在我们提供的安防监控体系中，每个监控系统每天会产生几个 T 的视频数据，这些未经处理的视频数据一般需要存储几个星期，经过剪辑和压缩处理的视频数据可能需要归档存储三个月至半年。...如此大量的视频数据，如果在本地备份并归档，将长期占用硬盘存储空间，不仅扩容麻烦，而且很容易出现单点故障，难以保证数据备份/归档安全。...因此，我们考虑依托公有云服务，来实现海量音视频监控数据的存储、备份以及归档。...由于业务特性（安防监控的数据存储要求安全、海量、上传下载快），所以我们对现有的公有云产品做了调研，了解到，腾讯云的对象存储目前可支持：1、理论上无限大的存储空间；2、可以存储无限大的单个文件；3、对每一个文件都进行...本地服务器承载了大量的存储压力，所以，云化改造的第一步，就是实现音视频数据的上传下载。
对于海量数据的处理 随着互联网应用的广泛普及，海量数据的存储和访问成为了系统设计的瓶颈问题。对于一个大型的互联网应用，每天几十亿的PV无疑对数据库造成了相当高的负载。...为什么要数据切分 上面对什么是数据切分做了个概要的描述和解释，读者可能会疑问，为什么需要数据切分呢？像 Oracle这样成熟稳定的数据库，足以支撑海量数据的存储与查询了？为什么还需要数据切片呢？...Sharding可以轻松的将计算，存储，I/O并行分发到多台机器上，这样可以充分利用多台机器各种处理能力，同时可以避免单点失败，提供系统的可用性，进行很好的错误隔离。...综上， 分库降低了单点机器的负载； 分表提高了数据操作的效率，尤其是Write操作的效率。行文至此我们依然没有涉及到如何切分的问题。接下来，我们将对切分规则进行详尽的阐述和说明。...这种情况显然是应该避免的，因为它导致相同内容被存储到不同缓冲中去，降低了系统存储的效率。分散性的定义就是上述情况发生的严重程度。好的哈希算法应能够尽量避免不一致的情况发生，也就是尽量降低分散性。
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！...如此海量的规模需要多大的存储空间，采用怎样的软硬件解决方案，小编有幸请到我们的存储硬件技术大拿守锋和大家一起聊聊腾讯的存储硬件架构及有关存储的技术应用。...，存储的空间需求也越来越大；但当今互联网的存储服务基本是免费的，如何给用户提供最优质存储服务的同时节约存储成本将是个永恒的话题。...，所以对于用户来说希望存储的有效期是无限期的，但设备的寿命是有限的，如何能够长期保持用户的数据无丢失将是技术上非常大的挑战。...为提供给用户最佳的访问体验，如何提高读取数据的速度、如何并行的为用户快速响应一直是我们优化的方向。
下面是朱建平老师关于如何架构海量存储系统的分享。 朱建平_视频.jpg 讲师介绍：朱建平，毕业于武汉大学计算数学系。...接下来跟讲一下海量分布式存储怎么一步步构建出来。做存储面临的第一个问题是怎么在存储介质上组织数据。...此时，我们需要构建一个海量存储的运营支撑系统，做海量存储平台肯定写完程序只占30% ，70%是研发和运营好这个东西。...幻灯片12.PNG 数据涨到1EB的时候，如何充分利用海量的存储设备可能就是一个问题，比如你会发现存储特别是晚上的时候，服务器CPU很空闲，这个时候我们可以借助虚拟化/容器化等技术调度部分计算的任务来做...幻灯片13.PNG 总结一下海量存储的关键技术：一是数据分布算法，二是存储引擎，三是数据一致性协议，四是数据建议，五是磁盘管理，六是数据容灾、恢复。
阅读字数：3315 | 9分钟阅读 摘要 本次演讲首先给大家介绍一下平安科技使用HBase的现状，以及给用户解决了哪些问题，然后是如何保证HBase集群的高效以及它的稳定的。...HBase集群方面现在是由300多台物理机组成，数据量大概有两个P两个pb左右。 解决了用户哪些问题 HBase的应用上，用户可能首先要面临的是海量数据的存储问题，然后是对性能和可靠性的关注。...HBase中相同的列簇数据是存在一个目录的，不同列簇数据分开进行存储。在有多个列簇的情况下进行检索，如果只是用key检索，而没有指定列簇，索引是要独立去检索的。...如何保证HBase集群的高效及稳定 要保证HBase集群的高效和稳定，监控系统和修复机制是必不可少的，在实质上还有一些特殊的处理。 首先来看一下监控系统。...对于如何解决这种问题，我们先来看个案例。
