在“数据湖”概念与理论逐渐深入人心的今天，面向云存储的交互式查询这个需求场景显得愈发重要。这是因为原生的云存储（主要指S3这样的对象存储）既能够容纳大容量的明细数据，又能在性能和成本间取得一个很好的平衡——如果它同时再支持复杂的即席分析查询，那么云原生存储就将成为数据湖的最佳载体，对于实现数据分析人员的自由探索和应用系统的查询集成都有着非常重要的意义。
Alluxio是世界上第一个虚拟的分布式存储系统，以内存速度统一了数据访问。它为计算框架和存储系统构建了桥梁，使应用程序能够通过一个公共接口连接到许多存储系统。Alluxio以内存为中心的架构使得数据的访问速度能比现有方案快几个数量级。
前不久CSDN联合国内顶级云厂商，共同为开发者提供稳定便宜的云服务，送了学长两张优惠券，一张云容器，一张云主机。恰好最近在学习某硅谷的SeaTunnel课程需要用到主机做实验，使用本地的还需要重头安装VMware，有诸多不便，于是想试试CSDN的云容器服务。
2021 Apache首次亚洲虚拟技术峰会:大数据专场即将在8月6日-8月8日震撼来袭。腾讯云存储高级工程师程力将在8月7日14:50分和8月8日14:10分别给您带来腾讯云OZONE如何通过RAFT协议建立起高可用性和数据湖加速器GooseFS为主题的大数据论坛分享。
近期正在探索前端、后端、系统端各类常用组件与工具，对其一些常见的组件进行再次整理一下，形成标准化组件专题，后续该专题将包含各类语言中的一些常用组件。
ElasticSearch是一款开源的非常火爆的文档索引引擎, 大小公司都比较青睐的一款做日志检索、分析、查询的工具。
数据正在呈几何级数增长，来自社交媒体（微信、微博）以及传感器设备的非结构化数据受到了越来越多的关注，而与传统企业交易系统的结构化数据一起，它们将有可能带来新一轮的产业变革。机器学习，自然语言处理，舆情分析等词汇几乎每天都会出现在媒体的报道当中，然而真正讲它们大规模投入应用的企业却少之又少。 如今，企业CIO们几乎人人都在讨论大数据，许多人认为大数据就是搭一个Hadoop集群，把所有的数据全部存进去，再通过各种各样的API调用进行分析。然而答案并不是这么简单，大数据与IT方方面面
作者：陈龙 腾讯专家工程师、腾讯云EMR技术负责人 |导语 在金融行业IT系统国产化的大背景下，国内金融行业开始推动IT基础设施国产化，逐渐摆脱对于传统IOE架构的依赖。微众银行自成立之初，就放弃了传统IOE架构路红，结合腾讯金融级分布式数据库TDSQL，建立了基于DCN单元化架构模式的分布式基础平台。如今这套架构承载了微众银行数亿级别的用户规模，数百套银行核心系统，和每天数亿次的金融交易。 近几年炙手可热的云原生首先由Matt Stine提出并延续使用至今，但其并没有标准的、严格的定义，比较公认的四要
导语 | 近几年炙手可热的云原生首先由Matt Stine提出并延续使用至今，但其并没有标准的、严格的定义，比较公认的四要素是：DevOps、微服务、持续交付、以及容器，更多的则是偏向应用系统的一种体系架构和方法论。那么在云上如何改进大数据基础架构让其符合云原生标准，同时给企业客户带来真真切切的数据分析成本降低和性能保障是一个开放性的话题。本文由腾讯专家工程师、腾讯云EMR技术负责人陈龙在 Techo TVP开发者峰会「数据的冰与火之歌——从在线数据库技术，到海量数据分析技术」 的《云原生环境下大数据基础技术演进》演讲分享整理而成，与大家分享和探讨在云上如何实现存储计算云原生，以及未来下一代云原生大数据基础架构。
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。
