資料庫pb級如何存儲

⑴ 大數據時代，數據應該如何存儲

PB或多PB級基礎設施與傳統大規模數據集之間的差別簡直就像白天和黑夜的差別，就像在筆記本電腦上處理數據和在RAID陣列上處理數據之間的差別。"
當Day在2009年加入Shutterfly時，存儲已經成為該公司最大的開支，並且以飛快的速度增長。
"每N個PB的額外存儲意味著我們需要另一個存儲管理員來支持物理和邏輯基礎設施，"Day表示，"面對大規模數據存儲，系統會更頻繁地出問題，任何管理超大存儲的人經常都要處理硬體故障。大家都在試圖解決的根本問題是：當你知道存儲的一部分將在一段時間內出現問題，你應該如何確保數據可用性，同時確保不會降低性能？"RAID問題解決故障的標准答案是復制，通常以RAID陣列的形式。但Day表示，面對龐大規模的數據時，RAID解決問題的同時可能會製造更多問題。在傳統RAID數據存儲方案中，每個數據的副本都被鏡像和存儲在陣列的不同磁碟中，以確保完整性和可用性。但這意味著每個被鏡像和存儲的數據將需要其本身五倍以上的存儲空間。隨著RAID陣列中使用的磁碟越來越大（從密度和功耗的角度來看，3TB磁碟非常具有吸引力），更換故障驅動器的時間也將變得越來越長。
"實際上，我們使用RAID並不存在任何操作問題，"Day表示，"我們看到的是，隨著磁碟變得越來越大，當任何組件發生故障時，我們回到一個完全冗餘的系統的時間增加。生成校驗是與數據集的大小成正比的。當我們開始使用1TB和2TB的磁碟時，回到完全冗餘系統的時間變得很長。可以說，這種趨勢並沒有朝著正確的方向發展。"
對於Shutterfly而言，可靠性和可用性是非常關鍵的因素，這也是企業級存儲的要求。Day表示，其快速膨脹的存儲成本使商品系統變得更具吸引力。當Day及其團隊在研究潛在技術解決方案以幫助控制存儲成本時，他們對於一項叫做糾刪碼（erasure code）的技術非常感興趣。
採用擦除代碼技術的下一代存儲
里德-所羅門糾刪碼最初作為前向糾錯碼（Forward Error Correction, FEC）用於不可靠通道的數據傳輸，例如外層空間探測的數據傳輸。這項技術還被用於CD和DVD來處理光碟上的故障，例如灰塵和劃痕。一些存儲供應商已經開始將糾刪碼納入他們的解決方案中。使用糾刪碼，數據可以被分解成幾塊，單塊分解數據是無用的，然後它們被分散到不同磁碟驅動器或者伺服器。在任何使用，這些數據都可以完全重組，即使有些數據塊因為磁碟故障已經丟失。換句話說，你不需要創建多個數據副本，單個數據就可以確保數據的完整性和可用性。
基於糾刪碼的解決方案的早期供應商之一是Cleversafe公司，他們添加了位置信息來創建其所謂的分散編碼，讓用戶可以在不同位置（例如多個數據中心）存儲數據塊或者說數據片。
每個數據塊就其自身而言是無用的，這樣能夠確保隱私性和安全性。因為信息分散技術使用單一數據來確保數據完整性和可用性，而不是像RAID一樣使用多個副本，公司可以節省多達90%的存儲成本。
"當你將試圖重組數據時，你並不一定需要提供所有數據塊，"Cleversafe公司產品策略、市場營銷和客戶解決方案副總裁Russ Kennedy表示，"你生成的數據塊的數量，我們稱之為寬度，我們將重組數據需要的最低數量稱之為門檻。你生成的數據塊的數量和重組需要的數量之間的差異決定了其可靠性。同時，即使你丟失節點和驅動器，你仍然能夠得到原來形式的數據。"

⑵ 什麼是pb級存儲

提供的企業存儲空間達到pb，即100萬GB的空間，（1pb＝1000tb，1tb＝1000gb，1gb＝1000mb）。

Pb為petabyte級，Pb是一個更高級別的存儲單元，其上有EB、ZB、YB等單元，1PB＝1024TB。

未來學家雷蒙德·庫茲韋爾（RaymondKurzweil）在其關於pb級數據定義的論文中解釋：

人類功能性記憶的容量估計為1.25tb，這意味著800個人類記憶相當於1pb。

(2)資料庫pb級如何存儲擴展閱讀：

pb級數據存儲和使用：

AnyShare支持海量非結構告祥塌化數據的統一存儲，提供數十億的容量存儲，支持數據的重擦除，提高容量宴滲存儲的效率。可以根據需要擴展容量，還可以擴展性能以降低單個GB數據存儲的襪圓成本，從而降低總存儲成本。

pbAnyShare存儲容量，支持蠕蟲的特徵對象存儲系統，AnyShareNAS網關的形式實施周期超過三個月的治療非結構化數據存檔、三個月內的活躍的文件存儲在本地業務系統，確保電子檔案，證據，如文件數據固化存儲很長一段時間，防止被篡改和刪除。

