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。
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。
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。
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
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
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。
近期，巨杉数据库的技术总监郝大为受邀在第七届数据技术嘉年华中做了“银行PB级别海量非结构化数据管理实践”为主题的演讲，分享了巨杉数据库有关金融行业数据库管理以及金融级数据库技术与应用的一些实践及思考。
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。
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。
过去几年，大数据产业更多关注的是如何处理海量、多源和异构的数据，但我们必须承认这些只是冰山一角。目前，结构化数据仅占到全部数据量的20%，其余80%都是以文件形式存在的非结构化和半结构化数据。伴随非结构化数据呈现爆发之势，对象存储市场近两年保持强劲增长，IDC预计，软件定义存储（SDS）市场未来五年复合增长率将达到28.8%。
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。
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
当华为、滴滴、小鹏等一众公司近期都纷纷晒出自动驾驶汽车在复杂路况的行驶情况时，一个触手可及的智慧时代真的是在加速到来。
针对以上痛点， 腾讯云发布云原生数据湖计算服务，协同腾讯云端数据湖体系，帮助企业高效构建云端数据湖架构、降低数据计算成本，提升数据分析敏捷性、激发数据应用价值，助力企业数字化决策。
过了年，2022年的金三银四黄金招聘季也就近在眼前了。卧薪尝胆也罢、踌躇满志也好，作为一名技术人，想要进阶大厂或者升级加薪，首先必须要拥有能够通关打怪的实力加持，这样才可能在千军万马中脱颖而出成为优胜者。每到这个时候各路面经也往往铺面而来，以我往年参加的大咖闭门分享会的经验而言：选对方向好过自我感动式的盲目努力。在数智化时代，围绕数据存储、处理和分析的技能都是必须要掌握的，而MySQL作为数据库里使用最广的开源软件，是技术人怎么都绕不开的全方位支撑技能。而大厂面试重基础早已闻名业界，只不过偶尔表述的套路不同
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。
引言 是否遇到过，一个简单的业务统计需求却让数据工程师们抓耳挠腮？ 是否遇到过，业务峰值周期明显，要么资源大量闲置， 要么线上疯狂告警？ 是否遇到过，大数据集群运维复杂，需要投入大量技术工程师？ 针对以上痛点， 腾讯云发布云原生数据湖计算服务，协同腾讯云端数据湖体系，帮助企业高效构建云端数据湖架构、降低数据计算成本，提升数据分析敏捷性、激发数据应用价值，助力企业数字化决策。 本文作者：ericshhxie 一、数据湖的前世今生 2010年 Pentaho 公司的创始人兼首席技术官詹姆斯·狄克逊（Jame
引言 是否遇到过，一个简单的业务统计需求却让数据工程师们抓耳挠腮？ 是否遇到过，业务峰值周期明显，要么资源大量闲置， 要么线上疯狂告警？ 是否遇到过，大数据集群运维复杂，需要投入大量技术工程师？ 针对以上痛点， 腾讯云发布云原生数据湖计算服务，协同腾讯云端数据湖体系，帮助企业高效构建云端数据湖架构、降低数据计算成本，提升数据分析敏捷性、激发数据应用价值，助力企业数字化决策。 本文作者：ericshhxie 一、数据湖的前世今生 2010年 Pentaho 公司的创始人兼首席技术官詹姆斯·狄克逊（James
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？
2010年 Pentaho 公司的创始人兼首席技术官詹姆斯·狄克逊（James Dixon）首次提出数据湖的概念。把数据湖中的数据比作原生态的水——它是未经处理的，原汁原味的。数据湖中的水从源头流入湖中，各种用户都可以来湖里获取、蒸馏提纯这些水（数据）。此时， 大家对于数据湖的理解主要是当作一个集中式的存储系统，允许存储任意规模的结构化和非结构化数据。
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。
TiDB为代表的分布式 DB的兴起赋予了关系型 DB一定程度的分布式特性。在这些分布式 DB中，数据分片及分布式事务，将是其内置的基础功能。业务开发人员只需要使用框架对外提供的JDBC 接口，就像在使用 MySOL等传统关系型 DB一样。shardingSphere 是一种分布式 DB中间件，它在提供标准化的数据分片解决方案之外，也实现了分布式事务和 DB治理功能。
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
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
2019年5月25日，由云+社区主办的第22期云+技术沙龙-互联网架构，在深圳腾讯滨海大厦举行，本期沙龙邀请了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，深度揭秘互联网架构，带来丰富的实践经验内容。
对于离线场景，最典型的就是数据仓库。它和传统的数仓不太一样。因为传统数仓它只能解决中小规模的数据存储与分析问题。大数据这一块要能承接海量的数据。
以支付宝用户为例，8亿；微信用户更是10亿。订单表更夸张，比如美团外卖，每天都是几千万的订单。淘宝的历史订单总量应该百亿，甚至千亿级别，这些海量数据远不是一张表能Hold住的。事实上MySQL单表可以存储10亿级数据，只是这时候性能比较差，业界公认MySQL单表容量在1KW以下是最佳状态，因为这时它的BTREE索引树高在3~5之间。