Alluxio 是世界上第一个面向基于云的数据分析和人工智能的开源的数据编排技术。 它为数据驱动型应用和存储系统构建了桥梁, 将数据从存储层移动到距离数据驱动型应用更近的位置从而能够更容易被访问。 这还使得应用程序能够通过一个公共接口连接到许多存储系统。 Alluxio内存至上的层次化架构使得数据的访问速度能比现有方案快几个数量级。
数据湖引擎是一种开源软件解决方案或云服务，它通过一组统一的api和数据模型为分析工作负载的各种数据源提供关键功能。数据湖引擎解决了快捷访问、加速分析处理、保护和屏蔽数据、管理数据集以及提供跨所有数据源的统一数据目录等方面的关键需求。
云 HDFS（Cloud HDFS，CHDFS）是腾讯云提供的支持标准 HDFS 访问协议、卓越性能、分层命名空间的分布式文件系统。
一、背景 云 HDFS（Cloud HDFS，CHDFS）是腾讯云提供的支持标准 HDFS 访问协议、卓越性能、分层命名空间的分布式文件系统。 CHDFS 主要解决大数据场景下海量数据存储和数据分析，能够为大数据用户在无需更改现有代码的基础上，将本地自建的 HDFS 文件系统无缝迁移至具备高可用性、高扩展性、低成本、可靠和安全的 CHDFS 上。以此实现存算分离，实现计算节点可动态的扩缩容。 因此 CHDFS 主要的用户群体是大数据体系的研发人员，为了满足用户在传统的 Hadoop 环境下的使用习惯，同时满
由于各种原因，我似乎缺了一篇严肃的文章，来阐述我本人对大数据这个领域的看法，以至于有人看到我这篇文章里的这个观点，就扩展到了我认为的那个领域里的那个观点。我还是决定严肃的写一篇文章，阐述一下我个人的观点。这样一来，多少有据可查。
过去的相当长的一段时间里，商用对象存储占据了市场上的大量的份额。国外的Amazon S3，国内的阿里云OSS都成为了大多数公司的选择。但是构建一个企业级的数据湖（包括结构化和非结构化数据）已经成为了越来越多公司的目标。那么Hadoop还能满足我们的要求吗？还是我们需要更多的选择？
Hortonworks在博客中提出了一个全新的Hadoop对象存储环境——Ozone，能将HDFS从文件系统扩展成更加复杂的企业级存储层。
本文介绍了大数据关键技术分析，包括Hadoop、HBase、MapReduce、Pig、Hive等框架及其应用。Hadoop具有高可靠性、高扩展性、高效性、高容错性和低成本等优点。通过使用这些技术，企业可以高效地进行数据存储和处理，提升数据分析的效率，降低成本。
本来不知道nfs是啥，因为群里的Harry童鞋有个问题，如何把本地目录挂载到hdfs上，搞什么云存储，说那么巧就是那么巧，HDP支持nfs，然后我就照着文档的说明去做，最后弄出来了。 1.修改机器上的hdfs-default.xml vi /share/lib/hadoop/conf/hdfs-default.xml 如果没有hdfs-default就找hdfs-site.xml 设置为如下内容，hdp的默认值是0 <property> <name>dfs.access.time.pr
Ashish Thusoo， Qubole的CEO和联合创始人，最近在 Enterprise Data World Conference (EDW)上谈到了作为一种服务产品的“云中巨象” Hadoop 。大数据作为服务而不是一个产品会成为一个趋势，Hadoop作为一种服务提供，旨在帮助机构处理大规模运行的Hadoop服务的挑战和成本。这些基于云服务的解决方案也可以从云服务的其他功能中获益，如动态配置、计算和存储的灵活性以及在多个地区的可用性。 Ashish在开始谈论时说到，现在数据的性质，包括海里的交互数据
Sponge是一个简单多层，兼容完全POSIX兼容的分布式NFS、Hadoop，支持对象存储、云存储、SDS、容器机制，集成Spark为计算引擎，基于内存计算技术的分布式系统，将大数据的存储、管理和计算有机融合，具有实时一致性。 使用对象存储、高性能存储、Hadoop、Spark、Storm……等技术来存储、处理和分析大数据很流行，然而海绵数据科技有限公司（以下简称“海绵数据”）说，这些技术各自为政，存在性能、管理、开发、成本等多方面的问题。 5月20日，海绵数据宣布推出其第二代大数据操作系统产品Spong
