❶ 數據是如何存儲的
轉自網友文章: 大型網站資料庫優化
千萬人同時訪問的網站，一般是有很多個資料庫同時工作，說明白一點就是資料庫集群和並發控制，這樣的網站實時性也是相對的。這些網站都有一些共同的特點：數據量大，在線人數多，並發請求多，pageview高，響應速度快。總結了一下各個大網站的架構，主要提高效率及穩定性的幾個地方包括：1、程序
程序開發是一方面，系統架構設計（硬體+網路+軟體）是另一方面。軟體架構方面，做網站首先需要很多web伺服器存儲靜態資源，比如圖片、視頻、靜態頁等，千萬不要把靜態資源和應用伺服器放在一起。一個好的程序員寫出來的程序會非常簡潔、性能很好，一個初級程序員可能會犯很多低級錯誤，這也是影響網站性能的原因之一。
網站要做到效率高，不光是程序員的事情，資料庫優化、程序優化這是必須的，在性能優化上要資料庫和程序齊頭並進！緩存也是兩方面同時入手。第一，資料庫緩存和資料庫優化，這個由dba完成（而且這個有非常大的潛力可挖，只是由於我們都是程序員而忽略了他而已）。第二，程序上的優化，這個非常的有講究，比如說重要一點就是要規范ＳＱＬ語句，少用in 多用or，多用preparestatement，另外避免程序冗餘如查找數據少用雙重循環等。另外選用優秀的開源框架加以支持，我個人認為中後台的支持是最最重要的，可以選取spring＋ibatis。因為ibatis直接操作SQL並有緩存機制。spring的好處就不用我多說了，ＩＯＣ的機制可以避免new對象，這樣也節省開銷。據我分析，絕大部分的開銷就是在NEW的時候和連接資料庫時候產生的，請盡量避免。另外可以用一些內存測試工具來做一個demo說明hibernate和ibatis誰更快！前台你想用什麼就用什麼，struts,webwork都成，如果覺得自己挺牛X可以試試用tapestry。用資料庫也未必不能解決訪問量巨大所帶來的問題，作成靜態文件硬碟的定址時間也未必少於資料庫的搜索時間，當然對資料的索引要下一翻工夫。我自己覺得門戶往往也就是當天、熱門的資料點擊率較高，將其做緩存最多也不過1~2G的數據量吧，舉個例子：◎ 拿網易新聞來說 http://news.163.com/07/0606/09/3GA0D10N00011229.html
格式化一下，方便理解：http://域名/年/月日/新聞所屬分類/新聞ID.html
可以把當天發布的、熱門的、流攬量大的作個緩寸，用hashtable（key：年-月-日-分類-ID，value：新聞對象），靜態將其放到內存（速度絕對快過硬碟定址靜態頁面）。通常是採用oracle存儲過程＋2個weblogic，更新機制也幾乎一樣每簽發一條新聞，就會生成靜態頁面，然後發往前端的web伺服器，前端的web都是做負載均衡的。另外還有定時的程序，每5-15分鍾自動生成一次。在發布新聞的同時將數據緩存。當然緩存也不會越來越大，在個特定的時間段（如凌晨）剔除過期的數據。做一個大的網站遠沒有想像中那麼簡單，伺服器基本就要百十個的。這樣可以大大增加一台計算機的處理速度，如果一台機器處理不了，可以用httpserver集群來解決問題了。2、網路
中國的網路分南北電信和網通，訪問的ip就要區分南北進入不同的網路。3、集群通常會使用CDN與GSBL與DNS負載均衡技術，每個地區一組前台伺服器群，例如：網易，網路使用了DNS負載均衡技術，每個頻道一組前台伺服器，一搜使用了DNS負載技術，所有頻道共用一組前台伺服器集群。網站使用基於Linux集群的負載均衡，失敗恢復，包括應用伺服器和資料庫伺服器，基於linux-ha的服務狀態檢測及高可用化。
應用伺服器集群可以採用apache+tomcat集群和weblogic集群等；web伺服器集群可以用反向代理，也可以用NAT的方式，或者多域名解析都可以；Squid也可以，方法很多，可以根據情況選擇。4、資料庫因為是千萬人同時訪問的網站，所以一般是有很多個資料庫同時工作的，說明白一點就是資料庫集群和並發控制，數據分布到地理位置不同的數據中心，以免發生斷電事故。另外還有一點的是，那些網站的靜態化網頁並不是真的，而是通過動態網頁與靜態網頁網址交換做出現的假象，這可以用urlrewrite這樣的開源網址映射器實現。這樣的網站實時性也是相對的，因為在資料庫復制數據的時候有一個過程，一般在技術上可以用到hibernate和ecache，但是如果要使網站工作地更好，可以使用EJB和websphere，weblogic這樣大型的伺服器來支持，並且要用oracle這樣的大型資料庫。
