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1.44 亿:采购大数据存储产品 180 PB(90 套)

2022年9月9日,中移动信息发布《2022年IT云资源池大数据存储工程大数据存储产品框架采购项目》招标公告。 本项目采购大数据存储产品180PB(90套)。 本项目不划分标包。

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每年14PB数据存储需求,海量交通安全数据如何安放?

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。 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。 根据政府监管和中交兴路其它增值服务需求(一年两份冗余),100万辆车对数据中心的存储需求大约在14PB。 目前,中交兴路大数据平台可以满足现有百万级车辆的10PB数据存储能力和存储性能需求,并可灵活扩展以应对更多车辆数据存储挑战。 “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。

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    PB数据的云端迁移战事

    如果单纯从字面上,普通人可能无法理解要把 PB 级的数据迁移到一朵云上,难度有多大。 “这个迁移和简单的复制完全不一样,即便是拷贝,把1PB数据复制过来,也需要很长时间。” 多年来,搜狐畅游沉淀了大量高价值的数据,并一直致力于数据价值挖掘和应用。 在此之前,搜狐畅游主要通过搭建 IDC 机房自建大数据集群,为公司业务提供大数据存储、计算和分析的基础支撑能力。 但随着游戏业务迁移上云和数据规模、维度的快速增长,数据分析任务日渐繁重和多态化,对数据处理的时效性和稳定性要求越来越高,搜狐畅游亟需通过更灵活稳定的大数据基础能力建设,提升大数据的分析、管理和运维,为游戏稳定流畅运行 搜狐畅游 BI 大数据中心技术负责人介绍说:“首先,搜狐畅游与腾讯云大数据技术团队一起紧密配合,详细梳理当前数据、任务、流程,按特征进行归类,针对不同情况(如历史数据、实时数据)进行针对性设计迁移方案, 当然,最终没有发生任何问题,PB 级的数据在7月中旬正式迁移到腾讯云。

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    基于腾讯云COS对象存储的文件存储网关部署 单目录挂载1PB!

    一、方案目的介绍 目标客户群体:企业文件共享,大数据企业等使用内部文件服务实现云端灾备服务,实现目录挂载1PB 方案目标:实现企业云端或本地文件服务器的云端海量数据存储和备份,支持热点数据实时调备 使用产品 “文件存储网关”镜像 [rrz0lkzkxi.jpg] 2.3为云主机配置至少两块云数据盘(这里我添加了10G和30G的云盘) 注:存储网关有缓存盘和元数据存储盘,元数据存储盘至少要比缓存盘大1.5倍 本次可以看到挂载的是1PB大小的一个存储桶。 ,是想拓展腾讯云COS对象存储+云主机CVM的共享存储解决方案实践, (1) 存储资源分配、海量存储 (2) 冷热数据分离、备份及归档 (3) 灾难恢复、数据处理及分发 8.实践问题汇总: (1)配置存储网关的配置至少要 4核8G,1核1G带不动 [tsa208p4sl.jpg] (2)安装存储网关时至少需要两块云盘,并且元数据存储盘比缓存盘大1.5倍。

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    【金猿技术展】Kyligence 智能分层存储——PB级规模数据的全场景OLAP

    同时,基于 HDFS/对象存储和 Clickhouse 的两级存储设计,可全面覆盖各种分析场景,为用户带来基于海量数据下分析探索的更多可能性。 智能分层存储不仅能够支持多维度随机组合的灵活即席查询场景,比如标签分析或用户行为分析等场景,为企业的精细化运营和辅助商业决策带来更大的助力;同时分层存储可对接 Kyligence 统一的模型来管理数据, Kyligence 在产品存储的架构进行了分层设计: • 第一层:MPP 引擎层——将数据存储在 ClickHouse 引擎中(目前仅存放表索引) • 第二层:分布式存储层——将数据存储在 HDFS / 对象存储中(存放预计算后的聚合索引) • 第三层:查询下压层——查询可下推到其他数据源,如 SparkSql 以及各类 RDBMS 系统 启用智能分层存储后,用户无需关心数据是如何分布和导入的,只需要根据业务需求进行建立模型 基于机器学习和人工智能等技术,Kyligence 从多云的数据存储中识别和管理最有价值数据,并提供高性能、高并发的数据服务以支撑各种数据分析与应用,同时不断降低 TCO(总体拥有成本)。

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    雅虎PB级云对象存储COS实践:选择Ceph,放弃Swift

