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大數據存儲作用

發布時間:2023-04-06 14:15:16

A. 大數據是什麼意思有什麼用途

大數據是統計學中的,用於指導人們的商業行為、戰略覺策、未來預期的一種分析處理方法。回
主要有以下答三點作用:

第一,對大數據的處理分析正成為新一代信息技術融合應用的結點。移動互聯網、物聯網、社交網路、數字家庭、電子商務等是新一代信息技術的應用形態,這些應用不斷產生大數據。雲計算為這些海量、多樣化的大數據提供存儲和運算平台。通過對不同來源數據的管理、處理、分析與優化,將結果反饋到上述應用中,將創造出巨大的經濟和社會價值。

第二,大數據是信息產業持續高速增長的新引擎。面向大數據市場的新技術、新產品、新服務、新業態會不斷涌現。在硬體與集成設備領域,大數據將對晶元、存儲產業產生重要影響,還將催生一體化數據存儲處理伺服器、內存計算等市場。在軟體與服務領域,大數據將引發數據快速處理分析、數據挖掘技術和軟體產品的發展。

第三,大數據利用將成為提高核心競爭力的關鍵因素。各行各業的決策正在從「業務驅動」 轉變「數據驅動」。

B. 第三章 大數據存儲

一,HDFS的基本特徵與構架
1.基本特徵
(1)大規模數據分布存儲能力:以分布式存儲能力和良好的可擴展性。(基於大量分布節點上的本地文件系統,構建一個邏輯上具有巨大容量的分布式文件系統,並且整個文件系統的容量可隨集群中節點的增加而線性擴展)
(2)高並發訪問能力:提供很高的數據訪問寬頻(高數據吞吐率),並且可以把帶寬的大小等比例擴展到集群中的全部節點上
(3)強大的容錯能力:(設計理念中硬體故障被視作常態)保證在經常有節點發生硬體故障的情況下正確檢測硬體故障,並且能自動從故障中快速恢復,確保數據不丟失(採用多副本數據塊形式存儲)
(4)順序式文件訪問:(大數據批處理都是大量簡單數據記錄的順序處理)對順序讀進行了優化,支持大量數據的快速順序讀出,代價是對於隨機的訪問負載較高
(5)簡單的一致性模型(一次寫多次讀):支持大量數據的一次寫入,多次讀取;不支持已寫入數據的更新操作,但允許在文件尾部添加新的數據
(6)數據塊存儲模式:默認的塊大小是64MB。好處:減少元數據的數量,允許這些數據塊通過隨機方式選擇節點,分布存儲在不同地方
2.基本框架與工作過程
(1)基本組成結構與文件訪問過程
[1]HDFS;一個建立在一組分布式伺服器節點的本地文件系統之上的分布式文件系統(採用經典主-從結構)
[2]主控節點NameNode:
1)是一個主伺服器,用來管理整個文件系統的命名空間和元數據,以及處理來自外界的文件訪問請求
2)保存了文件系統的三中元數據
命名空間:整個分布式文件系統的目錄結構
數據塊與文件名的映射表
每個數據塊副本的位置信息,每一個數據塊默認有3個副本
[3]從節點DataNode:
1)用來實際存儲和管理文件的數據塊
2)為了防止數據丟失,每個數據塊默認有3個副本,且3個副本會分別復制在不同節點上,以避免一個節點失效造成一個數據塊的徹底丟失
[4]程序訪問文件時,實際文件數據流並不會通過NameNode傳送,而是從NameNode獲得所需訪問數據塊的存儲位置信息後,直接去訪問對應的DataNode獲取數據
[5]設計好處:
1)可以允許一個文件的數據能同時在不同DataNode上並發訪問,提高數據訪問的速度
2)減少NameNode的負擔,避免使NameNode成為數據訪問瓶頸
[6]基本訪問過程:
1)首先,用戶的應用程序通過HDFS的客戶端程序將文件名發送至NameNode
2)NameNode接收到文件名之後,在HDFS目錄中檢索文件名對應的數據塊,再根據數據塊信息找到保存數據塊的DataNode地址,講這些地址回送到客戶端
3)客戶端接收到這些DataNode地址之後,與這些DataNode並行的進行數據傳輸操作,同時將操作結果的相關日誌提交到NameNode
2.數據塊
(1)為了提高硬碟的效率,文件系統中最小的數據讀寫單元是數據塊
(2)HDFS數據塊的默認大小是64MB,實際部署中,可能會更多
