大数据储存作为大数据需要解决的首要问题，其重要性自是不必说，为了适应大数据时代的数据存储需求，大数据储存也需要做出相应的调整，因此大数据存储也具备一些典型的新的特征。那么现阶段的大数据储存的主要特点是什么，下面我们来详细了解一下。大数据的典型特征之一就是，数据在源源不断地产生，就像开着的自来水管，数据在不断地流出，这就给当前的大数据处理系统提出了一个问题： 大数据计算是原生的流计算，而
转载
2023-12-06 23:52:03
46阅读
从大数据的百科介绍上看到，大数据想要成为信息资产，需要有两步，一是数据怎么来，二是数据处理。数据怎么来: 在数据怎么来这个问题上，数据挖掘无疑是很多公司或者个人的首选，毕竟大部分公司或者个人是没有能力产生这么多数据的，只能是挖掘互联网上的相关数据。 网络爬虫是Python的传统强势领域，最流行的爬虫框架Scrapy，HTTP工具包urlib2，HTML解析工具beautifulsoup，XML解析
转载
2024-03-11 06:21:10
39阅读
大数据计算系统数据存储系统数据建模数据存储逻辑存储结构物理存储结构分布式文件系统分布式数据库（NoSQL）统一数据访问接口数据处理系统大数据计算模式大数据计算架构两条技术主线计算模型与计算架构简单描述MapReduce计算模型数据应用系统 数据存储系统包括数据采集层(系统日志、网络爬虫、无线传感器网络、物联网、以及各种数据源) ;数据清洗、抽取与建模(将各种类型的结构化、非结构化、异构数据转化为
1) 分布式DB水平切分中用到的主要关键技术：分库，分表，M-S,集群，负载均衡2) 需求分析：一个大型互联网应用每天几十亿的PV对DB造成了相当高的负载，对系统的稳定性的扩展性带来极大挑战。3) 现有解决方式：通过数据切分提高网站性能，横向扩展数据层水平切分DB，有效降低了单台机器的负载，也减小了宕机的可能性。集群方案：解决DB宕机带来的单点DB不能访问问题。读写分离策略：极大限度提
HDFS 作为 Hadoop 提供存储组件，已经成为大数据生态里面数据存储最常用的选择，通常在机房环境部署。JuiceFS 是一个基于对象存储的分布式文件系统，用户可以在云上快速地搭建按需扩容的弹性文件系统。如果企业正在考虑在云上构建大数据平台，了解这两种产品的差异和优缺点，可以为企业迁移或切换存储产品提供参考。这篇文章将从技术架构、功能特性、使用场景等多个方面来解析 HDFS 和 JuiceFS
转载
2024-03-14 21:18:25
54阅读
在我的工作中，经常会遇到“Python大数存储”类型的问题。Python 在处理整数时的灵活性是最大的优势之一，然而当我们需要处理超出普通整型范围的大数时，也面临了一些存储和性能的挑战。在这篇博文中，我将会详细记录解决“Python大数存储”问题的过程，包括其背景定位、参数解析、调试步骤、性能调优、排错指南以及最佳实践。
### 背景定位
在某些金融、科学计算和数据分析应用中，我们经常需要处理
未完结 1、 大数据提供认识和改造世界的新方法论。 随着互联网的快速普及，信息技术和人类生产生活交汇融合，全球数据呈现爆发式增长、海量聚集的特点，大数据技术和思维对国家管理、经济发展、社会治理、人们生活都产生了重大影响。 从资源特性来看，大数据是具有体量大、结构多样性、时效性强等特征的数据。从处理架构
转载
2023-09-18 09:50:24
49阅读
产生背景及定义HDFS：分布式文件系统，用于存储文件，主要特点在于其分布式，即有很多服务器联合起来实现其功能，集群中的服务器各有各的角色随着数据量越来越大，一个操作系统存不下所有的数据，那么就分配到更多的操作系统管理的磁盘中，但是管理和维护极不方便，于是迫切需要一种系统来管理多台机器上的文件，这就是分布式管理系统，HDFS是其中一种。 HDFS的使用适合一次写入，多次读出的场景，且不支持对文件的直
转载
2024-04-05 13:19:08
65阅读
数据挖掘是指从数据集合中自动抽取隐藏在数据中的那些有用信息的非平凡过程，这些信息的表现形式为规则、概念、规律及模式等2.1数据挖掘的发展历史.....2.2数据分析与数据挖掘的主要区别相对于传统的统计分析技术，数据挖掘有如下特点：数据挖掘擅长处理大数据（几十几百万行或者更多的数据）数据挖掘在实践应用中一般都会借助数据挖掘工具数据分析应用的趋势是用大型数据库中抓取数据数据挖掘是统计分析技术的延伸和发
转载
2023-08-29 15:35:39
283阅读
大数据平台用于处理低价值海量结构化数据、半结构化与结构化数据；其与数据仓库协同，支撑数据应用系统，弥补数据仓库的不足。从控制架构复杂度的角度考虑，应用系统应选择其主要数据源作为数据整合者，不同时与两者直接交互数据。传统数据仓库架构制约了数据存储能力和计算能力，为了应对这些问题，基于 Hadoop 的分布式数据仓库已经成为数据存储中广泛采用的事实标准。但 Hadoop 在 SQL 兼容性和复杂逻辑即
原创
2022-11-25 18:37:30
243阅读
