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。...这样一来，文章数据就很自然的被分到了各个数据库中，达到了数据切分的目的。 接下来要解决的问题就是怎样找到具体的数据库呢？...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。...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。...把以上的业务特征抽象出来，分别有以下三类数据类型： 第一类是非结构化数据非结构化数据就是文件型数据包括图片、音频、视频和软件包等，这类数据从存储量来看占到互联网数据的主要部分；在这类数据中又可以分为三类...； 2)增加有效数据的存储比例； 3)提高单位存储密度和性能，减少运营费用， 4)减少数据的存储量，例如压缩，去重等技术； 5)细化存储分层，冷热分离； 6)统一存储平台，提高存储资源利用率。...4.2 数据落地存储服务 云化的服务，其最终落地的数据要求的性能也是不同的，更具不同业务性能的需求，再结合现有的存储硬件的IO访问速度及采购试用成本，作为数据落地的介质分层，搭建不同的存储集群，分别如下
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。...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。...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。
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）。...离线消息读取策略参看《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。理论上读取离线消息的时间复杂度为O(log(N)+M)， N 为离线消息的条数， M 为一次读取消息的条数。
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。
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。
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。...MySQL proxy: MySQL master/slave配合MySQL 5.1 partition:只是将一个表存储上逻辑分开，部分改善了性能，但是可扩展性仍然是问题。...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 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？...当空间存在瓶颈后，我们对各模块数据的存储空间分布进行了分析，情况如下： 单库磁盘容量5T，联系人数据占用存储空间2.75T（55%），短信数据占用存储空间1T（20%），其他所有模块数据共占用存储空间500G...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。
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。...将上图挑选的几个主要应用进行业务存储特征进行分析，如下表： 把以上的业务特征抽象出来，分别有以下三类数据类型： 第一类是非结构化数据 非结构化数据就是文件型数据包括图片、音频、视频和软件包等，这类数据从存储量来看占到互联网数据的主要部分...； 2)增加有效数据的存储比例； 3)提高单位存储密度和性能，减少运营费用， 4)减少数据的存储量，例如压缩，去重等技术； 5)细化存储分层，冷热分离； 6)统一存储平台，提高存储资源利用率。...4.2 数据落地存储服务 云化的服务，其最终落地的数据要求的性能也是不同的，更具不同业务性能的需求，再结合现有的存储硬件的IO访问速度及采购试用成本，作为数据落地的介质分层，搭建不同的存储集群，分别如下
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。...这样，原本存在一个数据库中的订单数据，被水平的切分成了两个数据库。...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。
Kafka消息存储架构：如何支持海量数据？ 01 引言 在大数据和实时流处理领域中，Apache Kafka已成为了一个不可或缺的组件。...而Kafka通过直接操作文件系统缓存和内核空间缓冲区，避免了数据的多次复制和移动，从而大大提高了消息的传输效率。 05 Kafka消息存储的优势 1....高吞吐量 Kafka通过将消息持久化到磁盘上的日志文件，并利用分段存储和索引机制，实现了高吞吐量的消息传递。这使得Kafka能够处理大量的消息数据，满足各种实时处理需求。 2....低延迟 Kafka的消息存储机制采用了追加写入和零拷贝技术，减少了数据在传输过程中的延迟。同时，Kafka还支持异步写入和批量处理等操作，进一步降低了消息的延迟。...通过深入理解这些组件的工作原理和技术细节，我们可以更好地掌握Kafka在大数据和实时流处理领域中的应用。同时，Kafka的高吞吐量、高可靠性和低延迟等特性也为处理海量数据提供了强有力的支持。
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。
Json海量数据解析 前言 在android开发中，app和服务器进行数据传输时大多数会用到json。...这时候每次登陆时候会去服务端同步所有的商品、分类等数据。而这时候，当商品的数量很大的时候，客户端拿到数据时候对app来说还是比较大的。...而server端是将所有的数据序列化为json字符串存入到文件，然后app去下载文件并进行解析。下面说下我的修改历程。...因为是读的文件流，边读边解析数据。基本解决了问题。但通过Android Studio的Monitors发现，解析时候内存不断的在被消耗（汗。。还好没有爆掉）。...20W条数据，内存不断的被消耗。
2017.9.10, 深圳, Ken Fang 雷军说：我拥有海量的数据, 却不知道怎么用？每年, 花在存储海量数据的费用, 也是海量；足以使企业破产⋯ 为何会如此？...大家都明白的 Common Sense: 做海量数据分析, 要先能建立数据模型；有了数据模型, 我们才能从 “海量” 数据中, 去提炼出 “有用” 的数据。...海量数据分析最关键、最重要的ㄧ步：将海量数据 “转换” 为有用的数据。 而数据模型建立的前提是： @ 要能先分析出, 产生数据背后的 “用户的目的” 。例如：用户是基于什么样的社会事件？天灾？...这样的数据, 再如何的 “海量”, 也根本没法经由 “数据分析师”, 使用任何的数据分析工具, 建立出任何有效的数据模型；海量数据将永远没办法转换为有用的数据。 为什么谷歌能做得到？...所以, 别再采集, 更别再存储： “海量”、“没目的”、“没意义”、“不持续性” 的数据了⋯
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。...最后一个可能是数据的迁移问题。 从用户层面来讲，他们在使用传统数据库的时候，由于无法预估业务应用场景，造成无法判断接下来会面临多大的数据量。...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。...第四个是禁止缓存，我们在写数据的时候，如果客户端突然加载了大量的数据，而没有禁止缓存，可能就会把热数据会挤压出去。...数据迁移 数据迁移有几种情况。一种是HBase集群之间的迁移，一种是将Hive数据迁移到HBase。 ?
在人们还没有搞明白大数据的情况下，又出现了一个海量数据，海量数据与大数据的关系是什么，他们有什么关联吗？还是大数据的升级版才是海量数据，今天来聊一下海量数据与大数据的关系吧！...image.png 1、什么是海量数据，什么是大数据 所谓的海量数据从字面上理解就是数据多到已经用大海来形容了，现实中也确实如此。...2、海量数据与大数据的关系 海量数据与大数据的关系其实是相互的，海量数据可以包含在大数据里面，同样大数据也可以包含在海量数据里面。...海量数据需要找合适的数据来进行计算时，大数据也可以将海量数据分解并帮助其计算完成。所以海量数据与大数据的关系是相互的，在对方有困难的时候都会伸出手来帮助，海量数据与大数据的关系一定是不错的。...海量数据与大数据通俗的说就是，海量数据有时候不能一个人完成的事情会找帮手一起完成，而大数据则是喜欢把一个大任务分解成多个小任务再逐一完成。
为什么海量存储选用大文件结构 大规模的小文件存取，磁头需要频繁的寻道和换道，因此在读取上容易带来较长的延时。 频繁的新增删除操作，导致磁盘碎片，降低磁盘利用率和IO读写效率。
整个分享分为四块：一是讲讲什么是存储，虽然大家都接触过，今天我稍微系统点地给大家梳理下；二是怎么去从零构建一个海量存储的系统，在座各位亲自构建海量分布式存储系统的机会可能并不是很多，但是可以从中学习下怎么去架构后台系统...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。
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