关于云计算的海量数据存储模型 引言 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。...，实现海量数据的分布式存储。...2.3 基于云计算的海量数据存储模型 根据数据的海量特性，结合云计算技术，特提出基于云计算的海量数据存储模型，如所示在中，主服务控制机群相当于控制器部分，主要负责接收 应用请求并且根据请求类型进行应答。...存储节点机群相当于存储器部分，是由庞大的磁盘阵列系统或是具有海量数据存储能力的机群系统，主要功 能是处理数据资源的存取。HDFS 和Hbase 用来将数据存储或部署到各个计算节点上。...4 结论 本文给出了很少一部分医院的医疗数据，如何扩大到全市所有的医院，还有待进一步的研究。
海量数据存储、实时分析 中交兴路智能车货匹配案例 北京中交兴路信息科技有限公司（以下简称“中交兴路”）是一家专注于商用车车联网领域的运营和服务商，提供安全、运行稳定可靠的完整车联网信息服务解决方案。...传统方案将数据的采集和存储作为前端任务，而将数据的分析作为后端任务。各种传感器技术的应用造成数据种类复杂多样，非结构化数据所占比重快速上升，海量增长的数据也对网络传输和后端处理能力造成很大的压力。...面对如此海量的数据，中交兴路首先需要将数据的访问和存储等服务从硬件资源池中分离出来，使数据访问脱离硬件以面对新型存储设备和存储容量扩充等需求，此外中交兴路还需要考虑存储系统的性能和带宽以应对百万级车辆同时上传数据的需求...作为国内领先商用车车联网服务商和全国性道路货运车辆公共监管与服务平台的供应商，中交兴路与英特尔合作，配合英特尔架构计算平台的领先优势，部署用以应对海量数据的采集、存储和分析等业务对数据中心的性能需求。...“芯”动力 “芯”可能 中交兴路车联网大数据平台通过实现PB 级海量数据的集中存储和管理，满足车联网业务需求。
一、与消息相关的主要场景 1、存储和离线消息。 现在的IM系统，消息都要落地存储。这样如果接收消息的用户不在线，等他下次上线时，能获取到消息数据。...三、存储消息关键点 1、离线消息 离线消息读取频繁（写也有一定压力），但是检索逻辑简单（参看《一个海量在线用户即时通讯系统（IM）的完整设计》拉取离线消息章节）。...我们采用内存数据库（Redis）存储，主要结构使用SortedSet（可以有更高效的存储结构，但Redis不支持）。对于群消息，采用扩散写方式（一条群消息给每个群成员都写一份）。...2、历史消息 历史消息的访问频率低，但是每条消息都需要存储，我们采用关系型数据库（MySQL）存储，重点考虑写入效率。对于群消息，采用扩散读方式（每条群消息只写一条记录）。...如果我在非洲某个国家登录系统，从北京的机房读取消息数据显然不太合适！如何让数据靠近用户，是一个更加有挑战的问题。
首先看两者的简单介绍： ElasticSearch：是一个基于Lucene的搜索引擎； HBase：是一个开源的，非关系的，分布式的数据模型存储引擎； 两个框架都可以做分布式的存储和搜索，但是在海量日志数据面前...数据量：两者都是支持海量数据的。...由于HBase天生的大数据身份，本能的支撑更大量级的数据；ES最开始只是一个基于Lucene的搜索引擎，后期加入了存储的扩展，也就是说ES在存储扩展上可能会非一些力气。...简单一句话：考虑存储的场景使用HBase；考虑查询的场景使用ES；当然两者结合更完美。
0.导语 最近出去旅游了，嗨皮了嗨皮，明天上班，开始做作业，今日将1.8亿数据存储的方式进行总结，欢迎大家拍砖！...预告：后面推送大数据伪分布式从零搭建到1.8亿海量数据从Mysql至HBase数据转存技术分析与应用！ 1.搭建MySQL数据库 电脑环境为Ubuntu16.04系统。...#启动 sudo service mysql start #停止 sudo service mysql stop #服务状态 sudo service mysql status 2.导入海量GPS数据...导入数据之前，根据字段描述编写SQL语句进行创建数据库与表操作。 字段描述： 数据以ASCII文本表示，以逗号为分隔符，以回车换行符(0x0D 0x0A)结尾。...4.3 数据库连接 这里使用Python完成本题。
