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大数据时代下的三种存储架构

发布时间:2021-10-26 08:01:58

大数据下的地质资料信息存储架构设计

颉贵琴 胡晓琴

(甘肃省国土资源信息中心)

摘要 为推进我国地质资料信息服务集群化产业化工作,更大更好地发挥地质资料信息的价值,本文针对我国现有的地质资料信息集群化共享服务平台存在的缺陷和问题,基于现有系统的存储架构,设计了一种大数据下的地质资料信息存储架构,以便于我国地质资料信息服务集群化产业化工作能够适应大数据时代的数据存储。

关键词 大数据 地质资料 存储 NoSQL 双数据库

0 引言

新中国成立60多年来,我国形成了海量的地质资料信息,为国民经济和社会发展提供了重要支撑。但在地质资料管理方面长期存在资料信息分散、综合研究不够、数字化信息化程度不高、服务渠道不畅、服务能力不强等问题,使地质资料信息的巨大潜在价值未能得到充分发挥。为进一步提高地质工作服务国民经济和社会发展的能力,充分发挥地质资料信息的服务功能,扩大服务领域,国土资源部根据国内外地质工作的先进经验,做出了全面推进地质资料信息服务集群化产业化工作的部署。

目前,全国各省地质资料馆都在有条不紊地对本省成果、原始和实物地质资料进行清理,并对其中重要地质资料进行数字化和存储工作。然而,由于我国地质资源丰富,经过几十年的积累,已经形成了海量的地质资料,数据量早已经超过了几百太字节(TB)。在进行地质资料信息服务集群化工作中,随着共享数据量的不断增大,传统的数据存储方式和管理系统必然会展现出存储和检索方面的不足以及系统管理方面的缺陷。为了解决该问题,需要设计更加先进的数据存储架构来实现海量地质资料的存储。

而大数据(Big Data)作为近年来在云计算领域中出现的一种新型数据,科技工作者在不断的研究中,设计了适合大数据存储管理的非关系型数据库NoSQL进行大数据的存储和管理。本文将针对我国现有的地质资料信息集群化共享服务平台存在的缺陷和问题,利用大数据存储管理模式的思想,提出一种海量地质资料存储架构,改进现有系统存储架构,以便于我国全面推进地质资料信息服务集群化产业化工作。

1 工作现状

1.1 国内外地质资料信息的存储现状

在美国,主要有两大地质资料公共服务平台,分别是地球科学信息中心(ESIC)、地球资源观测和科学中心(EROS),其目的是通过为社会和政府提供更加便利、快速的地质信息服务。20世纪90年代初,澳大利亚出台了国家地球科学填图协议,采用先进的科学方法和技术进行数据存储,从而形成了第二代澳大利亚陆地地质图。

目前,我国地质资料信息服务集群化产业化工作刚刚起步,虽然国土资源部信息中心已经开发了地质资料信息集群化共享服务平台,并倡导各地方用户使用该系统。但由于各个地方早期的工作背景不一致,因此各地方所使用的存储系统也不尽相同,主要有Access、SQL Server、Oracle、MySQL等系统。本文以国土资源部信息中心开发的地质资料信息集群化共享服务平台的存储系统MySQL为例说明。该系统是基于关系数据库管理系统MySQL的一套分布式存储检索系统。该系统的部署使得我国地质资料信息服务集群化产业化工作取得了重大进展,同时也为我国建立标准统一的地质资料信息共享服务平台和互联互通的网络服务体系奠定了坚实的基础。然而,该系统的研发并没有考虑到地质资料信息进一步集群化以及在未来地质资料信息进入大数据时代的信息共享和存储管理问题,也没有给出明确的解决方案。

1.2 大数据的存储架构介绍

大数据是近年在云计算领域中出现的一种新型数据,具有数据量大、数据结构不固定、类型多样、查询分析复杂等特点。传统关系型数据库管理系统在数据存储规模、检索效率等方面已不再适合大数据存储。NoSQL(Not Only SQL)是与关系数据库相对的一类数据库的总称。这些数据库放弃了对关系数据库的支持,转而采用灵活的、分布式的数据存储方式管理数据,从而可以满足大数据存储和处理的需求。NoSQL基于非关系型数据存储的设计理念,以键值对进行存储,采用的数据字的结构不固定,每一个元组可以有不一样的字段,且每个元组可以根据自己的需要增加一些自己的键值对,可以减少一些检索时间和存储空间。目前,应用广泛的 NoSQL 数据库有 Google BigTable、HBase、MongoDB、Neo4 j、Infinite Graph等。

2 大数据下的地质资料信息存储架构设计

根据国土资源部做出的全面推进地质资料信息服务集群化产业化工作的部署,国土资源部倡导全国地质资料馆使用国土资源部信息中心开发的地质资料信息集群化共享服务平台,实现地质资料信息的存储和共享。该系统采用了数据库管理系统MySQL作为数据存储系统。

