是否对业务透明、是否零拷贝不带来额外开销、可扩展性等等，可参考可计算存储: 数据压缩和数据库计算下推，如下图基于可计算存储的透明压缩供参考。 ? 参考 可计算存储: 数据压缩和数据库计算下推：https://mp.weixin.qq.com/s/VFgBtn1dyHW0VUsHxKW6BA On the Impact of Garbage Collection
腾讯云归档存储（Cloud Archive Storage， CAS）是面向企业和个人开发者提供的低成本、高可靠且易于管理的云端离线存储服务，适用于海量、非结构化数据长时间备份，实现数据的容灾和c。归档存储采用分布式云端存储，您可以通过 RESTful API 对存储的数据进行访问。归档存储易于管理，您无需关心硬件维护及容量扩展；按实际使用量付费，为您节省额外成本。
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