AnyShare的固化檔案文件可以根據關鍵詞、文件全稱或標簽等多種搜索方法准確檢索出需要的文件，全文搜索可以在一秒內找到文件。

自動生成的標簽是標簽自動分析AnyShare文檔的文檔內容的分析選擇，和手動標記標簽根據需要手動添加幫助拍位元組的數據進行分類和歸檔根據文檔內容，並且可以准確地根據標簽來提高檢索效率的使用和訪問文檔。

⑶ PB級大規模Elasticsearch集群運維與調優實踐

某中型互聯網公司的游戲業務，使用了騰訊雲的Elasticsearch產品，採用ELK架構存儲業務日誌。因為游戲業務本身的日誌數據量非常大(寫入峰值在100w qps)，在服務客戶的幾個月中，踩了不少坑，經過數次優化與調整，把客戶的ES集群調整的比較穩定，避免了在業務高峰時客戶集群的讀寫異常，並且降低了客戶的資金成本和使用成本。下面把服務客戶過程中遇到的典型問題進行梳理，總結經驗，避免再次踩坑。

解決方案架構師A: bellen, XX要上線一款新游戲沖卜，日誌存儲決定用ELK架構，他們決定在XX雲和我們之間二選一，我們首先去他們公司和他們交流一下，爭取拿下！

bellen: 好，隨時有空！

。。。

和架構師一起前往該公司，跟負責底層組件的運維部門的負責人進行溝通。

XX公司運維老大：不要講你們的PPT了，先告訴我你們能給我們帶來什麼！

bellen: 。。。呃，我們有很多優勢。。。比如靈活地擴容縮容集群，還可以一鍵平滑升級集群版本，並且提供有跨機房容災的集群從而實現高可用。。

XX公司運維老大：你說的這些別的廠商也有，我就問一個問題，我們現在要存儲一年的游戲日誌，不能刪除數據，每天就按10TB的數據量算，一年也得有個3PB多的數據，這么大的數量，都放在SSD雲盤上，我們的成本太高了，你們有什麼方案既能夠滿足我們存儲這么大數據量的需求，同時能夠降低我們的成本嗎？

bellen: 我們本身提供的有冷熱模式的集群，熱節點採用SSD雲硬碟，冷節點採用SATA盤，採用ES自帶的ILM索引生命周期管理功能定期把較老的索引從熱節點遷移到冷節點上，這樣從整體上可以降低成本。另外一方面，也可以定期把更老的索引通過snapshot快照備份到COS對象存儲野模中，然後刪除索引，這樣成本就更低了。

XX公司運維老大：存儲到COS就是冷存儲唄，我們需要查詢COS里的數據時，還得再把數據恢復到ES里？這樣不行，速度太慢了，業務等不了那麼長時間，我們的數據不能刪除，只能放在ES里！你們能不能給我們提供一個API, 讓老的索引數據雖然存儲在COS里，但是通過這個API依然可以查詢到數據，而不是先恢復到ES， 再進行查詢？

bellen: 。。。呃，這個可以做，但是需要時間。是否可以採用hadoop on COS的架構，把存量的老的索引數據通過工具導入到COS，通過hive去查詢，這樣成本會非常低，數據依然是隨時可查的。

XX公司運維老大：那不行，我們只想用成熟的ELK架構來做，再增加hadoop那一套東西，我們沒那頌判緩么多人力搞這個事!

bellen: 好吧，那可以先搞一個集群測試起來，看看性能怎麼樣。關於存量數據放在COS里但是也需要查詢的問題，我們可以先制定方案，盡快實施起來。

XX公司運維老大：行吧，我們現在按每天10TB數據量預估，先購買一個集群，能撐3個月的數據量就行，能給一個集群配置的建議嗎？

bellen: 目前支持單節點磁碟最大6TB, cpu和內存的話可以放到8核32G單節點，單節點跑2w qps寫入沒有問題，後面也可以進行縱向擴容和橫向擴容。

XX公司運維老大：好，我們先測試一下。

N 天後，架構師A直接在微信群里反饋："bellen, 客戶反饋這邊的ES集群性能不行啊，使用logstash消費kafka中的日誌數據，跑了快一天了數據還沒追平，這是線上的集群，麻煩緊急看一下吧。。"

我一看，一臉懵, 什麼時候已經上線了啊，不是還在測試中嗎？

XX公司運維小B: 我們購買了8核32G*10節點的集群，單節點磁碟6TB, 索引設置的10分片1副本，現在使用logstash消費kafka中的數據，一直沒有追平，kafka中還有很多數據積壓，感覺是ES的寫入性能有問題。

隨後我立即查看了集群的監控數據，發現cpu和load都很高，jvm堆內存使用率平均都到了90%，節點jvm gc非常頻繁了，部分節點因為響應緩慢，不停的離線又上線。。

經過溝通，發現用戶的使用姿勢是filebeat+kafka+logstash+elasticsearch, 當前已經在kafka中存儲了有10天的日誌數據，啟動了20台logstash進行消費，logstash的batch size也調到了5000，性能瓶頸是在ES這一側。客戶8核32G*10節點的集群，理論上跑10w qps沒有問題，但是logstash消費積壓的數據往ES寫入的qps遠不止10w，所以是ES扛不住寫入壓力了，所以只能對ES集群進行擴容，為了加快存量數據的消費速度，先縱向擴容單節點的配置到32核64GB，之後再橫向增加節點，以保證ES集群能夠最大支持100w qps的寫入(這里需要注意的是，增加節點後索引的分片數量也需要調整)。