为了与现有系统和现有的工作进行对接,并为将来地质资料进入大数据时代后的存储工作做准备,本文设计了一种能用于海量地质资料信息存储并且兼容MySQL的分布式的数据存储架构(图1)。

整个系统可以根据不同的用户等级分为不同的用户管理层,由于图幅限制,在图1 中仅仅展示了3级:国家级管理层(即共享服务平台用户层)、省级管理层以及市级管理层(可根据实际需要延伸至县级)。

每级管理层的每个用户可以单独管理一个服务器。如国土资源部信息中心可以单独管理一个服务器;甘肃省国土资源信息中心可以单独管理一个服务器,陕西省国土资源信息中心可以单独管理一个服务器;甘肃的若干个市级国土资源局可以根据需要分别管理各自的服务器。

在服务器上分别安装两套数据库管理系统,一套是原有的MySQL数据库管理系统,另一套是为大数据存储而配备的NoSQL型数据库管理系统。在服务器上还专门开发一个数据库管理器中间件,用于进行用户层和数据库的通信以及两套数据库之间的通信。

由于各个管理层都各自维护自己的数据库和数据。当用户需要进行数据存储时,他所影响的数据库仅仅是本地数据库,存储效率较高;当用户需要从多个数据库读取数据时,顶层的共享服务平台会根据用户需求进行任务分解,将任务分发给下层的管理层进行数据库读取,由于各个数据库并行读取,从而提高了数据库读取效率。

图1 大数据下的地质资料信息存储架构框图

2.1 用户管理层

用户管理层根据权限范围,分为多层(本文以3层为例)。

位于顶层的国家级管理层(共享服务平台用户层)负责用户访问权限的分配、与其直接关联的数据库的访问、下级管理层任务的分配等工作。

用户访问权限的分配是指为访问本共享服务平台的个人用户和单位用户分配数据的使用权限、安全性的设计等。

与其直接关联的数据库访问是指直接存储在其本地数据库上的数据的访问。在该数据库中不仅要存储所需要的地质资料,还要存储注册用户信息等数据。

下级管理层任务分配是指如果用户需要访问多个下层数据库,用户只需要输入查询这几个下层数据库的命令,而如何查找下层数据库则由该功能来完成。例如某用户要查找甘肃、陕西、上海、北京的铁矿分布图,则用户只需要输入这几个地方及铁矿等查询条件,系统将自动把各个省的数据库查询任务分派到下级管理层。

同理,位于下层的省级管理层和市级管理层除了没有用户访问权限功能外,其余功能与国家级管理层是相同的。各层之间的数据库通过互联网相互连接成分布式的数据库系统。

2.2 MySQL和NoSQL的融合

MySQL是关系型数据库,它支持SQL查询语言,而NoSQL是非关系型数据库,它不支持SQL查询语言。用户要想透明地访问这两套数据库,必须要设计数据库管理器中间件,作为用户访问数据库的统一入口和两套数据库管理系统的通信平台。本文所设计的数据库管理器简单模型如图2所示。

图2 数据库管理器模型

服务器管理器通过用户程序接口与应用程序进行通讯,通过MySQL数据库接口与MySQL服务器通讯,通过NoSQL数据库接口与NoSQL数据库接口通讯。当应用程序接口接收到一条数据库访问命令之后,交由数据库访问命令解析器进行命令解析,从而形成MySQL访问命令或者NoSQL访问命令,通过相应的数据库接口访问数据库;数据库返回访问结果后经过汇总,由应用程序接口返回给应用程序。

两套数据库可以通过双数据库通信协议进行相互的通信和互访。此通信协议的建立便于地质工作人员将已经存入MySQL数据库的不适合结构化存储的数据转存到NoSQL数据库中,从而便于系统的升级和优化。

2.3 系统的存储和检索模式

在本存储框架设计中,系统采用分布式网络存储模式,即采用可扩展的存储结构,利用分散在全国各地的多台独立的服务器进行数据存储。这种方式不仅分担了服务器的存储压力,提高了系统的可靠性和可用性,还易于进行系统扩展。另外,由于地质资料信息存储的特殊性,各地方用户的数据存储工作基本都是在本地服务器进行,很少通过网络进行远程存储,所以数据存储效率较高。

在一台数据库服务器上安装有MySQL和NoSQL型两套数据库管理系统,分别用于存储地质资料信息中的结构化数据和非结构化数据。其中,NoSQL型数据库作为主数据库,用于存储一部分结构化数据和全部的非结构化数据;而MySQL数据库作为辅助数据库,用于存储一部分结构化的数据,以及旧系统中已经存储的数据。使用两套数据库不仅可以存储结构化数据而且还可以适用于大数据时代地质资料信息的存储,因此系统具有很好的适应性和灵活性。

2.4 安全性设计

地质资料信息是国家的机密,地质工作人员必须要保证它的安全。地质资料信息进入数字化时代之后,地质资料常常在计算机以及网络上进行传输,地质资料信息的安全传输和保存更是地质工作人员必须关注和解决的问题。在本存储架构的设计中设计的安全问题主要有数据库存储安全、数据传输安全、数据访问安全等问题。