(3)將數據塊設置大的原因是減少定址開銷的時間
(4)當應用發起數據傳輸請求:
[1]NameNode首先檢索文件對應的數據塊信息,找到數據塊對應的DataNode
[2]DataNode根據數據塊信息在自身的存儲中尋找相應的文件,進而與應用程序之間交換數據
[3]因為檢索過程是但進行,所以要增加數據塊大小,這樣就可以減少定址的頻度和時間開銷
3.命名空間
(1)文件命名遵循「目錄/子目錄/文件」格式
(2)通過命令行或者是API可以創建目錄,並且將文件保存在目錄中。可以對文件進行創建,刪除,重命名操作
(3)命令空間由NameNode管理。所有對命名空間的改動都會被記錄
(4)允許用戶配置文件在HDFS上保存的副本數量,保存的副本數稱作「副本因子」
4.通信協議
(1)採用TCP協議作為底層的支撐協議
(2)應用協議
[1]應用可以向NameNode主動發起TCP連接
[2]應用和NameNode交互協議稱為Client協議
[3]NameNode和DataNode交互的協議稱為DataNode協議
(3)用戶和DataNode的交互是通過發起遠程調用(RPC),並由NameNode響應來完成的。另外,NameNode不會主動發起遠程過程調用請求
5.客戶端:是用戶和HDFS通信最常見的渠道,部署的HDFS都會提供客戶端
二,HDFS可靠性設計
1.HDFS數據塊多副本存儲設計
(1)採用了在系統中保存多個副本的方式保存數據,且同一個數據塊的多個副本會存放在不同節點上
(2)優點:
[1]採用多副本,可以讓客戶從不同數據塊中讀取數據,加快傳輸速度
[2]HDFS的DataNode之間通過網路傳輸數據,如果採用多個副本可以判斷數據傳輸是否出錯
[3]多副本可以保證某個DataNode失效的情況下,不會丟失數據
2.可靠性的設計實現
(1)安全模式:
[1]HDFS啟動時,NameNode進入安全模式
[2]處於安全模式的NameNode不能做任何文本操作,甚至內部的副本創建不允許
[3]NameNode需要和各個DataNode通信,獲得其中保存的數據塊信息,並對數據塊信息進行檢查
[4]只有通過了NameNode檢查,一個數據塊被認為安全。當被認為安全的數據塊所佔比例達到某個閾值,NameNode退出
(2)SecondaryNmaeNode
[1]使用它來備份NameNode元數據,以便在其失效時能從中恢復出其上的元數據
[2]它充當NameNode的一個副本,本身並不處理任何請求。
[3]作用:周期性保存NameNode的元數據
(3)心跳包和副本重新創建
[1]心跳包:位於HDFS核心的NameNode,通過周期性的活動檢查DataNode的活動
[2]檢測到DataNode失效,保存在其上的數據不可用。則其上保存的副本需要重新創建這個副本,放到另外可用的地方
(4)數據一致性
[1]採用了數據校驗和機制
[2]創建文件時,HDFS會為這個文件生成一個校驗和,校驗和文件和文件本身保存在同一空間上,
[3]傳輸數據時會將數據與校驗和一起傳輸,應用收到數據後可以進行校驗
(5)租約
[1]防止同一個文件被多個人寫入數據
[2]NameNode保證同一個文件只會發放一個允許的租約,可以有效防止出現多人寫入的情況
(6)回滾
三,HDFS文件存儲組織與讀寫
1.文件數據的存儲組織
(1)NameNode目錄結構
[1]藉助本地文件系統來保存數據,保存文件夾位置由配置選項({dfs.name.dir}/{/tmp/dfs/name})決定
[2]在NameNode的${dfs.name.dir}之下有3個文件夾和1個文件:
1)current目錄:
文件VERSION:保存了當前運行的HDFS版本信息
FsImages:是整個系統的空間鏡像文件
Edit:EditLog編輯文件
Fstime:上一次檢查點時間
2)previous.checkpoint目錄:和上一個一致,但是保存的是上一次檢查點的內容
3)image目錄:舊版本的FsImage存儲位置
4)in_use.look:NameNode鎖,只在NameNode有效(啟動並且能和DataNode正常交互)時存在。