    面对庞大的数据量和飞快的增长速度,雅虎对象存储需要在保证耐用性和延迟的基础上发挥存储成本效益,雅虎选择了软件定义的存储。 本文介绍了雅虎PB级云对象存储COS解决方案的实践,解释了选择Ceph放弃Swift的原因,部署的架构及其实现,耐用性和延迟方面的优化以及未来的研发方向等。 此外,由于应用程序对于数据访问方式,数据可靠性,数据访问延迟以及数据存储成本的要求不尽相同。雅虎需要在考虑成本效益的同时,还要考虑满足不同应用程序的需求,雅虎在对象存储需求需要多方权衡考虑。 未来COS将存储数百PB数据! COS用的是Ceph COS的部署中应用到了Ceph存储技术。 经过多次软件的调整和试运行之后,现在每个Ceph集群的部署大约能达到3PB的原始数据,并且无论在进行通常操作还是在做故障恢复的时候都能提供可预测的延迟。

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    初识PB数据分析利器Prestodb

    初始PB数据分析利器Prestodb 什么是prestodb prestodb整体架构 物理执行计划 什么是prestodb prestodb,是facebook开源的一款sql on hadoop系统 假设我们有一张订单表,这个订单表的数据分布在两个节点上,node1上的数据分片是: ? node2上得数据分片是: ? 首先,我们肯定会先从数据源读取数据,但是读到数据并非符合我们的需要,这时我们就需要对数据按照一定的条件进行过滤,过滤完之后的数据就是我们感兴趣的数据;那么过滤完之后留下的数据我们是先聚合还是先分组呢? ,这是因为数据在分布式环境下,一个group的数据可能是存在多个partition下,甚至是跨不同物理机的,所以需要首先完成局部聚合,降低后续要进行shuffle的数据量。 ,拉取了数据之后,展现给上一层操作符的数据如下: ?

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    eBay:如何用HDFS分层策略优化数千节点、数百PB数据存储

    他们的Hadoop集群存储数百PB数据。这篇文章中将探讨eBay如何基于数据使用频率优化大数据存储。这种方法有助于有效地降低成本。 他们的Hadoop集群存储数百PB数据。这篇文章中将探讨eBay如何基于数据使用频率优化大数据存储。这种方法有助于有效地降低成本。 例如:一个1000个节点的现有集群,它能存储总计20 PB数据,现在,在此基础上添加每个节点存储量为200 TB的100个节点到该集群上。 让我们把所有本地数据目录的前缀改为ARCHIVE。这100个节点形成了现在的归档层,并且可以存储20 PB数据。现在,集群的总容量为40 PB,分为两层——磁盘层和归档层,每层有20 PB的容量。 在eBay的分层存储 分层存储是在eBay一个非常大的集群中已经实现。该集群存有40 PB数据。我们增加了计算能力有限的额外10 PB存储空间。目前,每个新机可以存储220 TB数据

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    【TcaplusDB知识库】PB数据类型介绍

    【TcaplusDB知识库】PB数据类型有哪些? 数据类型 proto3数据类型与编程语言类型映射 .proto 类型 C++ 类型 Java 类型 Python 类型 Go 类型 Ruby 类型 C# 类型 PHP 类型 Dart 类型 描述 double 参考链接:https://developers.google.com/protocol-buffers/docs/proto3 proto2数据类型与编程语言类型映射 .proto 类型 C++ 类型 参考链接:https://developers.google.com/protocol-buffers/docs/proto ---- TcaplusDB是腾讯出品的分布式NoSQL数据库,存储和调度的代码完全自研 具备缓存+落地融合架构、PB存储、毫秒级时延、无损水平扩展和复杂数据结构等特性。同时具备丰富的生态、便捷的迁移、极低的运维成本和五个九高可用等特点。

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    存储数据

    数据缓存 通过《网络数据采集和解析》一文,我们已经知道了如何从指定的页面中抓取数据,以及如何保存抓取的结果,但是我们没有考虑过这么一种情况,就是我们可能需要从已经抓取过的页面中提取出更多的数据,重新去下载这些页面对于规模不大的网站倒是问题也不大 使用NoSQL Redis简介 Redis是REmote DIctionary Server的缩写,它是一个用ANSI C编写的高性能的key-value存储系统,与其他的key-value存储系统相比 Redis支持数据的持久化(RDB和AOF两种方式),可以将内存中的数据保存在磁盘中,重启的时候可以再次加载进行使用。 Redis不仅仅支持简单的key-value类型的数据,同时还提供hash、list、set,zset、hyperloglog、geo等数据类型。 配置底层有多少个数据库。 配置Redis的持久化机制 - RDB。 配置Redis的持久化机制 - AOF。 配置访问Redis服务器的验证口令。

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    Uber基于Apache Hudi构建PB数据湖实践