数据库设计时采用多边安全模型和多级安全模型阻止数据库中信息和数据的泄露来提高数据库的安全性能,以保障地质信息在数据库中的存储安全;当用户登录系统访问数据库时,必须进行用户甄别和实名认证,这主要是对用户的身份进行有效的识别,防止非法用户访问数据库;在对地质资料进行网络传输时,应该首先将数据进行加密,然后再进行网络传输,以防止地质信息在传输过程中被窃取。

3 结语

提高地质资料数字化信息化水平,是国外地质工作强国的普遍做法。为推进我国地质资料信息服务集群化产业化工作,本文针对我国现有的地质资料信息集群化共享服务平台存在的缺陷和问题,利用大数据存储管理模式的思想,基于现有系统的存储架构,设计了一种大数据下的地质资料信息存储架构,以便于我国地质资料信息服务集群化产业化工作能够适应大数据时代的数据存储。该存储架构的设计只涉及了简单模型的构建,具体详细复杂的功能设计和软件实现还需要在进一步的研究工作中完成。

参考文献

[1]吴金朋.一种大数据存储模型的研究与应用[D].北京:北京邮电大学计算机学院,2012.

[2]吴广君,王树鹏,陈明,等.海量结构化数据存储检索系统[J].计算机研究与发展,2012,49(Suppl):1~5.

[3]黄

,易晓东,李姗姗,等.面向高性能计算机的海量数据处理平台实现与评测[J].计算机研究与发展,2012,49(Suppl):357~361.

Ⅱ 大数据平台架构有哪些

一、事务使用:其实指的是数据收集,你经过什么样的方法收集到数据。互联网收集数据相对简略,经过网页、App就能够收集到数据,比方许多银行现在都有自己的App。

更深层次的还能收集到用户的行为数据,能够切分出来许多维度,做很细的剖析。但是对于涉及到线下的行业,数据收集就需要借助各类的事务体系去完成。

二、数据集成:指的其实是ETL,指的是用户从数据源抽取出所需的数据,经过数据清洗,终究依照预先定义好的数据仓库模型,将数据加载到数据仓库中去。而这儿的Kettle仅仅ETL的其中一种。

三、数据存储:指的便是数据仓库的建设了,简略来说能够分为事务数据层(DW)、指标层、维度层、汇总层(DWA)。

四、数据同享层:表明在数据仓库与事务体系间提供数据同享服务。Web Service和Web API,代表的是一种数据间的衔接方法,还有一些其他衔接方法,能够依照自己的情况来确定。

五、数据剖析层:剖析函数就相对比较容易理解了,便是各种数学函数,比方K均值剖析、聚类、RMF模型等等。

六、数据展现:结果以什么样的方式呈现,其实便是数据可视化。这儿建议用敏捷BI,和传统BI不同的是,它能经过简略的拖拽就生成报表,学习成本较低。

七、数据访问:这个就比较简略了,看你是经过什么样的方法去查看这些数据,图中示例的是因为B/S架构,终究的可视化结果是经过浏览器访问的。

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Ⅲ 大数据时代下的三种存储架构

大数据时代下的三种存储架构_数据分析师考试

大数据时代,移动互联、社交网络、数据分析、云服务等应用的迅速普及,对数据中心提出革命性的需求,存储基础架构已经成为IT核心之一。政府、军队军工、科研院所、航空航天、大型商业连锁、医疗、金融、新媒体、广电等各个领域新兴应用层出不穷。数据的价值日益凸显,数据已经成为不可或缺的资产。作为数据载体和驱动力量,存储系统成为大数据基础架构中最为关键的核心。

传统的数据中心无论是在性能、效率,还是在投资收益、安全,已经远远不能满足新兴应用的需求,数据中心业务急需新型大数据处理中心来支撑。除了传统的高可靠、高冗余、绿色节能之外,新型的大数据中心还需具备虚拟化、模块化、弹性扩展、自动化等一系列特征,才能满足具备大数据特征的应用需求。这些史无前例的需求,让存储系统的架构和功能都发生了前所未有的变化。

基于大数据应用需求,“应用定义存储”概念被提出。存储系统作为数据中心最核心的数据基础,不再仅是传统分散的、单一的底层设备。除了要具备高性能、高安全、高可靠等特征之外,还要有虚拟化、并行分布、自动分层、弹性扩展、异构资源整合、全局缓存加速等多方面的特点,才能满足具备大数据特征的业务应用需求。

尤其在云安防概念被热炒的时代,随着高清技术的普及,720P、1080P随处可见,智能和高清的双向需求、动辄500W、800W甚至上千万更高分辨率的摄像机面市,大数据对存储设备的容量、读写性能、可靠性、扩展性等都提出了更高的要求,需要充分考虑功能集成度、数据安全性、数据稳定性,系统可扩展性、性能及成本各方面因素。

目前市场上的存储架构如下:

(1)基于嵌入式架构的存储系统

节点NVR架构主要面向小型高清监控系统,高清前端数量一般在几十路以内。系统建设中没有大型的存储监控中心机房,存储容量相对较小,用户体验度、系统功能集成度要求较高。在市场应用层面,超市、店铺、小型企业、政法行业中基本管理单元等应用较为广泛。

(2)基于X86架构的存储系统

平台SAN架构主要面向中大型高清监控系统,前端路数成百上千甚至上万。一般多采用IPSAN或FCSAN搭建高清视频存储系统。作为监控平台的重要组成部分,前端监控数据通过录像存储管理模块存储到SAN中。

此种架构接入高清前端路数相对节点NVR有了较高提升,具备快捷便利的可扩展性,技术成熟。对于IPSAN而言,虽然在ISCSI环节数据并发读写传输速率有所消耗,但其凭借扩展性良好、硬件平台通用、海量数据可充分共享等优点,仍然得到很多客户的青睐。FCSAN在行业用户、封闭存储系统中应用较多,比如县级或地级市高清监控项目,大数据量的并发读写对千兆网络交换提出了较大的挑战,但应用FCSAN构建相对独立的存储子系统,可以有效解决上述问题。

面对视频监控系统大文件、随机读写的特点,平台SAN架构系统不同存储单元之间的数据共享冗余方面还有待提高;从高性能服务器转发视频数据到存储空间的策略,从系统架构而言也增加了隐患故障点、ISCSI带宽瓶颈导致无法充分利用硬件数据并发性能、接入前端数据较少。上述问题催生了平台NVR架构解决方案。

该方案在系统架构上省去了存储服务器,消除了上文提到的性能瓶颈和单点故障隐患。大幅度提高存储系统的写入和检索速度;同时也彻底消除了传统文件系统由于供电和网络的不稳定带来的文件系统损坏等问题。

平台NVR中存储的数据可同时供多个客户端随时查询,点播,当用户需要查看多个已保存的视频监控数据时,可通过授权的视频监控客户端直接查询并点播相应位置的视频监控数据进行历史图像的查看。由于数据管理服务器具有监控系统所有监控点的录像文件的索引,因此通过平台CMS授权,视频监控客户端可以查询并点播整个监控系统上所有监控点的数据,这个过程对用户而言也是透明的。

(3)基于云技术的存储方案

当前,安防行业可谓“云”山“物”罩。随着视频监控的高清化和网络化,存储和管理的视频数据量已有海量之势,云存储技术是突破IP高清监控存储瓶颈的重要手段。云存储作为一种服务,在未来安防监控行业有着客观的应用前景。

与传统存储设备不同,云存储不仅是一个硬件,而是一个由网络设备、存储设备、服务器、软件、接入网络、用户访问接口以及客户端程序等多个部分构成的复杂系统。该系统以存储设备为核心,通过应用层软件对外提供数据存储和业务服务。

一般分为存储层、基础管理层、应用接口层以及访问层。存储层是云存储系统的基础,由存储设备(满足FC协议、iSCSI协议、NAS协议等)构成。基础管理层是云存储系统的核心,其担负着存储设备间协同工作,数据加密,分发以及容灾备份等工作。应用接口层是系统中根据用户需求来开发的部分,根据不同的业务类型,可以开发出不同的应用服务接口。访问层指授权用户通过应用接口来登录、享受云服务。其主要优势在于:硬件冗余、节能环保、系统升级不会影响存储服务、海量并行扩容、强大的负载均衡功能、统一管理、统一向外提供服务,管理效率高,云存储系统从系统架构、文件结构、高速缓存等方面入手,针对监控应用进行了优化设计。数据传输可采用流方式,底层采用突破传统文件系统限制的流媒体数据结构,大幅提高了系统性能。

高清监控存储是一种大码流多并发写为主的存储应用,对性能、并发性和稳定性等方面有很高的要求。该存储解决方案采用独特的大缓存顺序化算法,把多路随机并发访问变为顺序访问,解决了硬盘磁头因频繁寻道而导致的性能迅速下降和硬盘寿命缩短的问题。

针对系统中会产生PB级海量监控数据,存储设备的数量达数十台上百台,因此管理方式的科学高效显得十分重要。云存储可提供基于集群管理技术的多设备集中管理工具,具有设备集中监控、集群管理、系统软硬件运行状态的监控、主动报警,图像化系统检测等功能。在海量视频存储检索应用中,检索性能尤为重要。传统文件系统中,文件检索采用的是“目录-》子目录-》文件-》定位”的检索步骤,在海量数据的高清视频监控,目录和文件数量十分可观,这种检索模式的效率就会大打折扣。采用序号文件定位可以有效解决该问题。

云存储可以提供非常高的的系统冗余和安全性。当在线存储系统出现故障后,热备机可以立即接替服务,当故障恢复时,服务和数据回迁;若故障机数据需要调用,可以将故障机的磁盘插入到冷备机中,实现所有数据的立即可用。