(2)DataNode目錄結構
[1]藉助本地文件系統來保存數據。保存文件夾位置由配置選項{dfs.data.dir}決定
[2]在其之下有4個子目錄和2個文件
1)current目錄:已經成功寫入的數據塊,以及一些系統需要的文件
a)文件VERSION:保存了當前運行的HDFS版本信息
b)subdirXX:當同一目錄下文件超過一定限制,新建一個目錄,保存多出來的數據塊和元數據
2)tmp目錄和blockBeingWritten目錄:正在寫入的數據塊,是HDFS系統內部副本創建時引發的寫入操作對應的數據塊
3)detach目錄:用於DataNode升級
4)Storage目錄:防止版本不同帶來風險
5)in_user.lock文件:DataNode鎖。只有在DataNode有效時存在。
(3)CheckPointNode目錄結構:和上一個基本一致
2.數據的讀寫過程
(1)數據讀取過程
[1]首先,客戶端調用FileSystem實例的open方法,獲得這個文件對應的輸入流,在HDFS中就是DFSInputStream
[2]構造第一步的輸入流時,通過RPC遠程調用NameNode可以獲得NameNode中此文件對應的數據塊保存位置,包括這個文件副本的保存位置(註:在輸入流中會按照網路拓撲結構,根據與客戶端距離對DataNode進行簡單排序)
[3]-[4]獲得此輸入流後,客戶端調用READ方法讀取數據。輸入流選擇最近的DFSInputStream會根據前面的排序結果,選擇最近的DataNode建立連接並讀取數據。
[5]如果已達到數據塊末端,關閉這個DataNode的連接,然後重新查找下一個數據塊
[6]客戶端調用close,關閉輸入流DFSInputStream
(2)數據輸入過程
[1]-[2]:客戶端調用FileSystem實例的create方法,創建文件。檢查後,在NameNode添加文件信息,創建結束之後,HDFS會返回一個輸出流DFSDataOutputStream給客戶端
[3]調用輸出流的write方法向HDFS中對應的文件寫入數據。
數據首先會被分包,這些分包會寫入一個輸出流的內部隊列Data隊列中,接收完整數據分包,輸出流回想NameNode申請保存文件和副本數據塊的若干個DataNode
[4]DFSDataOutputStream會(根據網路拓撲結構排序)將數據傳輸給距離上最短的DataNode,這個節點接收到數據包後傳給下一個。數據在各節點之間通過管道流通,減少傳輸開銷
[5]數據節點位於不同機器上,數據需要通過網路發送。(為保證數據節點數據正確,接收到數據的節點要向發送者發送確認包)
[6]執行3-5知道數據全部寫完,DFSDataInputStream繼續等待知道所有數據寫入完畢並確認,調用complete方法通知NameNode文件寫入完成
[7]NameNode接收到complete消息之後,等待相應數量的副本寫入完畢後,告知客戶端
傳輸過程,當某個DataNode失效,HDFS執行:
1)關閉數據傳輸的管道
2)將等待ACK隊列的數據放到Data隊列頭部
3)更新正常DataNode中所有數據塊版本。當失效的DataNode重啟,之前的數據塊會因為版本不對被清除
4)在傳輸管道中刪除失效的DataNode,重新建立管道並發送數據包
4.HDFS文件系統操作命令
(1)HDFS啟動與關閉
[1]啟動過程:
1)進入到NameNode對應節點的Hadoop安裝目錄
2)執行啟動腳本:bin/start-dfs.sh
[2]關閉過程:bin/stop-dfs.sh
(2)文件操作命令格式與注意事項
[1]基本命令格式:
1)bin/hadoop dfs-cmd <args> args-> scheme://authority/path
2)args參數基本格式前面是scheme,authority是機器地址和對應埠
a)本地文件,scheme是file
b)HDFS上文件,scheme是hdfs
(3)文件操作基本格式
[1]hadoop dfs-cat URL [URL ...]
[2]作用:將參數所指示文件內容輸出到stdout