所以一般新客戶接入使用ES時，必須要事先評估好節點配置和集群規模，可以從以下幾個方面進行評估：

上述場景2遇到的問題是業務上線前沒有對集群配置和規模進行合理的評估，導致上線後ES集群負載就很高，通過合理的擴容處理，集群最終抗住了寫入壓力。但是又有新的問題出現了。

因為kafka積壓的數據比較多，客戶使用logstash消費kafka數據時，反饋有兩個問題：

經過分析客戶logstash的配置文件，發現問題出現的原因主要是：

分析後，對kafka和logstash進行了如下優化：

通過上述優化，最終使得logstash機器資源都被充分利用上，很快消費完堆積的kafka數據，待消費速度追平生成速度後，logstash消費kafka一直穩定運行，沒有出現積壓。

另外，客戶一開始使用的是5.6.4版本的logstash，版本較老，使用過程中出現因為單個消息體過長導致logstash拋異常後直接退出的問題:

通過把logstash升級至高版本6.8避免了這個問題(6.x版本的logstash修復了這個問題，避免了crash)。

客戶的游戲上線有一個月了，原先預估每天最多有10TB的數據量，實際則是在運營活動期間每天產生20TB的數據，原先6TB*60=360TB總量的數據盤使用率也達到了80%。針對這種情況，我們建議客戶使用冷熱分離的集群架構，在原先60個熱節點的基礎上，增加一批warm節點存儲冷數據，利用ILM(索引生命周期管理)功能定期遷移熱節點上的索引到warm節點上。

通過增加warm節點的方式，客戶的集群磁碟總量達到了780TB， 可以滿足最多三個月的存儲需求。但是客戶的需求還沒有滿足：

XX公司運維老大：給我們一個能存放一年數據的方案吧，總是通過加節點擴容磁碟的方式不是長久之計，我們得天天盯著這個集群，運維成本很高！並且一直加節點，ES會扛不住吧？

bellen: 可以嘗試使用我們新上線的支持本地盤的機型，熱節點最大支持7.2TB的本地SSD盤，warm節點最大支持48TB的本地SATA盤。一方面熱節點的性能相比雲盤提高了，另外warm節點可以支持更大的磁碟容量。單節點可以支持的磁碟容量增大了，節點數量就不用太多了，可以避免踩到因為節點數量太多而觸發的坑。

XX公司運維老大：現在用的是雲盤，能替換成本地盤嗎，怎麼替換？

bellen: 不能直接替換，需要在集群中新加入帶本地盤的節點，把數據從老的雲盤節點遷移到新的節點上，遷移完成後再剔除掉舊的節點，這樣可以保證服務不會中斷，讀寫都可以正常進行。

XX公司運維老大：好，可以實施，盡快搞起來！

雲盤切換為本地盤，是通過調用雲服務後台的API自動實施的。在實施之後，觸發了數據從舊節點遷移到新節點的流程，但是大約半個小時候，問題又出現了：

XX公司運維小B: bellen, 快看一下，ES的寫入快掉0了。

bellen: 。。。

通過查看集群監控，發現寫入qps直接由50w降到1w，寫入拒絕率猛增，通過查看集群日誌，發現是因為當前小時的索引沒有創建成功導致寫入失敗。

緊急情況下，執行了以下操作定位到了原因：

經過了這次擴容操作，總結了如下經驗：

在穩定運行了一陣後，集群又出問題了。。

XX公司運維小B: bellen, 昨晚凌晨1點鍾之後，集群就沒有寫入了，現在kafka里有大量的數據堆積，麻煩盡快看一下？

bellen: 。。。

通過cerebro查看集群，發現集群處於yellow狀態，然後發現集群有大量的錯誤日誌：

然後再進一步查看集群日誌，發現有"master not discovered yet..."之類的錯誤日誌，檢查三個master節點，發現有兩個master掛掉，只剩一個了，集群無法選主。

登陸到掛了了master節點機器上，發現保活程序無法啟動es進程，第一直覺是es進程oom了；此時也發現master節點磁碟使用率100%， 檢查了JVM堆內存快照文件目錄，發現有大量的快照文件，於是刪除了一部分文件，重啟es進程，進程正常啟動了；但是問題是堆內存使用率太高，gc非常頻繁，master節點響應非常慢，大量的創建索引的任務都超時，阻塞在任務隊列中，集群還是無法恢復正常。

看到集群master節點的配置是16核32GB內存，JVM實際只分配了16GB內存，此時只好通過對master節點原地增加內存到64GB(虛擬機，使用的騰訊雲CVM， 可以調整機器規格，需要重啟)，master節點機器重啟之後，修改了es目錄jvm.options文件，調整了堆內存大小，重新啟動了es進程。

3個master節點都恢復正常了，但是分片還需要進行恢復，通過GET _cluster/health看到集群當前有超過10w個分片，而這些分片恢復還需要一段時間，通過調大"cluster.routing.allocation.node_concurrent_recoveries"， 增大分片恢復的並發數量。實際上5w個主分片恢復的是比較快的了，但是副本分片的恢復就相對慢很多，因為部分副本分片需要從主分片上同步數據才能恢復。此時可以採取的方式是把部分舊的索引副本數量調為0， 讓大量副本分片恢復的任務盡快結束，保證新索引能夠正常創建，從而使得集群能夠正常寫入。