对于高清监控系统,随着监控前端的增加和存储时间的延长,扩展能力十分重要。市场中已有友商可提供单纯针对容量的扩展柜扩展模式和性能容量同步线性扩展的堆叠扩展模式。

云存储系统除上述优点之外,在平台对接整合、业务流程梳理、视频数据智能分析深度挖掘及成本方面都将面临挑战。承建大型系统、构建云存储的商业模式也亟待创新。受限于宽带网络、web2.0技术、应用存储技术、文件系统、P2P、数据压缩、CDN技术、虚拟化技术等的发展,未来云存储还有很长的路要走。

以上是小编为大家分享的关于大数据时代下的三种存储架构的相关内容,更多信息可以关注环球青藤分享更多干货

Ⅳ 存储的架构有哪些

目前市场上的存储架构如下:
(1)基于嵌入式架构的存储系统
节点NVR架构主要面向小型高清监控系统,高清前端数量一般在几十路以内。系统建设中没有大型的存储监控中心机房,存储容量相对较小,用户体验度、系统功能集成度要求较高。在市场应用层面,超市、店铺、小型企业、政法行业中基本管理单元等应用较为广泛。
(2)基于X86架构的存储系统
平台SAN架构主要面向中大型高清监控系统,前端路数成百上千甚至上万。一般多采用IPSAN或FCSAN搭建高清视频存储系统。作为监控平台的重要组成部分,前端监控数据通过录像存储管理模块存储到SAN中。
此种架构接入高清前端路数相对节点NVR有了较高提升,具备快捷便利的可扩展性,技术成熟。对于IPSAN而言,虽然在ISCSI环节数据并发读写传输速率有所消耗,但其凭借扩展性良好、硬件平台通用、海量数据可充分共享等优点,仍然得到很多客户的青睐。FCSAN在行业用户、封闭存储系统中应用较多,比如县级或地级市高清监控项目,大数据量的并发读写对千兆网络交换提出了较大的挑战,但应用FCSAN构建相对独立的存储子系统,可以有效解决上述问题。
(3)基于云技术的存储方案
当前,安防行业可谓“云”山“物”罩。随着视频监控的高清化和网络化,存储和管理的视频数据量已有海量之势,云存储技术是突破IP高清监控存储瓶颈的重要手段。云存储作为一种服务,在未来安防监控行业有着客观的应用前景。
与传统存储设备不同,云存储不仅是一个硬件,而是一个由网络设备、存储设备、服务器、软件、接入网络、用户访问接口以及客户端程序等多个部分构成的复杂系统。该系统以存储设备为核心,通过应用层软件对外提供数据存储和业务服务。

Ⅳ 大数据的数据的存储方式是什么

大数据有效存储和管理大数据的三种方式:
1. 不断加密
任何类型的数据对于任何一个企业来说都是至关重要的,而且通常被认为是私有的,并且在他们自己掌控的范围内是安全的。然而,黑客攻击经常被覆盖在业务故障中,最新的网络攻击活动在新闻报道不断充斥。因此,许多公司感到很难感到安全,尤其是当一些行业巨头经常成为攻击目标时。
随着企业为保护资产全面开展工作,加密技术成为打击网络威胁的可行途径。将所有内容转换为代码,使用加密信息,只有收件人可以解码。如果没有其他的要求,则加密保护数据传输,增强在数字传输中有效地到达正确人群的机会。
2. 仓库存储
大数据似乎难以管理,就像一个永无休止统计数据的复杂的漩涡。因此,将信息精简到单一的公司位置似乎是明智的,这是一个仓库,其中所有的数据和服务器都可以被充分地规划指定。然而,有些报告指出了反对这种方法的论据,指出即使是最大的存储中心,大数据的指数增长也不再能维持。
然而,在某些情况下,企业可能会租用一个仓库来存储大量数据,在大数据超出的情况下,这是一个临时的解决方案,而LCP属性提供了一些很好的机会。毕竟,企业不会立即被大量的数据所淹没,因此,为物理机器租用仓库至少在短期内是可行的。这是一个简单有效的解决方案,但并不是永久的成本承诺。
3. 备份服务 - 云端
当然,不可否认的是,大数据管理和存储正在迅速脱离物理机器的范畴,并迅速进入数字领域。除了所有技术的发展,大数据增长得更快,以这样的速度,世界上所有的机器和仓库都无法完全容纳它。
因此,由于云存储服务推动了数字化转型,云计算的应用越来越繁荣。数据在一个位置不再受到风险控制,并随时随地可以访问,大型云计算公司(如谷歌云)将会更多地访问基本统计信息。数据可以在这些服务上进行备份,这意味着一次网络攻击不会消除多年的业务增长和发展。最终,如果出现网络攻击,云端将以A迁移到B的方式提供独一无二的服务。

Ⅵ 大数据时代的三大技术支撑分别是

分布式处理技术

分布式处理系统可以将不同地点的或具有不同功能内的或拥有不同数据容的多台计算机用通信网络连接起来,在控制系统的统一管理控制下,协调地完成信息处理任务。比如Hadoop。