关键词：分库分表，路由机制，跨区查询，MySQL 数据变更，分表数据查询管理器与线程技术的结合，Cache 前面已经讲过Mysql实现海量海量数据存储查询时，主要有几个关键点，分表，分库，集群，M-S，...分库是如何将海量的Mysql数据放到不同的服务器中，分表则是在分库基础上对数据现进行逻辑上的划分。...数据划分可有多种方式，找到一个主键后，可以按号段分，也可以Hash取模分，也可以选择在认证库中保存DB配置。具体如何选择具体情况具体分析。 划分后，就是后期的查找和维护工作了。...MySQL对于海量数据按应用逻辑分表分数据库，通过程序来决定数据存放的表。但是 跨区查询是一个问题，当需要快速查找一个数据时你得准确知道那个数据存在哪个地方。...海量数据查询时，还有很重要的一点，就是Cache的应用。不过是不是Cache在任何时候都是万能贴呢？不一定。Cache也命中率，维护等问题。
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。...HBase是基于HDFS的简单结构化数据分布式存储技术，其可被用来存储海量图片小文件，并具有系统层小文件合并、全局名字空间等多种优势。但基于HBase的海量图片存储技术也存在一些问题。...表1：基于HBase的海量图片存储技术的大表设计 HBase是采用面向列的存储模型，按列簇来存储和处理数据，即同一列簇的数据会连续存储。...二、基于HBase的海量图片存储技术存在问题及改进方法 基于HBase的海量图片存储技术虽有上述优点，但也存在一些问题。为了说明问题，首先分析HBase中图片数据的存储结构。...考虑到数据安全，则需要2．3倍的存储空间。所需的存储空间巨大，因此需在保证数据安全的前提下，尽可能节省成本，并支持容量扩展。基于改进后的HBase海量图片存储技术解决了这个问题。
行星是如何出现的？人类和地球上的生物在宇宙中是孤独的生命吗？...如何能够处理这些数据将是那些关于宇宙的奥秘能被揭开前天文学学家们首先需要面对的挑战。...通过监控宇航员利用数据的方法，这款“加速器”能够学习如何将不同的数据用几种不同的数量储存，”ASTRON科学主管TonEngbersen解释说。...因而，拥有如此之多数据的最大的问题并不是数据的存储，而是计算对电的消耗量是否能够有能力处理大量数据。...我们关注的是如何尽量减少去除数据所占的电量，”Engbersen同时解释说，SKA项目原本打算将大批天文数据交给一个数据中心处理，而这将花费大量的电能。
随着 vivo 云服务业务发展，云服务用户量增长迅速，存储在云端的数据量越来越大，海量数据给后端存储带来了巨大的挑战。云服务业务这几年最大的痛点，就是如何解决用户海量数据的存储问题。...为了解决海量数据的存储问题，云服务将分库分表的 4 板斧：水平分表、垂直分表、水平分库、垂直分库，全部进行了实践。 1、水平分表 荆棘之路 1：浏览器书签、便签单库单表，单表数据量已过亿级怎么办？...联系人数据库单独拆分9个月之后，单个库的存储空间从35%增长至65%。按照这个增长速度，再支撑6个月，独立拆分出来的联系人数据库将再次面临空间不足问题。 如何解决？...如果采用常规的扩容方案，那我们将面临着海量存量数据的迁移重新路由问题，成本太大。...最终线上联系人数据库进行数据压缩的效果如下： 六、写在最后 本文介绍了云服务随着业务发展，海量数据存储所带来的挑战，以及云服务在分库分表、数据库数据压缩上的一些经验，希望能提供借鉴意义。
这些海量数据的存储与访问成为了系统设计与使用的瓶颈，而这些数据往往存储在数据库中，传统的数据库存在着先天的不足，即单机（单库）性能瓶颈，并且扩展起来非常的困难。...如果单机数据库易于扩展，数据可切分，就可以避免这些问题，但是当前的这些数据库厂商，包括开源的数据库MySQL在内，提供这些服务都是需要收费的，所以我们转向一些第三方的软件，使用这些软件做数据的切分，将原本在一台数据库上的数据...那么我们如何做数据切分呢？ 数据切分 数据切分，简单的说，就是通过某种条件，将我们之前存储在一台数据库上的数据，分散到多台数据库中，从而达到降低单台数据库负载的效果。...而如何进行切分，切分到什么程度，则是对架构师的一个艰难的考验。...无论是垂直切分，还是水平切分，它们解决了海量数据的存储和访问性能问题，但也随之而来的带来了很多新问题，它们的共同缺点有： 分布式的事务问题； 跨库join问题； 多数据源的管理问题 针对多数据源的管理问题
