下午去參加一个Oracle有关海量数据存储技术的培训讲座了。地址在广州市林和西路101号天河区计经大楼西側三楼。培训发起机构为：广州中睿信息技术有限公司。以下就简要总结一下所听到的一些东西，也算是学到的这些技术。只是有的东西不知道总结的对不正确，暂且囫囵吞枣吧。Oracle的存储技术大体上分为两种，...
转载
2014-10-02 14:51:00
80阅读
大数据的定义：维基百科 给出的定义：
数据规模巨大到无法通过人工在合理的时间内达到截取，管理，处理并整理成为人类所解读的信
息。
麦肯锡全球研究所 给出的定义：
一种规模大到在获取、存储、管理、分析方面都大大超出了传统数据库软件工具能力范围的数据 集合。
高德纳(Gartner)研究机构 给出的定义：
"大数据"是需要新的处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力来适应海
转载
2023-11-07 08:09:26
87阅读
1.方案1：可以估计每个文件安的大小为50G×64=320G，远远大于内存限制的4G。所以不可能将其完全加载到内存中处理。考虑采取分而治之的方法。s 遍历文件a，对每个url求取，然后根据所取得的值将url分别存储到1000个小文件（记为）中。这样每个小文件的大约为300M。s 遍历文件b，采取和a相同的方式将url分别存储到1000各小文件（记为）。这样处理后，所有可能相同的url都在对应的小文
转载
2023-07-20 23:31:25
45阅读
在当今的数据驱动世界，海量数据架构已经成为企业和组织面临的重大挑战。随着科技的发展、社交媒体的普及、物联网的激增，数据量呈指数级增长，如何有效存储、处理与分析这些数据变得尤为重要。本文将从背景、技术原理、架构解析、源码分析、扩展讨论等方面深入探讨如何解决海量数据架构的问题，分享我的一些复盘记录。
### 背景描述
自 2010 年以来，数据的生成速度明显加快。根据统计，全球每天产生的数据量已达
1. 背景介绍 许多公司的平台每天会产生大量的日志（一般为流式数据，如，搜索引擎的pv，查询等），处理这些日志需要特定的日志系统，一般而言，这些系统需要具有以下特征： （1）构建应用系统和分析系统的桥梁，并将它们之间的关联解耦；（2）支持近实时的在线分析系统和类似于Hadoop之类的离线分析系统；（3）具有高可扩展性。即：当数据量增加时，可以通过增加节点进行水平扩展。
转载
2024-02-06 22:25:37
68阅读
一、海量数据 所谓海量数据处理，无非就是基于海量数据上的存储、处理、操作。何谓海量，就是数据量太大，所以导致要么是无法在较短时间内迅速解决，要么是数据太大，导致无法一次性装入内存。 二、海量数据常见的解决方式 1.分而治之/hash映射 + hash统计 +堆/快速/归并排序； 2.双层桶划分 3.Bloom filter/Bitmap； 4.Trie树/数据库/倒排索引； 5.外排序
转载
2023-07-12 12:22:36
111阅读
# 理解与实现“处理海量数据的架构”
数据处理和存储是现代软件开发中一个至关重要的组成部分，尤其是当面对“海量数据”时。在这篇文章中，我们将讨论如何构建一个可以有效处理海量数据的架构。我们将分步骤进行介绍，并给出相应的代码示例和图示，帮助你更清晰地理解整个过程。
## 处理海量数据的架构流程
在我们开始之前，让我们先看一下处理海量数据的一般流程：
| 步骤
阿里云闪电立方（海量数据迁移服）主要场景：本地数据中心海量数据需要快速迁移到云端存储(归档，分析，分发）阿里云上文件存储，对象存储，本地IDCNAS之间的数据迁移（同步）产品定位：为海量数据迁移而生闪电立方模式图：主要是用车拉数据到阿里云....优势扩展灵活，低成本相比专线和硬盘邮寄，成本下降58%。单台设备可支持36 TB\100 TB\480 TB的迁移数据能力，可多套同时使用，提升迁移效率。
转载
2023-11-21 09:05:04
97阅读
所谓海量数据处理，无非就是基于海量数据上的存储、处理、操作。何谓海量，就是数据量太大，所以导致要么是无法在较短时间内迅速解决，要么是数据太大，导致无法一次性装入内存。Bloom filter/Hash/bit-map/堆/数据库或倒排索引/trie树，针对空间，无非就一个办法：大而化小：分而治之/hash映射，你不是说规模太大嘛，那简单啊，就把规模大化为规模小的，各个击破不就完了嘛。
 
转载
2023-10-11 03:11:00
76阅读
# 软件架构与海量数据处理
在当今信息化时代，海量数据处理成为了各个行业的重要课题之一。为了高效处理大量数据，软件架构设计变得尤为重要。软件架构是指软件系统的结构或者组织方式，是整体架构设计的基础。在处理海量数据时，我们需要设计合理的软件架构来确保系统的稳定性、可扩展性和高性能。
## 海量数据处理的挑战
海量数据处理的挑战主要包括数据的存储、传输、计算等方面。在处理海量数据时，需要考虑数据
原创
2024-03-07 04:59:36
14阅读
## 海量数据采集架构实现指南
在今天的数字时代，数据采集变得越来越重要。对于初入行的开发者而言，理解和实现一个海量数据采集架构是一个具有挑战性的任务。本文将一步步为您提供指引，帮助您理解整个流程。
### 数据采集流程
我们将整个数据采集过程分为以下几个步骤：
| 步骤编号 | 步骤名称 | 描述 |
|---------
数据冷存储管理系统是以BD光盘和HDD硬盘作为数据的存储载体，集数据迁移、数据安全、长期存储、查询应用策略、软硬件系统为一体，为用户提供多功能、低能耗、易使用的数据长期保存、冷存储的有效途径与方法，是为解决用户海量数据长期安全存储问题而特别设计的完整解决方案。 ► 系统作用特点构建数据长期安全存储长效机制BD光盘/HDD硬盘双载体存储管理于一体，数据共存互备数据写入校验技术，验证写入数
转载
2024-01-15 11:14:54
64阅读
新建springboot 项目 pom文件 <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?> <project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLS ...