    引言 从确保准确预计到达时间到预测最佳交通路线,在Uber平台上提供安全、无缝的运输和交付体验需要可靠、高性能的大规模数据存储和分析。 什么是Apache Hudi Apache Hudi是一个存储抽象框架,可帮助组织构建和管理PB数据湖,通过使用upsert和增量拉取等原语,Hudi将流式处理带到了类似批处理的大数据中。 Uber的核心行程数据以表格形式存储在Uber的可扩展数据存储Schemaless中。行程表中的单个行程条目在行程的生命周期中可能会经历许多更新。 Uber的Apache Hudi团队开发了一种数据压缩策略,用于读时合并表,以便频繁将最近的分区转化为列式存储,从而减少了查询端的计算成本 有了Hudi,Uber每天向超过150PB数据湖中插入超过5,000 建立数据湖是一个多方面的问题,需要在数据标准化、存储技术、文件管理实践,数据摄取与数据查询之间折衷性能等方面进行取舍。

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    数据存储之文件存储

    FileOutputStream os = openFileOutput("file.txt", Context.MODE_PRIVATE); String text = "写数据到文件 data/data//files目录下 openFileOutput和openFileInput方法可以获得操作文件的OutputStream以及InputStream对象,而且可以通过流对象处理任何文件的数据 totalBlocks = stat.getBlockCount(); return totalBlocks * blockSize; } /** * 获取手机内置存储剩余存储空间 stat.getAvailableBlocks(); return availableBlocks * blockSize; } /** * 获取手机内置存储总的存储空间 byte[] buffer = new byte[8192]; int count = 0; // 写入数据

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    PB数据毫秒级搜索之Elasticsearch(二)基础了解

    ,每个分片是一个lucene索引 备份: 拷贝一份分片就完成了分片的备份,主分片如果损坏,备份的分片还可以提供搜索 类型 索引可以定义一个或多个类型,文档必须属于一个类型 文档 文档是可以被索引的基本数据单位 索引可以看成数据库的库   类型可以看成数据表 文档可以看成表中的某条数据 比如说: 我们存储一个数据有几个大类: 动物 书籍,可以把动物和书籍设置为索引,但是书籍或者动物都有小类别,把这些小类别设置为类型 "size":1 设置获取数据条数 结合可做分页 } { "query":{ "match":{ "title ":"test" 搜索该索引 类型为title 文档带有test字符的数据 } }, "sort":[ 默认是_score进行排序 JAVA", 可以设置正常查询条件 OR AND 还可以使用()设置优先级 "fields":["author","title"] } } } 字段级别查询 针对结构化数据

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    数据分类及存储特性——NoSQL数据存储

    ◆ NoSQL数据存储 传统的架构方法是在服务之间共享一个数据库,而微服务却与之相反,每个微服务都拥有独立、自主、专门的数据存储。 选择理想的数据存储的第一步是确定微服务数据的性质,可以根据数据的特点将数据大致做如下划分。 全局共享数据:缓存服务器是存储短暂数据很好的例子。 ◆ K-V存储 K-V存储指按照键值(Key-Value)进行的数据存储,其中Key是数据的标识,和关系数据库中的主键含义一样;Value是具体的数据。 ◆ 列式数据库 顾名思义,列式数据库就是按照列来存储数据数据库,与之对应的传统关系数据库被称为“行式数据库”,关系数据库就是按照行来存储数据的。 横向可扩展性:作为大型分布式集群,很容易就能扩展新的服务器到ES集群中,处理PB级别的结构化或非结构化数据;也可运行在单机上作为轻量级搜索引擎使用。

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    android 数据存储---- SharedPreferences实现数据存储

    SharedPreferences作为android的存储方式有以下特点: 1.只能存放key-value模式的键值。 2.本质就是就是以xml文件在应用程序所在包中存放数据。 用户不需要去  xml文件的生成和解析 4.由于 SharedPreferences 只能存放key-value  简单的数据结构,通过用来做软件配置参数,用来配置用户对软件的自定义或设置参数。 如果要存在复杂的数据,可以使用文件,如果还需要方便的增删改查 的话,就只能用Sqlite数据库来完成 下面是该使用的代码: 所用的字符串 <? this.getApplicationContext()); pref.save(name, ID, phone); Toast.makeText(this.getApplicationContext(), "写入数据成功 用户只需要创建一实体,然后想里面添加数据和取出数据,即可 结果如下:

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    navicat连接sqlserver数据库Windows验证_pb连接mysql数据

    有时候Navicat并没有初始化安装sqlncli, 所以连接的时候会报 没有默认驱动,如图:

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    PB协议与JSON之间的对比(解惑PB的应用场景)

    下个月我要做一个新项目,会用到Java、C++、Python,而版本迭代我想用PB协议,因为我并不知道JSON该如何做版本迭代。 所以,我比较迫切的知道PB能否作为Java前端和C++后端的沟通桥梁。 好了,我现在知道JSON要如何进行版本迭代了。它就直接写就好了,但是好像去读的话有点,意味不明吧。

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