当今世界，互联网、大数据应用迅猛发展，物联网、人工智能、云计算 技术日新月异，随之而来的是各种企业和个人应用持续不断地产生亿级甚至是百亿级的海量小文件。...为此，杉岩数据推出了强大的对象存储产品，解决企业对海量图片、视频等非结构数据存储需求，以便更好的挖掘非结构化数据的价值。...，数据能够自动均衡，实现整个存储的滚动升级。...支持二到六个数据中心的数据容灾，包括双中心或者是更复杂的方式建立存储集群，不同数据中心之间进行数据异步传输。 · 第三级： 建立主存储和备份存储机制。...对象存储+AI，创造无限可能 在完成大量非结构化数据积累后，企业可以通过结合AI先进的数据分析与挖掘技术，发挥海量数据背后的价值，为更多智能化的新业务系统提供强劲助力，支撑企业业务发展。
在海量数据如何确定一个值是否存在？这是一道非常经典的面试场景题。那怎么回答这个问题呢？接下来咱们就详细的聊一聊。参考答案判断一个值是否存在？...内存占用：哈希表需要根据数据规模来动态调整数组的大小，以保证存储效率。而布隆过滤器在预先设置位数组的大小后，不会随数据规模的增加而增长。因此布隆过滤器更适用于海量数据。...结论哈希表和布隆过滤器都能实现判重，但它们都会存在误判的情况，但布隆过滤器存储占用的空间更小，更适合海量数据的判重。...并且当位数组存储值比较稀疏的时候，查询的准确率越高，而当位数组存储的值越来越多时，误差也会增大。位数组和 key 之间的关系，如下图所示：图片如何实现布隆过滤器？...然后，我们可以使用 put() 方法向布隆过滤器中插入数据，使用 mightContain() 方法来判断元素是否存在于布隆过滤器中。小结在海量数据如何确定一个值是否存在？
在海量数据如何确定一个值是否存在？这是一道非常经典的面试场景题。 那怎么回答这个问题呢？接下来咱们就详细的聊一聊。 参考答案 判断一个值是否存在？...内存占用：哈希表需要根据数据规模来动态调整数组的大小，以保证存储效率。而布隆过滤器在预先设置位数组的大小后，不会随数据规模的增加而增长。因此布隆过滤器更适用于海量数据。...结论 哈希表和布隆过滤器都能实现判重，但它们都会存在误判的情况，但布隆过滤器存储占用的空间更小，更适合海量数据的判重。...并且当位数组存储值比较稀疏的时候，查询的准确率越高，而当位数组存储的值越来越多时，误差也会增大。 位数组和 key 之间的关系，如下图所示： 如何实现布隆过滤器？...然后，我们可以使用 put() 方法向布隆过滤器中插入数据，使用 mightContain() 方法来判断元素是否存在于布隆过滤器中。 小结 在海量数据如何确定一个值是否存在？
“ 在大数据时代面对海量的本地文件时，随着云存储的普及，越来越多的用户需要把海量数据从传统的本地存储迁移到新的分布式云基础设施上，这就需要快速高效安全的迁移方法。”...原文发布于微信公众号：腾讯云存储（关注有惊喜） 操作场景 对于拥有本地 IDC 的用户，对象存储 COS 在不同迁移类型上支持以下迁移方式，帮助用户将本地 IDC 的海量数据快速迁移至对象存储 COS。...[l5ccsl7kcc.png] 用户可依据数据迁移量、IDC 出口带宽、IDC 空闲机位资源、可接受的迁移完成时间等因素来考虑如何选择迁移方式。...3.收到设备后，按照迁移设备手册把数据拷贝至设备。 4.完成数据拷贝后，在控制台提交回寄申请并等待腾讯云把数据迁往对象存储 COS。 详情请参见云数据迁移 CDM产品文档。...(详情查看：https://cloud.tencent.com/document/product/623) 如何高效安全的通过离线迁移把数据迁移至COS： 1.在 IDC 配置10Gbps的网络环境，为避免本地数据环境成为传输瓶颈
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