C. 大數據的用途有哪些

隨著互聯網的不斷發展,大數據弊雀飢的使用變得越來越普遍,並且成為了IT行業中最火熱的應用。什麼是大數據呢?大數據是指在某個時間段內由常規軟體工具進行獲取、管理和處理的數據集合。其中主要包括大規模並行處理(MPP)資料庫、數據挖掘網格、分布式文件系統、分布式資料庫、雲計算平台、互聯網和可擴展存儲系統。那麼大數據有什麼用途呢?下面電腦培訓為大傢具體介紹。


1、大數據處理分析成為新一代信息技術融合應用的節點。現在移動互聯網、物聯網、社交網路、數字家庭、電子商務等是新一代信息技術的應用形式,它們能夠連續產生大量租返的數據。

2、大數據信息產業是持續高速發展的新引擎。新技術、新產品、新歲散服務、新業態勢相繼出現。在硬體和集成裝置的領域中,對晶元、存儲產業產生重要影響,並且IT培訓發現將一體化的數據儲存在處理伺服器、存儲器計算等市場上。

3、大數據資源的使用將是提高核心競爭力的關鍵因素。各業界的決定由「業務驅動」轉變為「數據驅動」。北大青鳥認為通過分析大量的數據,零售業者可以實時把握市場動向,迅速應對。企業可以提供決策制定支持,以制定更准確有效的市場營銷戰略。

4、大數據時代科學研究的方法發生了重大的變化。在大數據時代,通過實時監控,跟蹤研究對象在互聯網上發生的大量行為數據,進行挖掘分析,昆明北大青鳥發現揭示了有規律的數據,可以提出研究結論和對策。


D. 大數據平台為什麼可以用來儲存巨量的數據

大數據技術是指從各種各樣類型的數據中,快速獲得有價值信息的能力。適用於大數據的技術,包括大規模並行處理(MPP)資料庫,數據挖掘電網,分布式文件系統,分布式資料庫,雲計算平台,互聯網,和可擴展的存儲系統。

採用非關系型資料庫技術(NoSQL)和資料庫集群技術(MPP NewSQL)快速處理非結構化以及半結構化的數據,以獲取高價值信息,這與傳統數據處理技術有著本質的區別。

數據的技術應用范圍與使用范圍很廣,背後也擁有者足夠的商業價值,這就讓大數據工程師以及數據分析人員有了越來越高的價值。所以更多人選擇學習大數據



E. 大數據有哪些重要的作用

主要由以下三點作用:

第一,對大數據的處理分析正成為新一代信息技術融合應用的結點。移動互聯網、物聯網、社交網路、數字家庭、電子商務等是新一代信息技術的應用形態,這些應用不斷產生大數據。雲計算為這些海量、多樣化的大數據提供存儲和運算平台。通過對不同來源數據的管理、處理、分析與優化,將結果反饋到上述應用中,將創造出巨大的經濟和社會價值。

第二,大數據是信息產業持續高速增長的新引擎。面向大數據市場的新技術、新產品、新服務、新業態會不斷涌現。在硬體與集成設備領域,大數據將對晶元、存儲產業產生重要影響,還將催生一體化數據存儲處理伺服器、內存計算等市場。在軟體與服務領域,大數據將引發數據快速處理分析、數據挖掘技術和軟體產品的發展。

第三,大數據利用將成為提高核心競爭力的關鍵因素。各行各業的決策正在從「業務驅動」 轉變「數據驅動」。

F. 大數據存儲與應用特點及技術路線分析

大數據存儲與應用特點及技術路線分析

大數據時代,數據呈爆炸式增長。從存儲服務的發展趨勢來看,一方面,對數據的存儲量的需求越來越大;另一方面,對數據的有效管理提出了更高的要求。大數據對存儲設備的容量、讀寫性能、可靠性、擴展性等都提出了更高的要求,需要充分考慮功能集成度、數據安全性、數據穩定性,系統可擴展性、性能及成本各方面因素。

