sort=created 请问，在家里攒一套 100TB-200TB 的存储有什么架构方案可以借鉴的？...假定你搭个 100个结点的集群，每个结点就是 100TB，然后每个结点以 175MB 的速度写入，大约需要一个星期写满，这还不包括冗余。...工作方式： 既然是一个集中化的磁盘阵列，那么就支持主机系统通过IP网络进行文件级别的数据访问，或通过光纤协议在SAN网络进行块级别的数据访问。...不同于Hadoop和Spark，Storm不进行数据的收集和存储工作，它直接通过网络实时的接受数据并且实时的处理数据，然后直接通过网络实时的传回结果。...Hadoop，Spark和Storm是目前最重要的三大分布式计算系统，Hadoop常用于离线的复杂的大数据处理，Spark常用于离线的快速的大数据处理，而Storm常用于在线的实时的大数据处理。
目前，气象学家公众号分发的ERA5数据分为两部分： ERA5常规变量再分析数据，11TB左右 ERA5-land陆面高分辨率再分析数据，16TB左右 另外，GPM L3降水数据半小时/逐日的已上传至百度云盘...ERA5在4月14号发布的官方修正数据后，经过逐一匹对和校验，针对潜在可能存在缺陷的数据还是全部进行了重新下载，气象学家公众号分发的27TB数据中，目前只有再分析数据的常规变量中61个文件可能需要替换(...ERA5-Land（~16TB）数据共享出来，在ECMWF的使用条款中合法的复制与分发都是符合规定的，不存在数据使用上的法律纠纷问题。...2.ERA5常规变量属性： 数据大小：11 TB （3块5TB盘拷贝） 数据格式：NetCDF (.nc) 存储方式：不同变量分开存放,每天1个文件(24时次) 时间：1979.1.1-2021.1.31...pageId=82870405#ERA5:datadocumentation-Table7 4.ERA5-LAND变量属性： 数据大小：~16TB （4块5TB盘拷贝） 数据格式：NetCDF (.nc
1.首先通过debug包捞出计算后的数据，如果符合预期那么优化前后的数据应该是匹配的，数据规模是10TB，数据行数大约是1.3亿条，抓取多少条能分析出问题是一个比较重要的参数，于是设置了200进行对比...，其结果如下： 图中左侧为正常数据，右侧为错误数据，可以看到的是丢了中间一部分数据，其余数据完全是对的，从sort算法的优化逻辑上来看，算法的bug率比较低。...所以可以先pass掉优化算法问题，应该是下游数据输入问题？带这这个问题继续深入。...，这里恰好验证了前面的想法：数据输入侧有问题！...经过两个关键点的分析，快速改了一版，验证后，数据恢复正常。本次调试在10TB数据规模下才复现的问题着实令人棘手，不过还能怎么办呢？当攒点经验吧。
现在标准用法是Tib是二进制， TB是十进制。
，可以帮助云上客户实现TB级数据规模不停机迁移 支持场景 HBase大版本升级， 1.x升级2.x 集群配置升级，8核16G升级为16核32G 集群网络环境变更，经典网络迁移到VPC 异地跨机房迁移...，能够满足支持TB、PB级别的数据迁移 迁移速度可以动态配置 增量数据同步 异步解析源集群HDFS上的WALs并在目标集群进行回放，增量同步不会和源集群HBase进行交互 有完善的错误重试机制，实时监控任务速度和进度...BDS和HBase集群解耦，独立部署，避免对HBase集群CPU、内存等机器资源的占用 全量数据迁移、实时数据同步只访问源集群的HDFS，全程不会和HBase做交互，尽量避免对源集群业务产生的影响 可以动态调整全量数据迁移和实时数据同步的迁移速率...回到HBase数据源页面，添加数据源。 ? ?...步骤2：提交历史任务迁移 增量数据同步通道完成之后，接下来提交全量数据迁移任务，在任务管理里面我们选择HBase历史数据批量迁移，进入历史数据管理页面，点击创建任务，进入全量数据创建页面，选择对应的源集群和目标集群
要是问大家，知道怎么从mysql数据库中drop掉业务表，很多人肯定会说，so easy，用drop table t_test语句不就完事了，这是初生牛犊不怕虎，你要是如此简单，去线上业务库中drop掉一张...1TB大小的表，造成长时间的业务无法访问数据库，更严重，导致数据库崩溃，宕机都是可能的。...其次AHI会占用1/16的buffer pool的大小，如果线上表数据不是特别大，不是超高并发，不建议将开启AHI，可以考虑关闭AHI功能 mysql> SHOW GLOBAL VARIABLES LIKE...innodb_adaptive_hash_index | ON | +----------------------------+-------+1 row in set (0.01 sec) mysql...我的一个好伙伴，就曾在线上库删除了一张1TB大小的表，结果20分钟，数据库无响应，最后库崩溃，重启了。