總結這次故障的根本原因是集群的索引和分片數量太多，集群元數據佔用了大量的堆內存，而master節點本身的JVM內存只有16GB(數據節點有32GB)， master節點頻繁full gc導致master節點異常，從而最終導致整個集群異常。所以要解決這個問題，還是得從根本上解決集群的分片數量過多的問題。

目前日誌索引是按照小時創建，60分片1副本，每天有24*60*2=2880個分片，每個月就產生86400個分片，這么多的分片可能會帶來嚴重的問題。有以下幾種方式解決分片數量過多的問題：

和客戶溝通過後，客戶表示可以接受方式1和方式2，但是方式3和4不能接受，因為考慮到存在磁碟故障的可能性，必須保留一個副本來保證數據的可靠性；另外還必須保證所有數據都是隨時可查詢的，不能關閉。

在場景5中，雖然通過臨時給master節點增加內存，抗住了10w分片，但是不能從根本上解決問題。客戶的數據是計劃保留一年的，如果不進行優化，集群必然扛不住數十萬個分片。所以接下來需要著重解決集群整體分片數量過多的問題，在場景5的最後提到了，用戶可以接受開啟shrink以及降低索引創建粒度(經過調整後，每兩個小時創建一個索引)，這在一定程度上減少了分片的數量，能夠使集群暫時穩定一陣。

輔助客戶在kibana上配置了如下的ILM策略：

在warm phase, 把創建時間超過360小時的索引從hot節點遷移到warm節點上，保持索引的副本數量為1，之所以使用360小時作為條件，而不是15天作為條件，是因為客戶的索引是按小時創建的，如果以15天作為遷移條件，則在每天凌晨都會同時觸發15天前的24個索引一共24*120=2880個分片同時開始遷移索引，容易引發場景4中介紹的由於遷移分片數量過多導致創建索引被阻塞的問題，所以以360小時作為條件，則在每個小時只會執行一個索引的遷移，這樣把24個索引的遷移任務打平，避免其它任務被阻塞的情況發生。

同時，也在warm phase階段，設置索引shrink，把索引的分片數縮成5個，因為老的索引已經不執行寫入了，所以也可以執行force merge, 強制把segment文件合並為1個，可以獲得更好的查詢性能。

另外，設置了ILM策略後，可以在索引模板里增加index.lifecycle.name配置，使得所有新創建的索引都可以和新添加的ILM策略關聯，從而使得ILM能夠正常運行。

客戶使用的ES版本是6.8.2， 在運行ILM的過程中， 也發現一些問題：

這是因為shrink操作需要新把索引完整的一份數據都遷移到一個節點上，然後在內存中構建新的分片元數據，把新的分片通過軟鏈接指向到幾個老的分片的數據，在ILM中執行shrink時，ILM會對索引進行如下配置：

問題是索引包含副本，而主分片和副本分片又不能在同一個節點上，所以會出現部分分片無法分配的情況(不是全部，只有一部分)，這里應該是觸發了6.8版本的ILM的bug，需要查看源碼才能定位解決這個bug，目前還在研究中。當前的workaround是通過腳本定期掃描出現unassigned shards的索引，修改其settings:

優先保證分片先從hot節點遷移到warm節點，這樣後續的shrink才能順利執行(也可能執行失敗，因為60個分片都在一個節點上，可能會觸發rebalance, 導致分片遷移走，shrink的前置條件又不滿足，導致執行失敗)。要完全規避這個問題，還得在ILM策略中設置，滿足創建時間超過360個小時的索引，副本直接調整為0，但是客戶又不接受，沒辦法。

在場景5和6中，介紹了10w個分片會給集群帶來的影響和通過開啟shrink來降低分片數量，但是仍然有兩個需要重點解決的問題：

可以估算一下，按小時建索引，60分片1副本，一年的分片數為24*120*365=1051200個分片，執行shrink後分片數量24*10*350 + 24*120*15 = 127200(15天內的新索引為了保障寫入性能和數據可靠性，仍然保持60分片1副本，舊的索引shrink為5分片1副本), 仍然有超過10w個分片。結合集群一年總的存儲量和單個分片可以支持的數據量大小進行評估，我們期望集群總體的分片數量可以穩定為6w~8w，怎麼優化？

可以想到的方案是執行數據冷備份，把比較老的索引都冷備到其它的存儲介質上比如HDFS，S3，騰訊雲的COS對象存儲等，但是問題是這些冷備的數據如果也要查詢，需要先恢復到ES中才可查，恢復速度比較慢，客戶無法接受。由此也產生了新的想法，目前老的索引仍然是1副本，可以把老索引先進行冷備份，再把副本調為0，這樣做有以下幾點好處：

經過和客戶溝通，客戶接受了上述方案，計劃把老索引冷備到騰訊雲的對象存儲COS中，實施步驟為：

其中步驟1的實施可以通過腳本實現，本案例中採用騰訊雲SCF雲函數進行實施，方便快捷可監控。實施要點有：

在實施完步驟1之後，就可以批量把對索引進行過備份的索引副本數都調為0， 這樣一次性釋放了很多磁碟空間，並且顯著降低了集群整體的分片數量。

接下來實施步驟2，需要每天執行一次快照，多創建時間較久的索引進行備份，實施比較簡單，可以通過crontab定時執行腳本或者使用騰訊雲SCF執行。

步驟2實施之後，就可以修改ILM策略，開啟cold phase, 修改索引副本數量為0:

此處的timing是創建時間20天後，需要保證步驟2中對過去老索引數據備份先執行完成才可以進入到cold phase.