云技术

大数据常和云计算联系到一起,因为实时的大型数据集分析需要分布式处理框架来向数十、数百或甚至数万的电脑分配工作。可以说,云计算充当了工业革命时期的发动机的角色,而大数据则是电。

存储技术

大数据可以抽象地分为大数据存储和大数据分析,这两者的关系是:大数据存储的目的是支撑大数据分析。到目前为止,还是两种截然不同的计算机技术领域:大数据存储致力于研发可以扩展至PB甚至EB级别的数据存储平台;大数据分析关注在最短时间内处理大量不同类型的数据集。

Ⅶ 大数据平台有哪些架构

01

传统大数据架构

以上的种种架构都围绕海量数据处理为主,Unifield架构则将机器学习和数据处理揉为一体,在流处理层新增了机器学习层。

优点:

提供了一套数据分析和机器学习结合的架构方案,解决了机器学习如何与数据平台进行结合的问题。

缺点:

实施复杂度更高,对于机器学习架构来说,从软件包到硬件部署都和数据分析平台有着非常大的差别,因此在实施过程中的难度系数更高。

适用场景:

有着大量数据需要分析,同时对机器学习方便又有着非常大的需求或者有规划。

大数据时代各种技术日新月异,想要保持竞争力就必须得不断地学习。写这些文章的目的是希望能帮到一些人了解学习大数据相关知识 。加米谷大数据,大数据人才培养机构,喜欢的同学可关注下,每天花一点时间学习,长期积累总是会有收获的。

Ⅷ 大数据时代需要什么样的存储

众多专家认为,大数据时代的存储,应当是分布式的存储,并呈现出与计算融合的趋势。当然,不同专家对融合的理解也有所区别。 SNIA-China技术委员会主席雷涛表示,在当前的大数据时代,由于数据量TB、PB级的急剧膨胀,传统的数据搬移工作已经不现实,因而存储服务器出现新的融合趋势。在这样的架构中,数据不再移动,写入以后分散在STORAGE,它的计算节点融合在数据旁边的CPU,数据越来越贴近计算。 雷涛补充说,大数据只谈商业分析的数据支持,这是小数据思维,从金融、运营商、政府行业我们做的项目里面发现,大数据是嵌入到整个行业里面,替换以前的存储和计算的系统架构的过程。 华为存储产品线Marketing部长经宁认为,大数据带来的三大变化,包括从集中式走向分布式,从水平走向纵向,从计算为中心转向以数据为中心,总结一句话,即在大数据下架构方向走向分布式存储的架构。 2013年,华为存储产品线把理念进行升级,变成“存以致用,融以致远”。经宁表示,融合架构是我们面对大数据挑战一个很好的选择。华为更多的希望把数据智能用起来产生价值,通过融合架构实现计算存储融合,可以带来更高的管理效率更高效能,大大降低我们管理上的开销。 中桥国际调研咨询公司首席分析师王丛女士则从虚拟化、云计算数据保护和融合架构三个维度谈了中国数据中心的发展变化。她表示,具有高可移动性的虚拟机用于生产,掉了链子就很难判断是哪个物理环境,这就驱动了融合架构。融合架构避免了整合的时间和网络问题判断的时间,能够实现统一集中透明管理,可以根据工作负载去实时动态配置资源,也可以实时监控哪里出了问题,怎么解决问题。 王丛还指出,融合架构有不同的形态,其中一种是在原来硬件基础上用一个软件罩上,然后形成融合架构,实现目的是可以在线扩展,所有动态可以负载均衡,在最大限度提高部署效率前提下,又能够降低因为硬件问题而导致的应用性能降低和应用的不稳定。 老牌存储厂商NetApp同样对存储架构很有体会。NetApp公司北方区及电信事业部技术总监刘炜表示,在今天把数据存起来不是很难的问题,买一个移动硬盘就可以存储数据,但是在上面存储享受的服务级别不同的,不同于放在数据中心和网络云上面的服务级别的。 为了不让数据成为整个企业发展的负担,而是成为真正的价值点,从资料变成资产,基础架构需要快速、安全地支持一些新的技术手段。刘炜认为,应用级别和服务级别怎么定义需要有很好存储架构。NetApp集群存储系统,并不是简单地迎合新概念,而是面向实际的应用设计。NetApp做了很多IT架构的设计,满足应用分级、资源分层的需求,你可以用虚拟化,也可以不用。 Fusion-io大中国区技术总监Tonny Ai与英特尔公司通信和存储基础架构事业部存储部市场总监 Christine M Rice女士谈到了SSD在大数据时代数据中心的应用。Tonny Ai表示,让包括非结构化数据的大量数据快速变成信息,不仅仅是服务器要快,存储速度也要跟上CPU的速度,闪存正是针对当前网络存储速度落后的解决方案,能够有效提高存储的性能。 同时,Tonny Ai认为,在云计算、大数据时代,集中式存储需要的管理和维护非常困难,分布式存储模型是大势所趋。在这其中,Fusion-io提供了PCIe闪存卡、全闪存阵列以及SDK工具,支持提升各种应用的性能。 Christine M Rice女士指出,SSD不只是让数据变快。她认为,通过SSD在数据中心的使用,能够帮助节约成本,降低延迟,加快访问数据的速度,同时还能够提供非常高的可靠性和管理级别,结合了DRM的使用进行软件分层管理。 戴尔亚太存储技术总监许良谋则强调了SSD的利用要在成本和性能之间的平衡,如何更好地应对大数据——闪存的成本和寿命让很多企业对它爱恨交加。许良谋认为,大数据需要一个高容量高速度的共享存储,戴尔的流动数据架构就是一个让数据平滑迁移的平台。 戴尔实现了一个新的技术突破,即快速SLC和eMLC大容量盘可以用到流动架构里面,再加上普通的大容量盘,两级固态盘优化和流动数据架构的配合,这种方案可以比普通纯闪存的方式实现75%以上的成本节约。 许良谋介绍到,戴尔一直通过收购、合作等方式,在自身产品线中不断引入新的存储技术,力图把最好的存储产品以最经济的方式提供给用户。