大型門戶網站不建議使用Mysql資料庫，除非你對Mysql數據的優化非常熟悉。Mysql資料庫伺服器的master-slave模式，利用資料庫伺服器在主從伺服器間進行同步，應用只把數據寫到主伺服器，而讀數據時則根據負載選擇一台從伺服器或者主伺服器來讀取，將數據按不同策略劃分到不同的伺服器（組）上，分散資料庫壓力。
大型網站要用oracle，數據方面操作盡量多用存儲過程，絕對提升性能；同時要讓DBA對資料庫進行優化，優化後的資料庫與沒優化的有天壤之別；同時還可以擴展分布式資料庫，以後這方面的研究會越來越多； 如果我來設計一個海量資料庫，可能首先考慮的就是平行擴容性，原因很簡單，我沒有辦法預估將來的數據規模，那我也就沒有邊界可言，因此，基本上首選dbm類哈希型資料庫，甚至，對於實時性要求很高的資料庫，可能會自行設計庫。 當我們使用業務描述腳本、事務批處理機、目錄服務、底層存取來劃分一個資料庫系統之後，其實，所謂的海量數據需求，也就不是那麼難辦到了。 嗯，這樣還有一個額外的好處，就是由於平行擴容性很好，因此，前期可以以較低成本搭建一個簡單的架子，後期根據業務量逐出擴容。這對很多企業來說，就是入門門檻很低，便於操作，且商業風險也小。MySQL比起動輒幾十萬美金，搭建豪華的Oracle平台，成本低多了。
❷ 大數據採集與存儲的基本步驟有哪些
數據抽取
針對大數據分析平台需要採集的各類數據，分別有針對性地研製適配介面。對於已有的信息系統，研發對應的介面模塊與各信息系統對接，不能實現數據共享介面的系統通過ETL工具進行數據採集，支持多種類型資料庫，按照相應規范對數據進行清洗轉換，從而實現數據的統一存儲管理。
數據預處理
為使大數據分析平台能更方便對數據進行處理，同時為了使得數據的存儲機制擴展性、容錯性更好，需要把數據按照相應關聯性進行組合，並將數據轉化為文本格式，作為文件存儲下來。
數據存儲
除了Hadoop中已廣泛應用於數據存儲的HDFS，常用的還有分布式、面向列的開源資料庫Hbase，HBase是一種key/value系統，部署在HDFS上，與Hadoop一樣，HBase的目標主要是依賴橫向擴展，通過不斷的增加廉價的商用伺服器，增加計算和存儲能力。
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❸ 海量數據存儲有哪些方式與方法
杉岩海量對象存儲MOS，針對海量非結構化數據存儲的最優化解決方案，採用去中心化、分布式技術架構，支持百億級文件及EB級容量存儲，
具備高效的數據檢索、智能化標簽和分析能力，輕松應對大數據和雲時代的存儲挑戰，為企業發展提供智能決策。
1、容量可線性擴展，單名字空間達EB級
SandStone MOS可在單一名字空間下實現海量數據存儲，支持業務無感知的存儲伺服器橫向擴容，為爆炸式增長的視頻、音頻、圖片、文檔等不同類型的非結構化數據提供完美的存儲方案，規避傳統NAS存儲的單一目錄或文件系統存儲空間無法彈性擴展難題
2、海量小文件存儲，百億級文件高效訪問
SandStone MOS基於完全分布式的數據和元數據存儲架構，為海量小文件存儲而生，將企業級NAS存儲的千萬文件量級提升至互聯網規模的百億級別，幫助企業從容應對幾何級增長的海量小文件挑戰。
3、中心靈活部署，容災匯聚分發更便捷
SandStone MOS支持多數據中心靈活部署，為企業數據容災、容災自動切換、多分支機構、數據就近訪問等場景提供可自定義的靈活解決方案，幫助企業實現跨地域多活容災、數據流轉、就近讀寫等，助力業務高速發展。
4、支持大數據和AI，統一數據存儲和分析
SandStone MOS內置文件智能化處理引擎，實現包括語音識別、圖片OCR識別、文件格式轉換等批量處理功能，結合標簽檢索能力還可實現語音、證件照片檢索，從而幫助企業更好地管理非結構化數據。同時，SandStone MOS還支持與Hadoop、Spark等大數據分析平台對接，一套存儲即可滿足企業數據存儲、管理和挖掘的需求。