本文首先介绍了大数据架构平台的组件架构，让读者了解大数据平台的全貌，然后分别介绍数据集成、存储与计算、分布式调度、查询分析等方面的观点，最后是专家眼里大数据平台架构的发展趋势。
伴随云计算技术的发展，云盘系统不断涌现，百度、360、金山等都推出了各自的云盘产品，而云盘存储的模式也越来越被用户所接受，也有越来越多的公司跃跃欲试，想在云存储领域大展拳脚，有一番作为。但是开源Hadoop平台实现语言Java和操作系统Linux的限制，Windows用户桌面版云盘客户端的开发成为了一道不可逾越的屏障。
由中国信息通信研究院、工信部新闻宣传中心联合主办，开放数据中心委员会（ODCC）、《人民邮电》报、风向Talks联合组织的“2021数据中心高质量发展大会”,于5月13日在国家会议中心召开，在2021年世界电信和信息社会日即将来临之际，共襄数据中心行业高质量发展。
今天终于又能抽出一点时间来写文章了，接着前一篇继续写。前一篇文章有博友就评论说写了很多废话，其实本身就是一些工作中的点点滴滴，自己想到什么就写什么，没有太多的构思文章的内容和结构，就算自己回顾自己工作的这五年吧。 上篇博客提到自己主要支持各个团队使用scribe归集日志，这也包括归集日志到hadoop系统里面。所以这时的自己开始接触hadoop生态系统了，刚开始也是从网上找各种安装使用教程，遇到各种问题也基本上都是通过google解决。通过安装和使用hadoop，对hadoop大部
本文转自IBM的developerWorks，主题是关于使用NoSQL存储和处理大规模数据，文章列举了一些循序渐进的学习资料，包括了视频音频和文字材料，是一个很不错的了解、学习NoSQL的知识向导。 RDBMS 模型是传统 C/S 模式存储数据的重要基础，但是它无法实现以简单且低廉的方式进行扩展。而目前，更多的应用需求是像 Facebook 和 Twitter 一样需要拥有很强的可扩展性，所以，无模式的存储模型 – NoSQL 应运而生，提供了相应的解决方案。本学习路线图向 Java 开发人员介绍了 NoS
ArchSummit 全球架构师峰会是重点面向高端技术管理者、架构师的技术会议，聚焦业界强大的技术成果，秉承“实践第一、案例为主”的原则，展示先进技术在行业中的典型实践，以及技术在企业转型、发展中的推动作用。旨在帮助技术管理者、CTO、架构师做好技术选型、技术团队组建与管理，并确立技术对于产品和业务的关键作用。 腾讯云存储资深专家程力受邀参加数据存储的挑战与应对之策专题演讲，分享腾讯云原生数据湖存储的架构发展，和如何应对多种业务场景下的存储挑战。程力主要负责腾讯云数据湖存储 GooseFS 的设计和研发，同
随着大数据云计算技术的发展，围绕这一技术也催生了很多的新的职业，比如——云架构师。何为云架构师呢？成为云架构师又需要学习和掌握什么样的技能？提出这样的问题，不免想到了之前在研究学习大快的DKHadoop的时问过的一个问题：学习dkhadoop需要掌握什么基础。这两个问题不免有异曲同工之妙啊！
安防视频监控/视频集中存储/云存储/磁盘阵列EasyCVR平台可拓展性强、视频能力灵活、部署轻快，可支持的主流标准协议有国标GB28181、RTSP/Onvif、RTMP等，以及支持厂家私有协议与SDK接入，包括海康Ehome、海大宇等设备的SDK等。平台可拓展性强、视频能力灵活，能对外分发RTMP、RTSP、HTTP-FLV、WebSocket-FLV、HLS、WebRTC等视频流。