大數據存儲與應用的特點分析

「大數據」是由數量巨大、結構復雜、類型眾多數據構成的數據集合,是基於雲計算的數據處理與應用模式,通過數據的整合共享,交叉復用形成的智力資源和知識服務能力。其常見特點可以概括為3V:Volume、Velocity、Variety(規模大、速度快、多樣性)。

大數據具有數據規模大(Volume)且增長速度快的特性,其數據規模已經從PB級別增長到EB級別,並且仍在不斷地根據實際應用的需求和企業的再發展繼續擴容,飛速向著ZB(ZETA-BYTE)的規模進軍。以國內最大的電子商務企業淘寶為例,根據淘寶網的數據顯示,至2011年底,淘寶網最高單日獨立用戶訪問量超過1.2億人,比2010年同期增長120%,注冊用戶數量超過4億,在線商品數量達到8億,頁面瀏覽量達到20億規模,淘寶網每天產生4億條產品信息,每天活躍數據量已經超過50TB.所以大數據的存儲或者處理系統不僅能夠滿足當前數據規模需求,更需要有很強的可擴展性以滿足快速增長的需求。

(1)大數據的存儲及處理不僅在於規模之大,更加要求其傳輸及處理的響應速度快(Velocity)。

相對於以往較小規模的數據處理,在數據中心處理大規模數據時,需要服務集群有很高的吞吐量才能夠讓巨量的數據在應用開發人員「可接受」的時間內完成任務。這不僅是對於各種應用層面的計算性能要求,更加是對大數據存儲管理系統的讀寫吞吐量的要求。例如個人用戶在網站選購自己感興趣的貨物,網站則根據用戶的購買或者瀏覽網頁行為實時進行相關廣告的推薦,這需要應用的實時反饋;又例如電子商務網站的數據分析師根據購物者在當季搜索較為熱門的關鍵詞,為商家提供推薦的貨物關鍵字,面對每日上億的訪問記錄要求機器學習演算法在幾天內給出較為准確的推薦,否則就丟失了其失效性;更或者是計程車行駛在城市的道路上,通過GPS反饋的信息及監控設備實時路況信息,大數據處理系統需要不斷地給出較為便捷路徑的選擇。這些都要求大數據的應用層可以最快的速度,最高的帶寬從存儲介質中獲得相關海量的數據。另外一方面,海量數據存儲管理系統與傳統的資料庫管理系統,或者基於磁帶的備份系統之間也在發生數據交換,雖然這種交換實時性不高可以離線完成,但是由於數據規模的龐大,較低的數據傳輸帶寬也會降低數據傳輸的效率,而造成數據遷移瓶頸。因此大數據的存儲與處理的速度或是帶寬是其性能上的重要指標。

(2)大數據由於其來源的不同,具有數據多樣性的特點。

所謂多樣性,一是指數據結構化程度,二是指存儲格式,三是存儲介質多樣性。對於傳統的資料庫,其存儲的數據都是結構化數據,格式規整,相反大數據來源於日誌、歷史數據、用戶行為記錄等等,有的是結構化數據,而更多的是半結構化或者非結構化數據,這也正是傳統資料庫存儲技術無法適應大數據存儲的重要原因之一。所謂存儲格式,也正是由於其數據來源不同,應用演算法繁多,數據結構化程度不同,其格式也多種多樣。例如有的是以文本文件格式存儲,有的則是網頁文件,有的是一些被序列化後的比特流文件等等。所謂存儲介質多樣性是指硬體的兼容,大數據應用需要滿足不同的響應速度需求,因此其數據管理提倡分層管理機制,例如較為實時或者流數據的響應可以直接從內存或者Flash(SSD)中存取,而離線的批處理可以建立在帶有多塊磁碟的存儲伺服器上,有的可以存放在傳統的SAN或者NAS網路存儲設備上,而備份數據甚至可以存放在磁帶機上。因而大數據的存儲或者處理系統必須對多種數據及軟硬體平台有較好的兼容性來適應各種應用演算法或者數據提取轉換與載入(ETL)。

