根据IDC在2018年底的预测显示，由于大数据、AI、物联网、5G等因素的驱动，全球的数据量在2025年将高达175ZB（1ZB=1024EB，1EB=1024PB)。在中国市场，由于AI技术在安防等领域的大规模落地与应用，IDC预计，中国将在2025年成为拥有数据量最大的地区，甚至超过整个EMEA（欧洲+中东+非洲），其中绝大部分数据是非结构化数据。
“过去，传统医学主要依靠个人经验，医生根据自身实践经验和尝试不同方案来做诊断与治疗；如今，精准医学的医疗过程则是依靠数据,在海量数据基础上利用大数据、AI等技术实现个性化治疗。”南方某精准医学中心计算肿瘤学博士去年向大数据在线如是说。
莫高窟现存洞窟多达735座，任何人都无法在短时间内参观完。实际上，出于文物保护的需要，莫高窟的洞窟只能轮流对游客开放，即使你抢到票了，能够看到哪些洞窟，也完全凭运气。
时光进入2021年，首届中国海量存储系统MassStor100排行榜发布，曙光ParaStor自研分布式存储战绩骄人。业内人士预计，曙光存储得MassStor100排行榜加持，将有望成为曙光新名片和新代名词。
Hadoop实现了一个分布式文件系统（Hadoop Distributed File System），简称HDFS。
从全球知名咨询公司麦肯锡宣称“大数据”时代的到来，时至今日，数据量已经几何倍数的翻增，麦肯锡称：“数据，已经渗透到当今每一个行业和业务职能领域，成为重要的生产因素。 大数据的第一个特征是数据量大，大数据的起始计量单位至少是P、E甚至ZB级别；第二个特征是数据类型繁多，包括网络日志、音频、视频、图片、地理位置信息等等。同时，海量多类型的数据对数据的处理能力提出了更高的要求，不仅要提供海量的数据存储空间，又要满足多种类文件的高效存储。 目前，解决这种需求最常用的方式就是采用分布式存储系统。 分布式存储存放的数据
所谓海量，就是数据量很大，可能是TB级别甚至是PB级别，导致无法一次性载入内存或者无法在较短时间内处理完成。面对海量数据，我们想到的最简单方法即是分治法，即分开处理，大而化小，小而治之。我们也可以想到集群分布式处理。
随着互联网、云计算及大数据等信息技术的发展，越来越多的应用依赖于对海量数据的存储和处理，如智能监控、电子商务、地理信息等，这些应用都需要对海量图片的存储和检索。由于图片大多是小文件(80%大小在数MB以内)，以GFS、HDFS为代表的适用于流式访问大文件的分布式存储系统，若直接用来存储图片，由于元数据膨胀，在扩展性和性能方面均存在严重问题。
大数据虽然是一个比较宽泛的词，但对于我们来说其实可以简单理解为“海量数据的存储与处理”。之所以人们专门大数据这个课题，是因为海量数据的处理和较小量级数据的处理是不一样的，例如我们对一个mysql表中的数据进行查询，如果是100条数据，那对于mysql来说毫无压力，但如果是从十亿条数据里面定位到一条呢？情况就变得复杂了，换个角度想，十亿条数据是否适合存在mysql里也是尚待讨论的。实时上从功能角度的出发，我们完全可以使用以往的一些技术栈去处理这些问题，只不过高并发高可用高实时性这些都别想了。接下来要介绍的这些腾讯大数据组件就是在这一个问题背景下一个个诞生的。
自动驾驶开发需要采集海量道路环境数据，进行算法开发和模型训练，传统专线传输方式效率低且成本高，华为云可以提供高效的数据快递服务和海量可灵活扩展的云存储服务。
MapReduce服务（MapReduce Service）提供租户完全可控的企业级大数据集群云服务，轻松运行Hadoop、Spark、HBase、Kafka、Storm等大数据组件。
当传统数据存储与处理架构，在数据达到海量以后，产生了存储与性能瓶颈。这个时候大数据出现了，它帮忙解决了数据在海量规模情况下的的存储与计算问题。这是一个技术发展的必要途径，旧的技术无法适应新出现的场景，新技术就要诞生去进行解决。
原始数据的数据量太大了，能存下来就很不容易了，这个数据是没法直接来给业务系统查询和分析的：