大数据已成为当今企业不可分割的一部分，越来越多的企业纷纷寻找熟悉大数据分析工具的人。他们都期望员工在技术方面体现能力，并展示才华和思维过程。到目前为止流行的所谓的需求技能已经不再了，如果今天还有什么比较大热的技能，那就是大数据分析。
2021年4月25-26日，ArchSummit 全球架构师峰会 2021（上海站）将在上海·宝华万豪酒店举办，本次峰会设置了云原生容器化、业务架构、Flutter 一线实战、网关系统实践等 17 大专场。其中，由腾讯云高级工程师程力老师演讲的“存算分离架构下的数据湖架构”专题，已经开始报名啦！
企业数字化转型过程中，数据价值被显著放大，大数据应用成为不少企业探索的重点。 从技术上看，大数据业务由于数据体量大，且数据量很多时候呈急速膨胀状态；在进行大数据计算分析时，对资源的需求呈现浪涌式特征，又偶有突发性，因此通过上云充分发挥资源按需使用按需付费的优势，成为了不少企业在探索大数据应用时的常见模式。 这其中，企业在综合考量数据安全性、可扩展、可管理和成本效益等因素后，混合云部署的方式就成为了企业的主流选择。 近日，腾讯云存储高级产品经理贺永红在混合云主题论坛上发表演讲，详解了大数据应用上云的新
在大数据领域里，Hadoop 是谁都绕不开的话题，它基本上已经成为了事实上的标准，无论是什么企业或者是个人，闭源开始开源，都不得不兼容Hadoop生态圈，即使是谷歌也不例外。虽然谷歌作为大数据领域的鼻祖，手握 GFS 、 MapReduce 和 BigTable 三篇论文（下文称为谷歌的“三驾马车”），秒杀Hadoop生态圈，但是在做谷歌云的时候依然不得不捏着鼻子兼容 Hbase 和 HDFS 的接口。因此，这篇文章就闲聊下 Hadoop 是如何发展壮大的。
2020 年伊始，一场突如其来的新冠疫情改变了人们的生活和工作方式，越来越多的服务进一步云化。远程办公、视频会议、在线教育等业务迎来了爆发性地增长。
入门知识 对于我们新手入门学习hadoop的朋友来说，首先了解一下云计算和云计算技术是有必要的。下面先是介绍云计算和云计算技术的： 云计算，是一种基于互联网的计算方式，通过这种方式，共享的软硬件资源和信息可以按需求提供给计算机和其他设备，主要是基于互联网的相关服务地增加、使用和交付模式，通常涉及通过互联网来提供动态易扩展且经常是虚拟化的资源。云是网络、互联网的一种比喻说法。过去在图中往往用云来表示电信网，后来也用来表示互联网和底层基础设施的抽象。狭义云计算指IT基础设施的交付和使用模式，指
存储系统从其与生俱来的使命来说，就难以摆脱复杂系统的魔咒。无论是从单机时代的文件系统，还是后来C/S或B/S结构下数据库这样的存储中间件兴起，还是如今炙手可热的云存储服务来说，存储都很复杂，而且是越来越复杂。 存储为什么会复杂，要从什么是存储谈起。存储这个词非常平凡，存储 + 计算（操作）就构成了一个朴素的计算机模型。简单来说，存储就是负责维持计算系统的状态的单元。从维持状态的角度，我们会有最朴素的可靠性要求。比如单机时代的文件系统，机器断电、程序故障、系统重启等常规的异常，文件系统必须可以正确
图为Hadoop创始人Doug Cutting Cloudera首席架构师就内存及云计算相关技术发表讨论，Hadoop将如何在大数据方面发挥更大价值。 在Doug Cutting十年前创建Hadoop架构的时候，他从未想过这会为企业界带来如此超大规模的计算。“毫无疑问，我当初预想的情况比我们现在所看到的要稍微保守一些。“他在近期伦敦的Strata+Hadoop World大会上说。 在今天，Hadoop被很多家喻户晓的名字使用，它帮助Facebook分析其每月超过16亿的用户流量，帮助VISA发现了数十亿美