通過老索引數據冷備並且降低索引副本，我們可以把集群整體的分片數量維持在一個較低的水位，但是還有另外一個問題待解決，也即shrink失敗的問題。剛好，我們可以利用對老索引數據冷備並且降低索引副本的方案，來徹底解決shrink失敗的問題。

在場景5中有提到，shrink失敗歸根接地是因為索引的副本數量為1， 現在我們可以吧數據備份和降低副本提前，讓老索引進入到ILM的warm phase中時已經是0副本，之後再執行shrink操作就不會有問題了；同時，因為副本降低了，索引從hot節點遷移到warm節點遷移的數據量也減少了一半，從而降低了集群負載，一舉兩得。

因此，我們需要修改ILM策略，在warm phase就把索引的副本數量調整為0， 然後去除cold phase。

另外一個可選的優化項是，對老的索引進行凍結，凍結索引是指把索引常駐內存的一些數據從內存中清理掉(比如FST, 元數據等)， 從而降低內存使用量，而在查詢已經凍結的索引時，會重新構建出臨時的索引數據結構存放在內存中，查詢完畢再清理掉；需要注意的是，默認情況下是無法查詢已經凍結的索引的，需要在查詢時顯式的增加"ignore_throttled=false"參數。

經過上述優化，我們最終解決了集群整體分片數量過多和shrink失敗的問題。在實施過程中引入了額外的定時任務腳本實施自動化快照，實際上在7.4版本的ES中，已經有這個功能了，特性名稱為 SLM (快照生命周期管理)，並且可以結合ILM使用，在ILM中增加了"wait_for_snapshot"的ACTION, 但是卻只能在delete phase中使用，不滿足我們的場景。

在上述的場景4-7中，我們花費大量的精力去解決問題和優化使用方式，保證ES集群能夠穩定運行，支持PB級別的存儲。溯本回原，如果我們能有一個方案使得客戶只需要把熱數據放在SSD盤上，然後冷數據存儲到COS/S3上，但同時又使冷數據能夠支持按需隨時可查，那我們前面碰到的所有問題都迎刃而解了。可以想像得到的好處有：

而這正是目前es開源社區正在開發中的Searchable Snapshots功能，從 Searchable Snapshots API 的官方文檔上可以看到，我們可以創建一個索引，將其掛載到一個指定的快照中，這個新的索引是可查詢的，雖然查詢時間可能會慢點，但是在日誌場景中，對一些較老的索引進行查詢時，延遲大點一般都是可以接受的。

所以我認為，Searchable Snapshots解決了很多痛點，將會給ES帶了新的繁榮！

經歷過上述運維和優化ES集群的實踐，我們總結到的經驗有：

從一開始和客戶進行接觸，了解客戶訴求，逐步解決ES集群的問題，最終使得ES集群能夠保持穩定，這中間的經歷讓我真真正正的領悟到"實踐出真知"，只有不斷實踐，才能對異常情況迅速做出反應，以及對客戶提的優化需求迅速反饋。

⑷ 阿里雲伺服器ecs怎麼用

完成雲伺服器ecs創建之後的第一步是下載Xftp6。

工具：iphone12、ios14.4、ecs2.1.3。

1、下載Xftp6，進入下載頁面後，選擇Evaluation user / Home & School user，信息隨便填，下載地址會發送到你填寫的郵箱，下載完成後正常安裝即可。

阿里雲主要產品：

1、彈性計算：

雲伺服器ECS：可彈性擴展、安全、穩定、易用的計算服務

塊存儲：可彈性擴展、高性能、高可靠的塊級隨機存儲

專有網路VPC：幫您輕松構建邏輯隔離的專有網路

負載均衡：對多台雲伺服器進行流量分發的負載均衡服務

彈性伸縮：自動調整彈性計算資源的管理服務

資源編排：批量創建、管理、配置雲計算資源

容器服務：應用全生命周期管理的Docker服務

高性能計算HPC：加速深度學習、渲染和科學計算的GPU物理機

批量計算：簡單易用的大規模並行批處理計算服務

E-MapRece：基於Hadoop/Spark的大數據處理分析服務

2、資料庫：

雲資料庫RDS：完全兼容MySQL，SQLServer，PostgreSQL

雲資料庫MongoDB版：三節點副本集保證高可用

雲資料庫Redis版：兼容開源Redis協議的Key-Value類型

雲資料庫Memcache版：判輪在線緩存服務，為熱點數據的訪問提供高速響應

PB級雲資料庫PetaData：支持PB級海量數據存儲的分布式關系型資料庫

雲資料庫HybridDB：基於GreenplumDatabase的MPP數據倉庫

雲資料庫OceanBase：金融級高可靠、高性能、分布式自研資料庫

數據傳輸：比GoldenGate更易用，阿里異地多源神活基礎架構

數據管理：比phpMyadmin更強大，比Navicat更易用

⑸ 大數據存儲需要具備什麼

大數據之大大是相對而言的概念。例如，對於像SAPHANA那樣的內存資料庫來說，2TB可能就已經是大容量了；而對於像谷歌這樣的搜索引擎，EB的數據量才能稱得上是大數據。大也是一個迅速變化的概念。HDS在2004年發布的USP存儲虛擬化平台具備管理32PB大數據存儲需要具備什麼？