了解大数据首先要从大数据的概念开始，不同于人工智能概念，大数据概念还是相对比较明确的，而且大数据的技术体系也已经趋于成熟了。解释大数据概念，可以从数据自身的特点入手，然后进一步从场景、应用和行业来逐渐展开。大数据技术的特点都有哪些。 大数据的四个特点分析介绍 1.大量。大数据的特征先就体现为“大”，从先Map3时代，一个小小的MB级别的Map3就可以满足很多人的需求
转载
2023-10-20 13:48:32
75阅读
在软件行业蓬勃发展的今天，软考（软件水平考试）已成为衡量从业人员技能水平的重要标准。随着大数据技术的日益成熟和广泛应用，大数据相关知识在软考中的占比也逐渐增加。了解并掌握软考大数据的特点，对于备考者来说至关重要。
首先，软考大数据的特点之一是数据量巨大。在大数据时代，数据以惊人的速度增长，从TB级别跃升至PB、EB甚至更高的级别。这种海量的数据规模要求从业人员具备高效的数据处理和分析能力，能够在
原创
2024-05-22 14:17:12
124阅读
在软考（软件水平考试）中，大数据作为一个重要的考察方向，其关键特点成为了备考者必须深入理解和掌握的内容。大数据不仅仅是一种技术趋势，更是当今信息化时代的重要支撑，它改变了传统数据处理和分析的方式，为各行各业带来了巨大的变革。以下将详细阐述软考大数据的几个关键特点。
首先是数据采集的多样性。大数据的来源异常广泛，包括社交媒体、电子商务、物联网设备等，这些数据以结构化、半结构化或非结构化的形式存在。
原创
2024-05-21 13:50:15
65阅读
1. HDFS的特点：（1）数据冗余，硬件容错（2）流式的数据访问（写一次读多次，不能直接修改已写入的数据，只能删除之后再去写入）（3）存储大文件2. HDFS适用性和局限性适用性：（1）适合数据批量读写，吞吐量高 （2）适合一次写入多次读取，顺序读写局限性：（1）不适合交互式应用，低延迟很慢满足（...
转载
2015-09-16 19:35:00
151阅读
2评论
一、总体架构设计原则企业级大数据应用框架需要满足业务的需求，一是要求能够满足基于数据容量大，数据类型多，数据流通快的大数据基本处理需求，能够支持大数据的采集，存储，处理和分析，二是要能够满足企业级应用在可用性，可靠性，可扩展性，容错性，安全性和隐私性等方面的基本准则，三是要能够满足用原始技术和格式来实现数据分析的基本要求满足大数据的V3要求 大数据容量的加载、处理和分析 - 要求大数据
转载
2023-07-13 10:59:42
286阅读
大数据框架-Hadoop1.什么是大数据大数据是指由传统数据处理工具难以处理的规模极大、结构复杂或速度极快的数据集合。这些数据集合通常需要使用先进的计算和分析技术才能够处理和分析，因此大数据技术包括了大数据存储、大数据处理和大数据分析等方面的技术和工具。大数据的特点包括以下几个方面：规模大：数据集合通常包含数千亿、数万亿甚至更多的数据，远远超过传统数据处理工具的处理能力。结构复杂：数据集合通常包含
转载
2023-10-23 21:00:01
322阅读
目录大数据入门系列文章一、概念二、架构及组件概念三、读写流程四、大白话五、其他大数据入门系列文章大数据入门系列文章1.大数据入门-大数据是什么2.大数据入门-大数据技术概述(一)3.大数据入门-大数据技术概述(二)4.大数据入门-三分钟读懂Hadoop一、概念HDFS英文全称为：Hadoop Distributed File System，是指被设计成适合运行在通用硬件的分布式文件系统。它和现有的
转载
2024-03-26 15:29:12
86阅读
SparkSpark是基于内存的计算引擎，主要用于进行高速的计算，可以满足用户对于计算时间的需求。Spark轻快灵巧。Spark分为以下几个组件1.SparkCore：Spark的处理核心，用于执行所有的相关计算2.SparkSQL：将用户下发的SQL指令转译为SparkCore可以识别的命令进行计算，所以SparkSQL引擎其实可以理解为是翻译器3.Structur
转载
2023-12-04 19:18:00
97阅读
Python数据类型概述数据类型列表元组集合字典练习 数据类型Python有数字、字符串、列表、元组、字典、集合六大数据类型，其中：不可变数据类型（修改时内存地址不发生变化）：元组（tuple）、字符串（strings）、数字（number）
可变数据类型（修改时内存地址发生变化）：列表（list）、字典（dict）、集合（set）
序列是Python中最基本的数据结构，序列中的每个元素都分配一
转载
2023-11-15 21:09:47
13阅读
# MYSQL适合储存多大数据量
MySQL是一种流行的关系型数据库管理系统，广泛应用于各种应用中。然而，对于初学者来说，他们可能会对MySQL能够存储的数据量感到好奇。本文将探讨MySQL适合存储的数据量，并通过代码示例和关系图来解释。
## MySQL数据量限制
MySQL的数据存储能力取决于多个因素，包括硬件资源、数据库设计和优化等。在理想情况下，MySQL可以存储数TB的数据。然而，
原创
2024-07-24 08:24:25
122阅读