大數據存儲技術路線最典型的共有三種:

第一種是採用MPP架構的新型資料庫集群,重點面向行業大數據,採用Shared Nothing架構,通過列存儲、粗粒度索引等多項大數據處理技術,再結合MPP架構高效的分布式計算模式,完成對分析類應用的支撐,運行環境多為低成本 PC Server,具有高性能和高擴展性的特點,在企業分析類應用領域獲得極其廣泛的應用。

這類MPP產品可以有效支撐PB級別的結構化數據分析,這是傳統資料庫技術無法勝任的。對於企業新一代的數據倉庫和結構化數據分析,目前最佳選擇是MPP資料庫。

第二種是基於Hadoop的技術擴展和封裝,圍繞Hadoop衍生出相關的大數據技術,應對傳統關系型資料庫較難處理的數據和場景,例如針對非結構化數據的存儲和計算等,充分利用Hadoop開源的優勢,伴隨相關技術的不斷進步,其應用場景也將逐步擴大,目前最為典型的應用場景就是通過擴展和封裝 Hadoop來實現對互聯網大數據存儲、分析的支撐。這裡面有幾十種NoSQL技術,也在進一步的細分。對於非結構、半結構化數據處理、復雜的ETL流程、復雜的數據挖掘和計算模型,Hadoop平台更擅長。

第三種是大數據一體機,這是一種專為大數據的分析處理而設計的軟、硬體結合的產品,由一組集成的伺服器、存儲設備、操作系統、資料庫管理系統以及為數據查詢、處理、分析用途而特別預先安裝及優化的軟體組成,高性能大數據一體機具有良好的穩定性和縱向擴展性。

以上是小編為大家分享的關於大數據存儲與應用特點及技術路線分析的相關內容,更多信息可以關注環球青藤分享更多干貨

G. 大數據能給我們帶來什麼價值呢

大數據的價值體現在以三方面:

1、對大量消費者提供產品或服務的企業可以利用大數據進行精準營銷;

2、做小而美模式的中小微企業可以利用大數據做服務轉型;

3、面臨互聯網壓力之下必須轉型的傳統企業需要與時俱進充分利用大數據的價值。

大數據技術主要包括以下作用:

第一,對大數據的處理分析正成為新一代信息技術融合應用的結點。

移動互聯網、物聯網、社交網路、數字家庭、電子商務等是新一代信息技術的應用形態,這些應用不斷產生大數據。雲計算為這些海量、多樣化的大數據提供存儲和運算平台。通過對不同來源數據的管理、處理、分析與優化,將結果反饋到上述應用中,將創造出巨大的經濟和社會價值。

第二,大數據是信息產業持續高速增長的新引擎。

面向大數據市場的新技術、新產品、新服務、新業態會不斷涌現。在硬體與集成設備領域,大數據將對晶元、存儲產業產生重要影響,還將催生一體化數據存儲處理伺服器、內存計算等市場。在軟體與服務領域,大數據將引發數據快速處理分析、數據挖掘技術和軟體產品的發展。

第三,大數據利用將成為提高核心競爭力的關鍵因素。

H. 大數據的概念和作用

大數據的概念和來作用:
概念:大數據源(big data),IT行業術語,是指無法在一定時間范圍內用常規軟體工具進行捕捉、管理和處理的數據集合,是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發現力和流程優化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產。
作用:大數據的處理分析正成為新一代信息技術融合應用的結點。移動互聯網、數字家庭、物聯網、社交網路、電子商務等是新一代信息技術的應用形態,這些應用不斷產生大數據。
2.大數據是信息產業持續高速增長的新引擎。面向大數據市場的新技術、新產品、新服務、新業態會不斷涌現。
3.大數據利用將成為提高核心競爭力的關鍵因素。各行各業的決策對大數據的分析越來越重視,對大數據的分析可以使零售商實時掌握市場動態並迅速做出應對

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