3月份黑客曾在一次网络攻击中窃取了西部数据的敏感信息。在调查确认了此事后，西部数据已将其商店下线，并向客户发送了数据泄露通知。...上周五下午，该公司通过电子邮件发送了数据泄露通知，称其数据库遭到攻击，存储在内的客户数据被盗。...作为一项安全措施，相关数据库以加密的形式存储了哈希密码（已加盐）和部分信用卡号码。 【西部数据公司的数据泄露通知】 西部数据一方面在继续调查此事件，同时也已将其商店做了下线处理。...西部数据遭遇网络攻击 3月26日，西部数据公司遭遇网络攻击，发现其网络遭到黑客攻击，公司数据被盗，随后发布了数据泄露通知。...据TechCrunch报道，一个“未命名”的黑客组织此前入侵了西部数据公司，并声称窃取了10tb的数据。
对于是否有造成业务和客户数据泄露，英伟达表示还暂不清楚具体情况。...但一个南美的勒索团伙Lapsus $已声称对这起攻击事件负责，并宣布从英伟达的网络中窃取了 1 TB 的数据，其中包括了所有英伟达员工的在线凭证。该组织还发布了英伟达驱动程序的源代码。...而英伟达似乎也对这起攻击迅速采取了反制措施，Lapsus 声称，英伟达入侵了他们的服务器，并将他们所窃取的数据加密，但Lapsus 已经将这些数据做了备份，所以英伟达的这次反击并没有起到实际效果。
这几天琢磨怎么从手机app爬取帖子数据。因为网上的很多教程年久失效了，所以自己花了好些功夫才弄明白bd的请求机制。 PC端的爬取方法 在阐述手机版bd的爬取方法前，首先阐述下PC端的做法。...0&cid=0&sort_type=0&fr=&default_pro=1&only_thread_list=0&eqid=&refer=tieba.baidu.com， image 所以，拉取帖子数据的动作就在
ABB TB850 闪存来存储代码和静态数据图片过程工业中的现代工厂中的现场设备可以给操作员提供关于工厂状况的详细信息。收集的数据有助于规划预防性维护工作和优化生产流程。...为了传输纯过程值以外的数据并将其集成到更高级别的系统中，许多工厂操作员使用DeltaV和热烈欢迎美国艾默生公司的控制系统。
德克萨斯大学的三位计算机科学家宣布他们完成了世界上最大的数学证明：完整证明有200TB大小。公开供人检验的部分压缩后也有68GB大。...目前已经有很多数学家使用计算机辅助证明数学问题，但这个200TB大小的证明还是让数学家们吃了一惊。...有关拉姆齐定理的设想往往涉及着巨量的数据，这个问题更不例外。在有这么多数字的情况下，给方格上色的可能方案达到了10^2300那么多。但研究者借助了对称分析等技法，让电脑只需要检查10^12种可能方案。
目前，气象学家公众号分发的ERA5数据分为三部分： ERA5常规变量中国区域再分析数据，18TB左右 (更新完成) ERA5-land陆面高分辨率中国区域再分析数据，34TB左右 (更新完成) ERA5...-land陆面高分辨率全球区域（4个变量）再分析数据，18TB 1.ERA5常规变量属性： 数据大小：16.5 TB （4块5TB盘拷贝） 数据格式：NetCDF (.nc) 存储方式：不同变量分开存放...pageId=82870405#ERA5:datadocumentation-Table7 3.ERA5-LAND变量属性： 数据大小：~35TB （2块18TB盘拷贝） 数据格式：NetCDF (.nc...ERA5(~16TB)、ERA5-Land（~18TB）数据共享出来，在ECMWF的使用条款中合法的复制与分发都是符合规定的，不存在数据使用上的法律纠纷问题。...如果您对数据共享有个人意见和看法也欢迎沟通、交流。 另外，GPM L3降水数据半小时/逐日的已上传至百度云盘（~4TB）可免费获取。
1KB = 1024 Bytes = 2^10 Bytes = (1L << 10) Bytes
容量的单位从小到大依次是：字节(B. 1TB等于1024G。TB：太字节(Terabyte)，计算机存储容量单位，也常用TB来表示。...1tb=1024gb1gb=1024mb1mb=1024kb1tb=1024*1024*1024kb=1073741824kb 移动硬盘的1tb等于1024g。...tb：太字节(terabyte)，计算机存储容量单位，也常用tb来表示。...存储容量：是该存储设备上可以存储数据的最大数量，通常使用千字节(kb kilobyte)、兆字节(MB megabyte)、吉字节(GB, gigabyte)、太字节(TB ,terabyte)和PB....1tb=1024gb,1pb=1024tb。
1、实战问题 我只想插入大量的测试数据，不是想测试性能，有没有自动办法生成TB级别的测试数据？ 有工具？还是说有测试数据集之类的东西？...实战业务场景中在没有大规模数据之前，可能会构造生成一些模拟数据，以实现性能测试等用途。...真实业务场景一般不愁数据的，包含但不限于： 生成数据 业务系统产生数据 互联网、设备等采集生成的数据 其他产生数据的场景..... 回归问题，Elasticsearch 8.X 如何构造呢？...生成虚假数据的命令行工具。...，可以作为测试数据的来源。