导语 | 本文推选自腾讯云开发者社区-【技思广益 · 腾讯技术人原创集】专栏。该专栏是腾讯云开发者社区为腾讯技术人与广泛开发者打造的分享交流窗口。栏目邀约腾讯技术人分享原创的技术积淀，与广泛开发者互启迪共成长。本文作者是腾讯高级开发工程师杨波。 本文主要总结个人在数据安全分类落地过程遇到问题的经验，希望本文能对此方面感兴趣的开发者们提供一些经验和帮助。 背景 随着《数据安全法》、《个人信息保护法》等相继出台，数据安全上升到国家安全层面和国家战略层面，数据分类分级已经成为了企业数据安全治理的必选题。然而数据
一个是成本问题，随着累积的数据量的增大，大数据业务量的增多，数据存储和处理的成本越来越高，企业数据基础设施的投资越来越大，这部分投资挤占了企业大数据业务创新的空间。
2020年，腾讯云数据库曾举办了一场“十年磨一剑”的发布会，随后，腾讯云原有的TDSQL、TBase、CynosDB三大产品线将统一升级为“腾讯云企业级分布式数据库TDSQL”，同时有分析型数据库TDSQL-A、云原生数据库TDSQL-C和分布式数据库TDSQL三大系列。 现如今，分布式数据库TDSQL依旧强势，不断中标，在推进数据库国产化大潮中乘风破浪，同时，云原生数据库TDSQL-C也在许多行业大会斩获多项荣耀，为数字世界的新未来奠基，而分析型数据库TDSQL-A作为海量数据分析的不二之选，似乎少了一
回首腾讯云存储十年的历程，腾讯云存储业务中心总监邹方明将其划分为四个阶段：萌芽时代、图片时代、视频时代和云时代。 腾讯云存储面临的第一个大挑战正是在UGC图片时代兴起之初。当时，传统的三层储存架构模式在性能、IO及成本方面都明显难以招架海量的日志和图片上传。腾讯云存储适时推出了系统自动化运营方案，通过实时监测物理区域，在3秒内就能做出反应，对校表储存量超过80%的存储磁盘进行扩容，极大地节省了传统扩容方式所耗费的时间与人力。 [1506329635659_1993_1506329631381.png] 但在
大数据是海量数据模式下，对数据进行存储以及计算的一种架构，或者说生态。数据量达到这个级别，单机数据库、MPP架构都无法支撑的时候，只能寻求大数据架构去做解决。
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。
摘要：Admaster数据挖掘总监 随着互联网、移动互联网和物联网的发展，谁也无法否认，我们已经切实地迎来了一个海量数据的时代，数据调查公司IDC预计2011年的数据总量将达到1.8万亿GB，对这些海量数据的分析已经成为一个非常重要且紧迫的需求。
HBase 是 bigtable 的开源 Java 版本。是建立在 hdfs 之上，提供高可靠性、高性能、列存储、可伸缩、实时读写 nosql 的 数据库系统 。 它介于 nosql 和 RDBMS 之间，仅能通过主键（row key）和主键的 range 来检索数据，仅支持单行事务（可通过hive支持来实现多表join等复杂操作）。 HBase 主要用来存储结构化和半结构化的松散数据。 HBase查询数据功能很简单，不支持 join 等复杂操作，不支持复杂的事务（行级的事务。 HBase中支持的数据类型：byte[]。 HBase目标主要依靠横向扩展，通过不断增加廉价的商用服务器，来增加计算和存储能力。 HBase中的表一般有这样的特点：
以上是高性能图存储架构的主要特点和设计原则，可以根据具体需求和场景进行适当调整和补充。
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。
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。
在心理学中，韧性就是从逆境、失败甚至是积极事件中恢复常态的能力，一个人的“心理韧性”往往决定了其人生的上限。
作者介绍：鲁越，腾讯云数据库架构师团队负责人，主要负责腾讯云数据库MySQL、Redis、Oracle等数据库售前架构、运维、调优等工作，曾就职于网易和尼比鲁。
7月28日，由中国信息通信研究院、中国通信标准化协会联合主办的“2021可信云大会”上，腾讯云原生数据库TDSQL-C 凭借100%兼容 MySQL 和 PostgreSQL、实现超百万级QPS的高吞吐、128TB海量分布式智能存储、保障数据安全可靠等优势，在云原生数据库领域斩获2020-2021年度可信云技术最佳实践案例奖。 该奖项由中国信息通信研究院、中国通信标准化协会联合颁发，对申报单位提交的产品技术创新、技术的性能应用及云产品的解决方案等进行全面考核，包括技术专业性、技术能力和服务水平等多维度指标
MPP (Massively Parallel Processing)，即大规模并行处理，在数据库非共享集群中，每个节点都有独立的磁盘存储系统和内存系统，业务数据根据数据库模型和应用特点划分到各个节点上，每台数据节点通过专用网络或者商业通用网络互相连接，彼此协同计算，作为整体提供数据库服务。非共享数据库集群有完全的可伸缩性、高可用、高性能、优秀的性价比、资源共享等优势。
如果现在的我们离开了互联网，生活会是什么样子？ 互联网++++，已经深刻渗透到人们的生活中。 不知道大家有没有想过？每一个互联网+结合的背后都是海量的存储需求。你查看的每一个商品、组建的每一个战队、阅读的每一篇文章，基于互联网的每一个兴趣爱好，都有它的key和value。 在 key-value 数据库领域，Redis 因其高吞吐、低延迟、丰富的数据结构一直受开发者欢迎，但 Redis 全内存方案无法解决海量数据所带来的规模与成本问题，数据可靠性也面临挑战。 目前业界也有很多基于磁盘的键值存储方案，比如Ro
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。
随着《数据安全法》、《个人信息保护法》等相继出台，数据安全上升到国家安全层面和国家战略层面，数据分类分级已经成为了企业数据安全治理的必选题。然而数据分类分级的实现在行业内有很多痛点，主要体现在如下几点：
首先，在学习大数据之前，需要了解什么是大数据？它是如何诞生的？它有哪些应用场景？只有了解了这些，才能窥视大数据的技术全貌。一个技术的诞生，是顺应时代的，是用于解决某些问题的，它的发展也一定是有内在逻辑的。接下来，一起去看看。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
实时音视频
即时通信 IM
对象存储