12月1日，在2023长三角金融科技节金融科技发展大会上，《海量数据处理技术金融应用研究》报告正式发布。据悉，该报告是金融行业首个面向海量数据处理技术的专题研究报告，由北京金融科技产业联盟指导，腾讯、兴业数金联合牵头，中国工商银行、中国银行、浙商银行、北京科技大学、飞腾信息、连用科技等参与编写。
字面意思理解：大量的数据，海量的数据 数据集的大小已经远远超过了现有普通数据库软件和工具的处理能力的数据
Hadoop架构在目前的大数据处理上，具有极大的优势，其中主要的一个原因就是Hadoop解决了系统进行数据处理的数据吞吐量的问题。海量的大数据通过Hadoop架构集群能够进行高效稳定的数据处理，那么Hadoop吞吐量是如何通过系统架构得到提升的呢，下面我们来了解一下。
Hadoop起源：hadoop的创始者是Doug Cutting，起源于Nutch项目，该项目是作者尝试构建的一个开源的Web搜索引擎。起初该项目遇到了阻碍，因为始终无法将计算分配给多台计算机。谷歌发表的关于GFS和MapReduce相关的论文给了作者启发，最终让Nutch可以在多台计算机上稳定的运行;后来雅虎对这项技术产生了很大的兴趣，并组建了团队开发，从Nutch中剥离出分布式计算模块命名为“Hadoop”。最终Hadoop在雅虎的帮助下能够真正的处理海量的Web数据。
高速性（velocity）：大数据要求处理速度快，比如淘宝双十一需要实时显示交易数据
6月，腾讯云数据库TDSQL PG版 Oracle兼容能力以及TDSQL-A两大引擎全新升级，Oracle兼容性和海量数据查询分析能力再上新台阶，并将在公有云全面开放。 TDSQL是腾讯云企业级分布式数据库，旗下涵盖金融级分布式、云原生、分析型等多引擎融合的完整数据库产品体系，提供业界领先的金融级高可用、计算存储分离、数据仓库、企业级安全等能力。 升级后的TDSQL PG版 Oracle兼容能力将进一步降低用户迁移改造成本，全面支持存储过程、Package管理等高级特性，同时支持分布式和集中式两种架构，用户
大数据是什么？其实大数据是满足数据达到海量这个规模以后，对这部分数据要完成存储包括计算的一种技术。
从2016年起，笔者在腾讯公司负责QQ后台的海量服务分布式组件的架构设计和研发工作，例如微服务开发框架SPP、名字路由CMLB、名字服务、配置中心、NoSQL存储等，在分布式架构、高性能架构、海量服务、过载保护、柔性可用、负载均衡、容灾、水平扩展等方面做了大量的工作，以公共组件的形式，支撑了来自QQ后台和其他BG海量服务的海量流量。后来在2018年底，笔者负责监控大数据平台的研发工作，目标是解决现有监控后台成本高昂的痛点，和支撑内部和外部的海量监控数据的需求，打造千亿级监控大数据平台。 笔者发现当前在监控技术领域缺乏优秀的监控系统，尤其是在海量监控数据场景，很多团队常用的一种做法是堆机器和堆开源软件，比如采用大量高配置的机器，单机百CPU核数、TB内存、数十TB的SSD存储，堆了一堆开源软件，例如Elasticsearch、Druid、Storm、Kafka、Hbase、Flink、OpenTSDB、Atlas、MangoDB等。
人工智能是数据的消耗大户，对存储有针对性的需求。这次我们讲讲面向AI场景的存储性能优化思路。
随着越来越多的人使用计算机，整个网络会产生数量巨大的数据，如何存储网络中产生的这些海量数据，已经是一个摆在面前亟待解决的问题。现 在常见的三种存储方式是DAS、NAS 和SAN，但是面对网络产生的越来越多的数据，这三种方式的缺点就明显的暴露出来。DAS 存储方式可扩 展性差，系统性能低，存储分散。NAS 虽然使用方便，成本低廉，但最是存储性能差。SAN 存储效能优异，能大幅提升网络上工作效能与资料传 输效率，但是其架构为封闭式架构，无法整合不同系统，且规模过大成本较高。 2006 年底，Google 第一次提出了“云”的概念，为我们更好的处理网络中产生的海量数据带来了希望。 本文提出的基于云计算的海量数据存储模型，是依据云计算的核心计算模式MapReduce]，并依托实现了MapReduce 计算模式的开源分布式并 行编程框架Hadoop[3]，将存储模型和云计算结合在一起，实现海量数据的分布式存储。