互联网大数据指南 教你过个高逼格的七夕节 ↑ 七夕到了，七夕到了，七夕到了（重要的事情说三遍）…对于这个能给单身狗造成万吨直接伤害的节日，简直是情侣们秀恩爱的神器。 数据显示，2015年七夕节前礼品集中消费期间，人均支出高达788元。你知道哪些人最热衷过情人节？他们喜欢去什么地方？什么礼物卖得最火？ 近日，网银客户--互联网金融平台挖财和七牛云存储分别发布了一组七夕情人节数据。挖财数据基于七夕节前7天用户记账关键词，并对数据进行年龄、地域、星座等相关信息的分布总结，解读出2015年七夕情人节的大众消费趋势；
|导语 随着企业大数据规模和应用的增长和发展，计算与存储分离的架构渐渐成为主流，它解决了计算量和存储量不匹配问题， 实现了算力的按需使用，但也引来了一些新的问题。腾讯云EMR团队与Alluxio社区合作，探索出了开箱即用的计算存储分离优化版本，大幅优化网络带宽，带宽削峰20%-50%，节省总带宽10%-50%，同时能在IO密集型场景提升性能5%-40%，下面就让我们来一探究竟。 一、当前大数据挑战 近年来，随着大数据规模的增长，以及大数据应用的发展，大数据技术的架构也在持续演进。早期的技术架构
如果你希望将数据快速提取到HDFS或云存储中，Hudi可以提供帮助。另外，如果你的ETL /hive/spark作业很慢或占用大量资源，那么Hudi可以通过提供一种增量式读取和写入数据的方法来提供帮助。
0. 下一代的企业数据云 将创建世界领先的下一代数据平台提供商，涵盖多云，内部部署和Edge。该组合为混合云数据管理建立了行业标准，加速了客户采用，社区发展和合作伙伴参与。 我们两家公司的业务具有很强的互补性和战略性。通过将Hortonworks在端到端数据管理方面的投资与Cloudera在数据仓库和机器学习方面的投资结合起来，我们将提供业界首个从Edge到AI的企业数据云。这一愿景将使我们的公司能够在追求数字化转型的过程中推动我们对客户成功的共同承诺。 两个公司希望通过合并，创造出一个年收入达到 7.2 亿美元的新实体，并制定清晰的行业标准，成为下一代数据平台领先者，提供业界第一个企业级数据云，提高公共云的易用性和灵活性 一直以来 Hortonworks 团队投资于实时数据流和数据摄取以支持边缘的物联网使用案例，而 Cloudera 更专注于 AI 和 ML 领域，使数据科学家能够使用极其复杂的工具来自动化机器学习工作流。 Cloudera新的CDP平台会同时支持运行在本地，私有云，以及5个最大的公有云包括Amazon，Microsoft，Google，IBM和Oracle 第一个CDP版本将包含CDH6.x和HDP3.x中的一系列组件，并将专注于运行客户现有的工作负载和数据 两家公司对外正式宣称统一版本会基于最新的HDP3.0+CDH6.0 Hadoop 商业化最典型的公司就是Hadoop的三驾马车——Hortonworks、Cloudera和MapR。 昨天我们是 Hortonworks，今天，随着我们合并的正式完成，我们是 Cloudera——现在是全球第二大开源软件公司。”，目前全球第一大开源软件公司仍旧是红帽。 1. 新的趋势 1.1 企业向公有云转变(aws,azure,google cloud) hadoop/spark 只是其一部分 1.2 云存储成本底 对象存储服务(aws s3,axure blob,google 云端存储) 比hadoop/spark 便宜了5倍 1.3 云服务器 以完全不一样的方式解决了同样的问题，运行即席查询 用户按计算时间计费，无需维护操作hadoop/spark集群 1.4 容器,kenernates和机器学习，今天在python/R语言下进行机器学习，容器与kubernates 为分布式计算提供了更加强大灵活的框架 不打算基于hadoop/spark 进行分发心得饿微服务应用程序 2. 产品影像 2.1 毫无疑问 对于一些无论是Cloudera还是Hortonworks都打包的较为通用的的组件，基本可以毫无疑问的确定会包含在统一版本中。