转载
2021-07-20 15:47:00
371阅读
2评论
一、HA架构工作背景HDFS集群中的nameNode存在单点故障因素。对于只有一个nameNode工作的集群来说，一旦nameNode出现意外情况，会导致整个集群无法工作，直到nameNode重新启动。 为了解决上述问题，Hadoop给出了高容错，高可用的HA方案：一个HDFS集群至少存在两个nameNode，一个nameNode处在active（主）状态，其他nameNode处在standby（
转载
2023-07-12 11:14:17
103阅读
文库文档网站大全，文档分享平台有哪些? 说起文库文档的网站平台，大家比较熟悉的有百度文库、豆丁网、道客巴巴网等。文档文库的有什么用?1、可以搜索下载自己想要的文档资料等。2、可以上传文档分享文章赚钱，同时做推广。3、可以为网友提供文档信息存储空。那么比较好的文库类网站(文档分享平台)有哪些? 1、百度文库 wenku.baidu.com 百度文库是百度发布的供网友在线分享文档的平台。百度
转载
2023-07-19 10:45:49
198阅读
转载 上篇文章罗嗦的讲解了为何要处理海量数据。除了用数据库和调整硬件和os，软件这里可以做的工作也很多，而且也更加灵活。其实海量数据处理不外乎以下这思想：划分->处理->归并（聚集）当然有的时候根据最终目的不同，有可能处理过程中就可以扔掉很多冗余的数据了，那么经过多层处理也很快。并行处理也是一种方法，如果划分子集中没有特定的顺序要求，可以并行处理各个子文件，之后再聚集在一起去。思想就这
转载
2024-01-19 16:30:28
39阅读
1. 缓存和页面静态化 数据 量大 这个 问题 最 直接 的 解决 方案 就是 使用 缓存， 缓存 就是 将从 数据库 中 获取 的 结果 暂时 保存 起来， 在下 次 使用 的 时候 无需 重新 到 数据库 中 获取， 这样 可以 大大 降低 数据库 的 压力。 缓存的使用方式可以分为通过程序直接保存到内存中和使用缓存框架两种方式。 程序 直接 操作 主要 是 使用 Map， 尤其
转载
2023-06-30 17:54:41
471阅读
目录海量数据处理算法与数据结构基础海量数据处理方法归纳分而治之 / hash 映射 + hash 统计 + 堆 / 快速 / 归并排序多层桶结构Bitmap / Bloom filterBitmapBloom filterTrie树/数据库/倒排索引Trie树数据库索引倒排索引(Inverted index)外排序分布式处理之Hadoop/Mapreduce参考链接 本文主要讲解海量数据处理方法
转载
2023-10-26 17:30:14
95阅读
基本信息情况：数据库版本：Oracle Database 11g Enterprise Edition Release 11.2.0.1.0 - 64bit Production操作系统版本：CentOS release 5.6加快创建索引速度主要从一下角度考虑：使用nologging 参数使用pa...
原创
2023-05-11 14:04:57
525阅读
淘宝海量数据产品的技术架构是什么，又是如何应对双十一的海量访问的？先看图：按照数据的流向来划分，我们把淘宝数据产品的技术架构分为五层（如图1所示），分别是数据源、计算层、存储层、查询层和产品层。位于架构顶端的是我们的数据来源层，这里有淘宝主站的用户、店铺、商品和交易等数据库，还有用户的浏览、搜索等行为日志等。这一系列的数据是数据产品最原始的生命力所在。在数据源层实时产生的数据，通过淘宝自主研发
原创
2021-12-31 17:41:42
928阅读
