海量圖片存儲技術

⑴ 什麼是大數據，看完這篇就明白了

什麼是大數據

如果從字面上解釋的話，大家很容易想到的可能就是大量的數據，海量的數據。這樣的解釋確實通俗易懂，但如果用專業知識來描述的話，就是指數據集的大小遠遠超過了現有普通資料庫軟體和工具的處理能力的數據。

大數據的特點

海量化

這里指的數據量是從TB到PB級別。在這里順帶給大家科普一下這是什麼概念。

MB，全稱MByte，計算機中的一種儲存單位，含義是「兆位元組」。

1MB可儲存1024×1024=1048576位元組（Byte）。

位元組（Byte）是存儲容量基本單位，1位元組（1Byte）由8個二進制位組成。

位（bit）是計算機存儲信息的最小單位，二進制的一個「0」或一個「1」叫一位。

通俗來講，1MB約等於一張網路通用圖片（非高清）的大小。

1GB=1024MB，約等於下載一部電影（非高清）的大小。

1TB=1024GB，約等於一個固態硬碟的容量大小，能存放一個不間斷的監控攝像頭錄像（200MB/個）長達半年左右。

1PB=1024TB，容量相當大，應用於大數據存儲設備，如伺服器等。

1EB=1024PB，目前還沒有單個存儲器達到這個容量。

多樣化

大數據含有的數據類型復雜，超過80%的數據是非結構化的。而數據類型又分成結構化數據，非結構化數據，半結構化數據。這里再對三種數據類型做一個分類科普。

①結構化數據

結構化的數據是指可以使用關系型資料庫(例如:MySQL,Oracle,DB2)表示和存儲，表現為二維形式的數據。一般特點是：數據以行為單位，一行數據表示一個實體的信息，每一行數據的屬性是相同的。所以，結構化的數據的存儲和排列是很有規律的，這對查詢和修改等操作很有幫助。

但是，它的擴展性不好。比如，如果欄位不固定，利用關系型資料庫也是比較困難的，有人會說，需要的時候加個欄位就可以了，這樣的方法也不是不可以，但在實際運用中每次都進行反復的表結構變更是非常痛苦的，這也容易導致後台介面從資料庫取數據出錯。你也可以預先設定大量的預備欄位，但這樣的話，時間一長很容易弄不清除欄位和數據的對應狀態，即哪個欄位保存有哪些數據。

②半結構化數據

半結構化數據是結構化數據的一種形式，它並不符合關系型資料庫或其他數據表的形式關聯起來的數據模型結構，但包含相關標記，用來分隔語義元素以及對記錄和欄位進行分層。因此，它也被稱為自描述的結構。半結構化數據，屬於同一類實體可以有不同的屬性，即使他們被組合在一起，這些屬性的順序並不重要。常見的半結構數據有XML和JSON。

③非結構化數據

非結構化數據是數據結構不規則或不完整，沒有預定義的數據模型，不方便用資料庫二維邏輯表來表現的數據。包括所有格式的辦公文檔、文本、圖片、各類報表、圖像和音頻/視頻信息等等。非結構化數據其格式非常多樣，標准也是多樣性的，而且在技術上非結構化信息比結構化信息更難標准化和理解。所以存儲、檢索、發布以及利用需要更加智能化的IT技術，比如海量存儲、智能檢索、知識挖掘、內容保護、信息的增值開發利用等。

快速化

隨著物聯網、電子商務、社會化網路的快速發展，全球大數據儲量迅猛增長，成為大數據產業發展的基礎。根據國際數據公司(IDC)的監測數據顯示，2013年全球大數據儲量為4.3ZB(相當於47.24億個1TB容量的移動硬碟)，2014年和2015年全球大數據儲量分別為6.6ZB和8.6ZB。近幾年全球大數據儲量的增速每年都保持在40%，2016年甚至達到了87.21%的增長率。2016年和2017年全球大數據儲量分別為16.1ZB和21.6ZB，2018年全球大數據儲量達到33.0ZB。預測未來幾年，全球大數據儲量規模也都會保持40%左右的增長率。在數據儲量不斷增長和應用驅動創新的推動下，大數據產業將會不斷豐富商業模式，構建出多層多樣的市場格局，具有廣闊的發展空間。