具体包括核心的Apache Hadoop项目如MapReduce，HDFS和YARN - 以及Apache Spark，Apache Hive，Apache HBase，Apache Kafka，Apache Solr，Apache Oozie，Apache Pig，Apache Sqoop和Apache Zookeeper。 我们对新兴的对象存储项目Apache Hadoop Ozone的信心略有不足 2.2 存疑的 有一些开源项目目前仅包含在CDH或HDP中，而Cloudera也没有与之专门对标的产品，它们是否能包含在合并版中目前还存疑。比如说Apache Kudu和Apache Impala，这2个最初都是由Cloudera开发的，用于提供列式数据存储和ad hoc的分析，而最近Hortonworks引入了Apache Druid与之对应。 2.3 有争议的 Apache Ambari直接与Cloudera Manager竞争，再比如Cloudera使用Cloudera Navigator来实现数据治理和数据溯源，而Hortonworks则使用Apache Atlas。 Cloudera将清楚地意识到任何关于它想要扼杀开源功能的建议都将被认为是“大棒”，而不是“胡萝卜”，它将不会被Hortonworks客户和Apache软件基金会开发社区所接受。这是我们认为Cloudera如果想要退出开源需要很谨慎的考虑的另一个原因 - 至少在短期内如此 注：“Carrot and stick”(胡萝卜加大棒)
Cloudera首席架构师就内存及云计算相关技术发表讨论，Hadoop将如何在大数据方面发挥更大价值。
10月28日，"寻宝 AI 时代——OSC 源创会苏州站暨 Techo TVP 技术沙龙"在苏州圆满落幕。腾讯云存储专家解决方案架构师屠伟新带来《AIGC 场景下存储与数据管理的挑战与应对》主题分享。下面我们一起来学习回顾一下AIGC场景下的存储解决方案。
本文介绍了一种云存储的渗透测试思路：在渗透测试中发现一个OSS，而且默认无法进行读取数据(即桶ACL为"私有")，但是通过查询ACL发现桶ACL可写，那么此时可以通过写ACL来更新桶ACL并获取到对象数据信息。
Hadoop作为大数据主流的基础架构选择，至今仍然占据着重要的地位，而基于Hadoop的分布式文件系统HDFS，也在大数据存储环节发挥着重要的支撑作用。今天的大数据入门分享，我们就主要来讲讲HDFS分布式文件管理系统。
Alluxio 是世界上第一个面向基于云的数据分析和人工智能的开源的 数据编排技术 。 它为数据驱动型应用和存储系统构建了桥梁, 将数据从存储层移动到距离数据驱动型应用更近的位置从而能够更容易被访问。 这还使得应用程序能够通过一个公共接口连接到许多存储系统。 Alluxio内存至上的层次化架构使得数据的访问速度能比现有方案快几个数量级。
新春已来临，腾讯云存储团队正式在官方网站上架数据加速器 GooseFS 产品，同时数据加速器 GooseFS 1.2.0 版本正式发布。该版本总结并收敛了 GooseFS 在过往大规模生产环境实践中遇到的性能、稳定性和安全问题，全面提升产品稳定性。 重要更新点 1、透明加速热开关 透明加速热开关可以让大数据用户能够使用 CosN scheme 访问 GooseFS，该特性方便用户在不修改已有表定义的前提下，使用 GooseFS 的功能，提升业务访问性能。 透明加速热开关主要用于提升系统的可运维性。在生
近年来，随着大数据规模的增长，以及大数据应用的发展，大数据技术的架构也在持续演进。早期的技术架构是计算资源和存储资源高度融合，计算和存储资源一体化存在以下明显的挑战：
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