⑹ 大數據的結構層級

隨著互聯網的發展，越來越多的信息充斥在網路上，而大數據就是依靠對這些信息的收集、分類、歸納整理喊拿出我們所需要的信息，然後利用這些信息完成一些工作需要的一項能力技術。

今天，沙河電腦培訓主要就是來分析一下，大數據這項技術到底有那幾個層次。

移動互聯網時代，數據量呈現指數級增長，其中文本、音視頻等非結構數據的佔比已超過85%，未來將進一步增大。Hadoop架構的分布式文件系統、分布式資料庫和分布式並行計算技術解決了海量多源異構數據在存儲、管理和處理上的挑戰。

從2006年4月第一個ApacheHadoop版本發布至今，Hadoop作為一項實現海量數據存儲、管理和計算的開源技術，已迭代到了v2.7.2穩定版，其構成組件也由傳統的三駕馬車HDFS、MapRece和HBase社區發展為由60多個相關組件組成的龐大生態，包括數據存儲、執行嘩正引擎、編程和數據訪問框架等。其生態系統從1.0版的三層架構演變為現在的四層架構：

底層——存儲層

現在互聯網數據量達到PB級，傳統的存儲方式已無法滿足高效的IO性能和成本要求，Hadoop的分布式數據存儲和管理技術解決了這一難題。HDFS現已成為大數據磁碟存儲的事實標准，其上層正在涌現越來越多的文件格式封裝(如Parquent)以適應BI類數據分析、機器學習類應用等更多的應用場景。未來HDFS會繼續擴展對於新興存儲介質和伺服器架構的支持。另一方面，區別於常用的Tachyon或Ignite，分布式內存文件系統新貴Arrow為列式內存存儲的處理和交互提供了規范，得到了眾多開發者和產業巨頭的支持。

區別於傳統的關系型資料庫，HBase適合於非結構化數據存儲。而Cloudera在2023年10月公布的分布式關系型資料庫Ku有望成為下一代分析平台的重要組鄭蘆搭成，它的出現將進一步把Hadoop市場向傳統數據倉庫市場靠攏。

中間層——管控層

管控層對Hadoop集群進行高效可靠的資源及數據管理。脫胎於MapRece1.0的YARN已成為Hadoop2.0的通用資源管理平台。如何與容器技術深度融合，如何提高調度、細粒度管控和多租戶支持的能力，是YARN需要進一步解決的問題。另一方面，Hortonworks的Ranger、Cloudera的Sentry和RecordService組件實現了對數據層面的安全管控。

⑺ 銀行海量交易數據是怎麼存儲的

「合理時間內達到擷取、管理、處理、並整理成為幫助企業經營決策更積極目的的資訊。」分析和決策這才是銀行引入「大數據」處理的關鍵因素。僅僅對於「海量流水數據提供給客戶查詢」而言，只是滿足了客戶的某個功能性需求而已。
一般來說，銀行的數據都是結構化的、持久性存儲的（非結構化的數據一般指電子影像，如客戶辦理業務的回單掃描圖片等），以資料庫以及文件方式存儲為主。按照交易數據性質，我們可以分為「原始流水數據」和「加工後數據」兩種。

⑻ 如何架構大數據系統hadoop

大數據數量龐大，格式多樣化。

大量數據由家庭、製造工廠和辦公場所的各種設備、互聯網事務交易、社交網路的活動、自動化感測器、移動設備以及科研儀器等生成。

它的爆炸式增長已超出了傳統IT基礎架構的處理能力，給企業和社會帶來嚴峻的數據管理問題。

因此必須開發新的數據架構，圍繞「數據收集、數據管理、數據分析、知識形成、智慧行動」的全過程，開發使用這些數據，釋放出更多數據的隱藏價值。

一、大數據建設思路

1）數據的獲得

大數據產生的根本原因在於感知式系統的廣泛使用。

隨著技術的發展，人們已經有能力製造極其微小的帶有處理功能的感測器，並開始將這些設備廣泛的布置於社會的各個角落，通過這些設備來對整個社會的運轉進行監控。

這些設備會源源不斷的產生新數據，這種數據的產生方式是自動的。

因此在數據收集方面，要對來自網路包括物聯網、社交網路和機構信息系統的數據附上時空標志，去偽存真，盡可能收集異源甚至是異構的數據，必要時還可與歷史數據對照，多角度驗證數據的全面性和可信性。

2）數據的匯集和存儲

互聯網是個神奇的大網，大數據開發和軟體定製也是一種模式，這里提供最詳細的報價，如果你真的想做，可以來這里，這個手機的開始數字是一八七中間的是三兒零最後的是一四二五零，按照順序組合起來就可以找到，我想說的是，除非你想做或者了解這方面的內容，如果只是湊熱鬧的話，就不要來了