核心價值

大數據的核心價值，從業務角度出發，主要有如下的3點：

a.數據輔助決策：為企業提供基礎的數據統計報表分析服務。分析師能夠輕易獲取數據產出分析報告指導產品和運營，產品經理能夠通過統計數據完善產品功能和改善用戶體驗，運營人員可以通過數據發現運營問題並確定運營的策略和方向，管理層可以通過數據掌握公司業務運營狀況，從而進行一些戰略決策；

b.數據驅動業務：通過數據產品、數據挖掘模型實現企業產品和運營的智能化，從而極大的提高企業的整體效能產出。最常見的應用領域有基於個性化推薦技術的精準營銷服務、廣告服務、基於模型演算法的風控反欺詐服務徵信服務，等等。

c.數據對外變現：通過對數據進行精心的包裝，對外提供數據服務，從而獲得現金收入。市面上比較常見有各大數據公司利用自己掌握的大數據，提供風控查詢、驗證、反欺詐服務，提供導客、導流、精準營銷服務，提供數據開放平台服務，等等。

大數據能做什麼？

1、海量數據快速查詢(離線)

能夠在海量數據的基礎上進行快速計算，這里的「快速」是與傳統計算方案對比。海量數據背景下，使用傳統方案計算可能需要一星期時間。使用大數據 技術計算只需要30分鍾。

2.海量數據實時計算（實時）

在海量數據的背景下，對於實時生成的最新數據，需要立刻、馬上傳遞到大數據環境，並立刻、馬上進行相關業務指標的分析，並把分析完的結果立刻、馬上展示給用戶或者領導。

3.海量數據的存儲（數據量大，單個大文件）

大數據能夠存儲海量數據,大數據時代數據量巨大,1TB=1024*1G 約26萬首歌(一首歌4M),1PB=1024 * 1024 * 1G約2.68億首歌(一首歌4M)

大數據能夠存儲單個大文件。目前市面上最大的單個硬碟大小約為10T左右。若有一個文件20T,將 無法存儲。大數據可以存儲單個20T文件，甚至更大。

4.數據挖掘（挖掘以前沒有發現的有價值的數據）

挖掘前所未有的新的價值點。原始企業內數據無法計算出的結果，使用大數據能夠計算出。

挖掘（演算法）有價值的數據。在海量數據背景下，使用數據挖掘演算法，挖掘有價值的指標（不使用這些演算法無法算出）

大數據行業的應用？

1.常見領域

2.智慧城市

3.電信大數據

4.電商大數據

大數據行業前景(國家政策)？

2014年7月23日，國務院常務會議審議通過《企業信息公示暫行條例（草案）》

2015年6月19日，國家主席、總理同時就「大數據」發表意見：《國務院辦公廳關於運用大數據加強對市場主體服務和監管的若干意見》

2015年8月31日，國務院印發《促進大數據發展行動綱要》。國發〔2015〕50號

2016年12月18日，工業和信息化部關於印發《大數據產業發展規劃》

2018年1月23日。中央全面深化改革領導小組會議審議通過了《科學數據管理辦法》

2018年7月1日，國務院辦公廳印發《關於運用大數據加強對市場主體服務和監管的若干意見》

2019年政府工作報告中總理指出「深化大數據、人工智慧等研發應用，培育新一代信息技術、高端裝備、生物醫葯、新能源汽車、新材料等新興產業集群，壯大數字經濟。」

總結

我國著名的電商之父，阿里巴巴創始人馬雲先生曾說過，未來10年，乃至20年，將是人工智慧的時代，大數據的時代。對於現在正在學習大數據的我們來說，未來對於我們更是充滿了各種機遇與挑戰。

python學習網，大量的免費python視頻教程，歡迎在線學習！

⑵ 海量圖片存儲用hadoop是否合適存儲在哪個節點上能否由我們自己決定

hadoop可以實現海量數據的存儲，它包含分布式文件系統HDFS，所以您說的一部分存在節點1，一部分存在節點2上肯定可行
當你需要存儲比較大的文件時，HDFS會把它分成多個小塊（塊的大小可以自己定）來進行分布式存儲，而且名位元組點會記錄存的位置，當應用程序請求計算時，會將計算移到相應的數據附近，所以用hadoop，就相信它好了，當然你也可以在它上面附加一些自己的安全管理模塊，或其它中間件等，畢竟hadoop也有不盡人意的地方，還需要改進。
目前facebook，淘寶，yahoo！等都用hadoop構建了自己的數據中心來支持海量數據的存儲