Ⅸ 数据存储形式有哪几种

【块存储】

典型设备:磁盘阵列,硬盘

块存储主要是将裸磁盘空间整个映射给主机使用的,就是说例如磁盘阵列里面有5块硬盘(为方便说明,假设每个硬盘1G),然后可以通过划逻辑盘、做Raid、或者LVM(逻辑卷)等种种方式逻辑划分出N个逻辑的硬盘。(假设划分完的逻辑盘也是5个,每个也是1G,但是这5个1G的逻辑盘已经于原来的5个物理硬盘意义完全不同了。例如第一个逻辑硬盘A里面,可能第一个200M是来自物理硬盘1,第二个200M是来自物理硬盘2,所以逻辑硬盘A是由多个物理硬盘逻辑虚构出来的硬盘。)

接着块存储会采用映射的方式将这几个逻辑盘映射给主机,主机上面的操作系统会识别到有5块硬盘,但是操作系统是区分不出到底是逻辑还是物理的,它一概就认为只是5块裸的物理硬盘而已,跟直接拿一块物理硬盘挂载到操作系统没有区别的,至少操作系统感知上没有区别。

此种方式下,操作系统还需要对挂载的裸硬盘进行分区、格式化后,才能使用,与平常主机内置硬盘的方式完全无异。

优点:

1、 这种方式的好处当然是因为通过了Raid与LVM等手段,对数据提供了保护。

2、 另外也可以将多块廉价的硬盘组合起来,成为一个大容量的逻辑盘对外提供服务,提高了容量。

3、 写入数据的时候,由于是多块磁盘组合出来的逻辑盘,所以几块磁盘可以并行写入的,提升了读写效率。

4、 很多时候块存储采用SAN架构组网,传输速率以及封装协议的原因,使得传输速度与读写速率得到提升。

缺点:

1、采用SAN架构组网时,需要额外为主机购买光纤通道卡,还要买光纤交换机,造价成本高。

2、主机之间的数据无法共享,在服务器不做集群的情况下,块存储裸盘映射给主机,再格式化使用后,对于主机来说相当于本地盘,那么主机A的本地盘根本不能给主机B去使用,无法共享数据。

3、不利于不同操作系统主机间的数据共享:另外一个原因是因为操作系统使用不同的文件系统,格式化完之后,不同文件系统间的数据是共享不了的。例如一台装了WIN7/XP,文件系统是FAT32/NTFS,而Linux是EXT4,EXT4是无法识别NTFS的文件系统的。就像一只NTFS格式的U盘,插进Linux的笔记本,根本无法识别出来。所以不利于文件共享。


【文件存储】

典型设备:FTP、NFS服务器

为了克服上述文件无法共享的问题,所以有了文件存储。

文件存储也有软硬一体化的设备,但是其实普通拿一台服务器/笔记本,只要装上合适的操作系统与软件,就可以架设FTP与NFS服务了,架上该类服务之后的服务器,就是文件存储的一种了。

主机A可以直接对文件存储进行文件的上传下载,与块存储不同,主机A是不需要再对文件存储进行格式化的,因为文件管理功能已经由文件存储自己搞定了。

优点:

1、造价交低:随便一台机器就可以了,另外普通以太网就可以,根本不需要专用的SAN网络,所以造价低。

2、方便文件共享:例如主机A(WIN7,NTFS文件系统),主机B(Linux,EXT4文件系统),想互拷一部电影,本来不行。加了个主机C(NFS服务器),然后可以先A拷到C,再C拷到B就OK了。(例子比较肤浅,请见谅……)

缺点:

读写速率低,传输速率慢:以太网,上传下载速度较慢,另外所有读写都要1台服务器里面的硬盘来承担,相比起磁盘阵列动不动就几十上百块硬盘同时读写,速率慢了许多。


【对象存储】

典型设备:内置大容量硬盘的分布式服务器

对象存储最常用的方案,就是多台服务器内置大容量硬盘,再装上对象存储软件,然后再额外搞几台服务作为管理节点,安装上对象存储管理软件。管理节点可以管理其他服务器对外提供读写访问功能。

之所以出现了对象存储这种东西,是为了克服块存储与文件存储各自的缺点,发扬它俩各自的优点。简单来说块存储读写快,不利于共享,文件存储读写慢,利于共享。能否弄一个读写快,利 于共享的出来呢。于是就有了对象存储。

首先,一个文件包含了了属性(术语叫metadata,元数据,例如该文件的大小、修改时间、存储路径等)以及内容(以下简称数据)。

以往像FAT32这种文件系统,是直接将一份文件的数据与metadata一起存储的,存储过程先将文件按照文件系统的最小块大小来打散(如4M的文件,假设文件系统要求一个块4K,那么就将文件打散成为1000个小块),再写进硬盘里面,过程中没有区分数据/metadata的。而每个块最后会告知你下一个要读取的块的地址,然后一直这样顺序地按图索骥,最后完成整份文件的所有块的读取。

这种情况下读写速率很慢,因为就算你有100个机械手臂在读写,但是由于你只有读取到第一个块,才能知道下一个块在哪里,其实相当于只能有1个机械手臂在实际工作。

而对象存储则将元数据独立了出来,控制节点叫元数据服务器(服务器+对象存储管理软件),里面主要负责存储对象的属性(主要是对象的数据被打散存放到了那几台分布式服务器中的信息),而其他负责存储数据的分布式服务器叫做OSD,主要负责存储文件的数据部分。当用户访问对象,会先访问元数据服务器,元数据服务器只负责反馈对象存储在哪些OSD,假设反馈文件A存储在B、C、D三台OSD,那么用户就会再次直接访问3台OSD服务器去读取数据。

这时候由于是3台OSD同时对外传输数据,所以传输的速度就加快了。当OSD服务器数量越多,这种读写速度的提升就越大,通过此种方式,实现了读写快的目的。

另一方面,对象存储软件是有专门的文件系统的,所以OSD对外又相当于文件服务器,那么就不存在文件共享方面的困难了,也解决了文件共享方面的问题。

所以对象存储的出现,很好地结合了块存储与文件存储的优点。

最后为什么对象存储兼具块存储与文件存储的好处,还要使用块存储或文件存储呢?

1、有一类应用是需要存储直接裸盘映射的,例如数据库。因为数据库需要存储裸盘映射给自己后,再根据自己的数据库文件系统来对裸盘进行格式化的,所以是不能够采用其他已经被格式化为某种文件系统的存储的。此类应用更适合使用块存储。

2、对象存储的成本比起普通的文件存储还是较高,需要购买专门的对象存储软件以及大容量硬盘。如果对数据量要求不是海量,只是为了做文件共享的时候,直接用文件存储的形式好了,性价比高。

Ⅹ 大数据时代下存储新价值

大数据时代下存储新价值
大数据正在成为众多企业单位的重要的工具,而随着数据本身的加速增长,用户们所部属的存储变得越来越重要。而由于用户面临的各种挑战,比如实施分析工具和掌控大型数据文件等,用户首先需要了解大数据与存储的关系。
惠普亚太和日本地区存储产品部某专家为记者分析了二者之间的关系,主要包括两个方面:第一是对象存储这个全新的概念,主要涉及到社交媒体以及设备相关的存储方式;第二是大数据最重要的问题-搜索和发现数据,如果你无法高效地搜索到数据,存储的价值也荡然无存。
大数据激发“对象存储”潜能
而谈到大数据中重要的非结构化数据,其表示,这需要具体区分为半结构化数据和非结构化数据,这些都直接影响到了用户数据的存储方式和架构。
这就需要提到“对象存储”,解释了“对象存储”对大数据的意义,非结构化数据特别是基于云服务数据的属性大部分是静态的,生成之后很长一段时间不会发生变化。但经常读取大量静态数据对存储需求变革的发展带来很多的影响,这就产生了“对象存储”的概念。“对象存储”是一种传统的文件格式,但不断地适应目前对象性的数据的变化。对象性的数据可以帮助我们克服过去文件系统技术的局限。我们看到大数据很多产生于各种各样的社交媒体以及数字传感器,也就是终端设备,包括智能手机、平板电脑以及监控摄像头等,这些设备都带来了大数据的增长,也催生了“对象存储”的巨大需求,所以“对象存储”对大数据的影响很大。
他最后表示,要让大数据真正实现价值,必须提高搜索和发现能力。即通过搜索相关的索引或者元数据的标签这样的工具来发现和搜索数据。用一个小故事来说明,人们原来花65000秒在草堆里面找到了一根银针(代指数据的价值),类似于中国的“大海捞针”,而现在通过大数据的分析能力,能在几秒,甚至不到一秒钟内快速地发现数据并获得价值。

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