百亿KV的压力图片 推荐上一篇文章说到所谓TB级模型主要的问题在于百亿离散特征，反映在物理层面就是由百亿KV对构成的Embedding表。...与统一写入KV存储相比，更合理的做法是将这百亿KV对打成若干个数据包来提供服务。...以16维半精度Embedding计算，2万项请求数据回传是0.64MB，一个25G网卡的机器能带4K多QPS。...真正的软肋 说到TB级模型上线的困难，一般人很容易想起费内存和访问慢。从前文分析可知，访问其实并没有非常慢。...个人认为TB级模型上线真正的软肋在于更新难，模型更新与业务需求以及基础存储条件密切相关，本文暂不展开讨论，日后有机会再填坑。
1KB（kilobyte）表示1024个字节，1MB表示1024个KB，1GB（gigabyte）表示1024个MB，1TB（terabyte）表示1024个GB。 那么，1TB个字节到底有多大？...因此，这就意味着，1TB个字节可以放入更多的东西。 现在，让我们换一种更接近现实的方式，看看怎么来利用这1TB个字节。 1）一个人的一生中，阅读过的所有文字，加起来不会超过几个GB。...这就是说，文字的存储量在1TB中只占了不到0.5%。 2）假定你的一生中一共拍过10万张照片，每张平均是100KB，那也一共只有10个GB，只占了1TB的1%。...3）假定你的一生中听过几千张唱片，将它们全部以mp3格式储存，就算有200GB，占到了1TB的20%。...看到了没有，1TB字节完全可以储存一个人一生中产生的所有信息----文字、照片、音频和视频。 现在市场上已经有卖1TB的硬盘，目前的价格大约是2500元人民币左右。
勒索软件Netwalker运营团伙此次为解密密钥开出了1400万美元的价码，如若不从，则威胁公开多达5TB的被盗数据。...勒索软件Netwalker运营团伙此次为解密密钥开出了1400万美元的价码，如若不从，则威胁公开多达5TB的被盗数据。...Netwalker针对Enel Group的勒索记录 勒索声明中还包含一条指向http://prnt.sc/的URL，其中展示了攻击中窃取到的数据。...勒索记录中公布的被盗数据截屏 安全媒体BleepingComputer于上周通过电子邮件向Enel Group方面发出了攻击提醒，但对方一直未予回应。...根据Netwalker方面的说法，他们从Enel处窃取到约5TB数据，并准备在接下来的一周之内进行部分公开。他们还强调，他们会“分析各个文件中的有趣内容”，并将其发布在网站上。
上周，腾讯云大数据联合团队以98.8秒的成绩完成100TB数据排序，摘得2016 Sort Benchmark全球排序竞赛冠军。...（了解详情请点击《腾讯打破2016 Sort Benchmark 4项记录，98.8秒完成100TB数据排序》） 此次参赛的腾讯云大数据联合团队，是由腾讯云存储产品中心、腾讯数据平台部组成，团队成员在大数据技术和应用管理上都有着非常丰富的实践经验...，尤其是腾讯数据平台部一直在管理的腾讯大数据集群，是世界上最大的大数据集群之一。...此次比赛，腾讯云参加了GraySort和MinuteSort两个大项的比赛，GraySort比拼的是完成100TB数据排序的耗时，主要评测的是系统对大规模数据的处理能力，MinuteSort比拼的是1分钟内的排序数量...为了在1分钟内完成尽可能多的数据排序，系统任务调度的开销就变得不容忽视，调度效率显得尤为关键，在系统上消耗的时间越少，越利于比赛成绩的提高，得益于平台强大的调度能力，我们在1分钟内完成了55.3TB数据的排序
而归纳的效果非常依赖表征的丰富程度，故Embedding部分的参数量往往远大于神经网络部分，当神经网络还在10MB量级时，Embedding表可以达到百GB乃至TB量级。 ...可以推算1TB左右大小的模型大概有130-250亿项Embedding，而每一项Embedding背后是一个离散特征，换言之TB级模型约等于常说到的百亿特征千亿参数模型。...哪来的百亿特征 推荐场景中最为庞大的特征组就是User和Item的ID，哪怕对于头部业务而言两者加起来无非也就10亿的量级，靠原始数据要凑出百亿特征几乎不可能。...大维度Embedding vs 海量Embedding 如果没有百亿特征又想要TB级模型，是不是可以发扬“土法大炼钢”精神，把Embedding维度统统提到100以上呢？...做大模型不是为了验证系统承载能力，而是为了更好记忆业务场景数据。尽管笔者并没有找到大维度Embedding不如海量Embedding的理论依据，不过据观察在当前的条件下细嚼慢咽依然比囫囵吞枣更有效。
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