數據只有不斷流動和充分共享，才有生命力。

應在各專用資料庫建設的基礎上，通過數據集成，實現各級各類信息系統的數據交換和數據共享。

數據存儲要達到低成本、低能耗、高可靠性目標，通常要用到冗餘配置、分布化和雲計算技術，在存儲時要按照一定規則對數據進行分類，通過過濾和去重，減少存儲量，同時加入便於日後檢索的標簽。

3）數據的管理

大數據管理的技術也層出不窮。

在眾多技術中，有6種數據管理技術普遍被關注，即分布式存儲與計算、內存資料庫技術、列式資料庫技術、雲資料庫、非關系型的資料庫、移動資料庫技術。

其中分布式存儲與計算受關注度最高。

上圖是一個圖書數據管理系統。

4）數據的分析

數據分析處理：有些行業的數據涉及上百個參數，其復雜性不僅世配體現在數據樣本本身，更體現在多源異構、多實體和多空間之間的交互動態性，難以用傳統的方法描述與度量，處理的復雜度很大，需要將高維圖像等多媒體數據降維後度量與處理，利用上下文關聯進行語義分析，從大量動態而且可能是模稜兩可的數據中綜合信息，並導出可理解的內容。

大數據的處理類型很多，主要的處理模式可以分為流處理和批處理兩種。

批處理是先存儲後處理，而流處理則是直接處理數據。

挖掘的任務主要是關聯分析、聚類分析、分類、預測、時序模式和偏差分析等。

5）大數據的價值：決策支持系統

大數據的神奇之處就是通過對過去和現在的數據進行分析，它能夠精確預測未來；通過對組織內部的和外部的數據整合，它能夠洞察事物之間的相關關系；通過對海量數據的挖掘，它能夠代替人腦，承擔起企業和社沖返巧會管理的職責。

6）數據的使用

大數據有三層內涵：一是數據量巨大、來源多樣和類型多樣的數據集；二是新型的數據處理和分析技術；三是運用數據分析形成價值。

大數據對科學研究、經濟建設、社會發展和文化生活等各個領域正在產生革命性的影響。

大數據應用的關鍵，也是其必要條件，就在於"IT"與"經營"的融合，當然，這里的經營的內涵可以非常廣泛，小至一個零售門店的經營，大至一個城市的經營。

二、大數據基本架構

基於上述大數據的特徵，通過傳統IT技術存儲和處理大數據成本高昂。

一個企業要大力發展大數據應用首先需要解決兩個問題：一是低成本、快速地對海量、多類別的數據進行抽取和存儲；二是使用新的技術對數據進行分析和挖掘，為企業創造價值。

因此，大數據的存儲和處理與雲計算技術密不可分，在當前的技術條件下，基於廉價硬體的分布式系統（如Hadoop等）被認為是最適合處理大數據的技術平台。

Hadoop是一個分布式的基礎架構，能夠讓用戶方便高效地利用運算資源散鍵和處理海量數據，目前已在很多大型互聯網企業得到了廣泛應用，如亞馬遜、Facebook和Yahoo等。

其是一個開放式的架構，架構成員也在不斷擴充完善中，通常架構如圖2所示：

Hadoop體系架構

（1）Hadoop最底層是一個HDFS（Hadoop Distributed File System，分布式文件系統），存儲在HDFS中的文件先被分成塊，然後再將這些塊復制到多個主機中（DataNode，數據節點）。

（2）Hadoop的核心是MapRece（映射和化簡編程模型）引擎，Map意為將單個任務分解為多個，而Rece則意為將分解後的多任務結果匯總，該引擎由JobTrackers（工作追蹤，對應命名節點）和TaskTrackers（任務追蹤，對應數據節點）組成。

當處理大數據查詢時，MapRece會將任務分解在多個節點處理，從而提高了數據處理的效率，避免了單機性能瓶頸限制。

（3）Hive是Hadoop架構中的數據倉庫，主要用於靜態的結構以及需要經常分析的工作。

Hbase主要作為面向列的資料庫運行在HDFS上，可存儲PB級的數據。

Hbase利用MapRece來處理內部的海量數據，並能在海量數據中定位所需的數據且訪問它。

（4）Sqoop是為數據的互操作性而設計，可以從關系資料庫導入數據到Hadoop，並能直接導入到HDFS或Hive。

（5）Zookeeper在Hadoop架構中負責應用程序的協調工作，以保持Hadoop集群內的同步工作。

（6）Thrift是一個軟體框架，用來進行可擴展且跨語言的服務的開發，最初由Facebook開發，是構建在各種編程語言間無縫結合的、高效的服務。

Hadoop核心設計

Hbase——分布式數據存儲系統

Client：使用HBase RPC機制與HMaster和HRegionServer進行通信

Zookeeper：協同服務管理，HMaster通過Zookeepe可以隨時感知各個HRegionServer的健康狀況

HMaster: 管理用戶對表的增刪改查操作

HRegionServer：HBase中最核心的模塊，主要負責響應用戶I/O請求，向HDFS文件系統中讀寫數據

HRegion:Hbase中分布式存儲的最小單元，可以理解成一個Table

HStore：HBase存儲的核心。

由MemStore和StoreFile組成。

HLog：每次用戶操作寫入Memstore的同時，也會寫一份數據到HLog文件

結合上述Hadoop架構功能，大數據平台系統功能建議如圖所示：

應用系統：對於大多數企業而言，運營領域的應用是大數據最核心的應用，之前企業主要使用來自生產經營中的各種報表數據，但隨著大數據時代的到來，來自於互聯網、物聯網、各種感測器的海量數據撲面而至。