大数据概念 最早提出“大数据”时代到来的是全球知名咨询公司麦肯锡，大数据是当前很热的一个词。这几年来，云计算、继而大数据，成了整个社会的热点，大数据究竟是什么东西?有哪些相关技术?对普通人的生活会有怎
腾讯云存储首席技术专家 温涛 受邀在6月2日由焉知汽车主办的第三届焉知智能电动汽车年会“ADAS与智能驾驶论坛”中分享自动驾驶和AIGC场景下的存储解决方案，下面让我们一起回顾下温涛的精彩演讲：
在大数据技术体系当中，Hadoop技术框架无疑是重点当中的重点，目前主流的大数据开发任务，都是基于Hadoop来进行的。对于很多初入门或者想要学习大数据的同学们，对于大数据Hadoop原理想必是比较好奇的，今天我们就主要为大家分享大数据Hadoop技术体系详解。
机票业务看起来简单，实际上整个流程的处理链条很长，调用关系也非常复杂，上下游涉及的各类日志种类约60个，每种日志都有独立格式和请求/响应报文，日生产的日志数据量约50-100亿，如果时间范围再扩大到15天，数据量轻松的达到千亿级以上。
生活在21世纪，最常见的事莫过于更新换代了，找一款能长久适用的产品，是很多人都希望拥有的，特别是针对于云服务产品，而对象·混合云存储新增 TStor-OneCOS 就是这样一款可以长久适用的产品，TStor-OneCOS 对象存储专注海量数据，一套集群长久适用。
近几年,"大数据"这个词以烈火燎原之势，在互联网领域迅速的扎根生长。尤其是"大数据"时代的到来，刺激了各大行业发展，也增加了很多相关岗位。许多人了解情况之后，毅然决定学习大数据技术，进入相关行业，而有的人还在观望，不知道未来大数据前景怎么样？今日博主有幸在1024"程序员节"上,为大家(更多是有一定编程能力的大数据学者)科普一下与大数据相关的知识!
vivo 是一家全球性的移动互联网智能终端公司，品牌产品包括智能手机、平板电脑、智能手表等 ，截至 2022 年 8 月，已进驻 60 多个国家和地区，全球用户覆盖 4 亿多人。
据中国汽车工业协会统计分析，2016年8月，在商用车主要品种中，与上月相比，客车和货车产销均呈增长，货车产销22.26万辆和23.25万辆，环比增长9.15%和10.21%，同比增长20.51%和15.37%。 而远程被管理车辆每天大约需要上传20MB左右的数据。按照100万辆计算，每月大约600TB，每年7.2PB左右。而100万辆车对数据中心的存储需求大约在14PB。 面对不断增长的数据，对商用车纳入远程监控管理和提供远程信息服务的要求日益提高。相关交通运输行业作为传统行业的“老大哥”，在大数据时代的背
5月25日，云+社区技术沙龙-互联网架构成功举办。本期沙龙特邀请腾讯的技术专家分享关于技术架构、落地实践案例、无服务器云函数架构、海量存储系统架构等话题，从技术角度看架构发展，为开发者们带来丰富的实践经验内容，深度揭秘技术架构。下面是朱建平老师关于如何架构海量存储系统的分享。
HDFS全称Hadoop Distributed File System，Hadoop分布式文件系统。它是2003年10月Google发表的GFS（Google File System）论文的开源实现，之后成为Apache Hadoop的核心子项目，用于解决海量数据存储问题。它在开源大数据技术体系中，地位无可替代，到现在为止，依然是主流的大数据存储选型。
话说当下技术圈的朋友，一起聚个会聊个天，如果不会点大数据的知识，感觉都融入不了圈子，为了以后聚会时让你有聊有料，接下来就跟随我的讲述，一起与大数据混个脸熟吧，不过在“撩”大数据之前，还是先揭秘一下研发这些年我们都经历了啥？
相关交通运输行业作为传统行业的“老大哥”，在大数据时代的背景下，面临海量交通安全数据的处理，转型势在必行。对基础架构技术进行革新，配合上层软件解决方案的软硬件结合的模式将重塑高效、安全的交通运输业未来。