於是，一些企業開始挖掘和利用這些數據，來推動運營效率的提升。

數據平台：藉助大數據平台，未來的互聯網路將可以讓商家更了解消費者的使用**慣，從而改進使用體驗。

基於大數據基礎上的相應分析，能夠更有針對性的改進用戶體驗，同時挖掘新的商業機會。

數據源：數據源是指資料庫應用程序所使用的資料庫或者資料庫伺服器。

豐富的數據源是大數據產業發展的前提。

數據源在不斷拓展，越來越多樣化。

如：智能汽車可以把動態行駛過程變成數據，嵌入到生產設備里的物聯網可以把生產過程和設備動態狀況變成數據。

對數據源的不斷拓展不僅能帶來採集設備的發展，而且可以通過控制新的數據源更好地控制數據的價值。

然而我國數字化的數據資源總量遠遠低於美歐，就已有有限的數據資源來說，還存在標准化、准確性、完整性低，利用價值不高的情況，這**降低了數據的價值。

三、大數據的目標效果

通過大數據的引入和部署，可以達到如下效果：

1）數據整合

·統一數據模型：承載企業數據模型，促進企業各域數據邏輯模型的統一；

·統一數據標准：統一建立標準的數據編碼目錄，實現企業數據的標准化與統一存儲；

·統一數據視圖：實現統一數據視圖，使企業在客戶、產品和資源等視角獲取到一致的信息。

2）數據質量管控

·數據質量校驗：根據規則對所存儲的數據進行一致性、完整性和准確性的校驗，保證數據的一致性、完整性和准確性；

·數據質量管控：通過建立企業數據的質量標准、數據管控的組織、數據管控的流程，對數據質量進行統一管控，以達到數據質量逐步完善。

3）數據共享

·消除網狀介面，建立大數據共享中心，為各業務系統提供共享數據，降低介面復雜度，提高系統間介面效率與質量；

·以實時或准實時的方式將整合或計算好的數據向外系統提供。

4）數據應用

·查詢應用：平台實現條件不固定、不可預見、格式靈活的按需查詢功能；

·固定報表應用：視統計維度和指標固定的分析結果的展示，可根據業務系統的需求，分析產生各種業務報表數據等；

·動態分析應用：按關心的維度和指標對數據進行主題性的分析，動態分析應用中維度和指標不固定。

四、總結

基於分布式技術構建的大數據平台能夠有效降低數據存儲成本，提升數據分析處理效率，並具備海量數據、高並發場景的支撐能力，可大幅縮短數據查詢響應時間，滿足企業各上層應用的數據需求。

⑼ 什麼是「PB級別的數據」

pb指petabyte，它是較高級穗激的存儲單位，其上還有EB,ZB,YB等單位，1PB=1024TB。

未來學家碼碧Raymond Kurzweil在他的論文中關於對PB級數據定義解釋說：人類功能記憶的容量預計在1.25個TB，這意味著，800個人類記憶才相當於1個PB。

⑽ 大數據量存儲的方案

hadoop

什麼是大數據存儲？

首先，我們需要清楚大數據與其他類型數據的區別以及與之相關的技術(主要是分析應用程序)。大數據本
身意味著非常多需要使用標准存儲渣判技術來處理的數據。大數據可能由TB級(或者甚至PB級)信息組成，既包括結構化數據(資料庫、日誌、SQL等)以及非結
構化數據(社交媒體帖子、感測器、多媒體數據)。此外，大部分這些數據缺乏索引或者其他組織結構，可能由很多不同文件類型組成。
由於這些數據缺乏一致性，使標准處理和存儲技術無計可施，而且運營開銷以及龐大的數據量使我們難以使用傳統的伺服器和SAN方法來有效地進行處理。換句話說，大數據需要不同的處理方法：自己的平台，這也是Hadoop可以派上用場的地方。
Hadoop
是一個開源分布式計算平台，它提供了一種建立平台的方法，這個平台由標准化硬體(伺服器和內部伺服器存儲)組成，並形成集群能夠並行處理大數據請求。在存
儲方面來看，這個開源項目的關鍵組成部分是Hadoop分布式文件系統(HDFS)，該系統具有跨集群中多個成員存儲非常大文件的能力。HDFS通過創建
多個數據塊副本，然後將其分布在整個集群內的計算機節點，這提供了方便可靠極其快速的計算能力。
從目前來看，為跡梁信大數據建立足姿輪夠大的存儲平台最簡單的方法就是購買一套伺服器，並為每台伺服器配備數TB級的驅動器，然後讓Hadoop來完成餘下的工作。對於一些規模較小的企業而言，可能只要這么簡單。然而，一旦考慮處理性能、演算法復雜性和數據挖掘，這種方法可能不一定能夠保證成功。