内容来源：2017 年 7 月 29 日，青云资深产品经理李威在“大数据与人工智能大会”进行《云端大数据平台最佳实践》演讲分享。IT 大咖说（微信id：itdakashuo）作为独家视频合作方，经主办方和讲者审阅授权发布。 阅读字数：3289 | 9分钟阅读 摘要 很多企业在做大数据平台或大数据方案的时候，常常不知道该选用哪些产品来满足自己的需求。本次分享将从青云的云平台架构出发，探讨大数据平台的实践以及思考。 嘉宾演讲视频及PPT回顾：http://suo.im/4A4Y7h 云平台架构 青云提供了完整的
谁能与你厮守终身 生活在21世纪，最常见的事莫过于更新换代了，找一款能长久适用的产品，是很多人都希望拥有的，特别是针对于云服务产品，而对象·混合云存储新增 TStor-OneCOS 就是这样一款可以长久适用的产品，TStor-OneCOS 对象存储专注海量数据，一套集群长久适用。 为什么是 TStor-OneCOS TStor-OneCOS 对象存储基于公有云 COS 架构打造，属于腾讯云混合云&私有云存储 TStor 系列，针对海量对象存储（2.5PB及以上可用容量）通用场景，保证小文件性能，实现更
一、为什么需要hadoop？ 在数据量很大的情况下，单机的处理能力无法胜任，必须采用分布式集群的方式进行处理，而用分布式集群的方式处理数据，实现的复杂度呈级数增加。所以，在海量数据处理的需求下，一个通
原文链接： http://www.bigdata-startups.com/BigData-startup/what-is-hadoop-and-five-reasons-organisations-use-hadoop-infographic/ Hadoop原是Hadoop开发者的孩子给自己的大象玩具起的名字。因为原有的数据存储和处理工具对于处理互联网泡沫之后开始出现的海量数据显得力不从心, 所以开发了Hadoop。首先，谷歌提出了MapReduce构架，它能够应对来自整合全球信息任务所产生的数据流，
随着大数据技术架构的演进，存储与计算分离的架构能更好的满足用户对降低数据存储成本，按需调度计算资源的诉求，正在成为越来越多人的选择。相较 HDFS，数据存储在对象存储上可以节约存储成本，但与此同时，对象存储对海量文件的写性能也会差很多。
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：
项目中采用的关系型数据库是mysql，那么关系型数据库有哪些优劣势，我们可以参考下面的分析： 关系型数据库的优点： 1.基于ACID，支持事务，适合于对安全性和一致性要求高的的数据访问 2.可以进行Join等复杂查询，处理复杂业务逻辑，比如：报表 3.使用方便，通用的SQL语言使得操作关系型数据库非常方便
＂鹅厂网事＂由深圳市腾讯计算机系统有限公司技术工程事业群网络平台部运营，我们希望与业界各位志同道合的伙伴交流切磋最新的网络、服务器行业动态信息，同时分享腾讯在网络与服务器领域，规划、运营、研发、服务等层面的实战干货，期待与您的共同成长。 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！ （一）背景 近些年来，随着互联网的迅猛发展，各大互联网公司的服务器数量不断膨胀，如今十万级别的服务器规模，已经不再罕见。再
今天我给大家带来的分享是《海量资源的技术运营》，这里有几个关键字，一个是“海量资源”，这个海量资源，不仅仅是指腾讯业务涉及很多海量资源，实际上它还与大家的脑海里的概念是不一样的，等下我会介绍。“技术运营”这个关键词则是我们今天都可以感受到的重要性，今天我还会给它加上一个新的定语，将它称之为“精细化的技术运营”，并且会用一系列案例带给解析。
发布者：全栈程序员栈长，转载请注明出处：https://javaforall.cn/142163.html原文链接：https://javaforall.cn
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