⑶ 杉岩數據的技術實力如何

這里只說一個吧，自主研發的數據盤漫遊功能，保留並利用故障伺服器上硬碟中原有數據，減少數據來回遷移所帶來的性能損耗，解決更換伺服器時遇到的諸多問題。

⑷ 移動雲對象存儲EOS能幹什麼呀

對象存儲 EOS（Elastic Object Storage）是移動雲為客戶提供的一種海量空間的存儲產品，具備高性能、高可靠、安全、低成本等特性，通過標準的S3/Swift介面提供非結構化數據（圖片、音視頻、文本等格式文件）的存儲服務，滿足用戶在任何地方通過互聯網對數據進行管理和訪問的需求。
簡單來說，就是一個存儲工具。但是對比常見的存儲工具，移動雲的對象存儲 EOS具有以下幾個功能特點：
1.桶管理
支持桶（存放對象的容器）的創建、刪除，設置桶的訪問許可權、訪問規則，以及桶相關的功能配置。
2.生命周期管理
可設置桶級別的生命周期策略，實現文件定期的存儲類型轉換，以及歷史碎片文件刪除等功能。
3.文件管理
可進行文件上傳下載、設置文件的訪問許可權、生成共享訪問鏈接，支持多版本控制功能，允許文件多版本保存。
4.靜態網站託管
用戶可將靜態網頁上傳到桶內，配置後實現網站發布。簡化建站操作，降低網站運營維護成本。
5.防盜鏈
可以將數據的訪問許可權限制在某些IP段，防止數據被過度下載，保護數據安全。
6.監控
可展示對象存儲賬戶級別和桶級別兩種維度的使用量信息，方便用戶掌握資源使用情況。
7.子賬號
支持創建多個子賬號，實現數據訪問隔離，滿足訪客用戶臨時訪問對象存儲場景。
8.圖片處理
通過圖片處理服務，用戶可按需創建多種圖片樣式，將上傳到移動雲對象存儲的圖片進行多樣化處理。
9.跨域訪問
支持創建、修改和刪除跨域訪問規則，允許不同源域名訪問移動雲對象存儲資源，解決瀏覽器同源策略限制問題。
可以適用於網站託管、多媒體數據存儲和播放、數據備份等多個場景。
同時移動雲官網提供三種產品類型以供選擇，分別是標准存儲（適合存儲頻繁訪問的熱點數據）、低頻存儲（適合存儲不頻繁訪問，但在需要時也可快速訪問的數據）和歸檔存儲（適合需要長期保存的歸檔數據）。
正好看到移動雲官網有對象存儲免費試用一個月的活動，想試用的話可以試一下，活動好像長期有效，但僅限平台新用戶哦。

⑸ 海量數據的存儲技術屬於大數據的關鍵技術嗎

非常多的，問答不能發link，不然我給你link了。有譬如Hadoop等開源大數據項目的，編程語言的，以下就大數據底層技術說下。

簡單以永洪科技的技術說下，有四方面，其實也代表了部分通用大數據底層技術：
Z-Suite具有高性能的大數據分析能力，她完全摒棄了向上升級(Scale-Up)，全面支持橫向擴展(Scale-Out)。Z-Suite主要通過以下核心技術來支撐PB級的大數據：

跨粒度計算(In-DatabaseComputing)
Z-Suite支持各種常見的匯總，還支持幾乎全部的專業統計函數。得益於跨粒度計算技術，Z-Suite數據分析引擎將找尋出最優化的計算方案，繼而把所有開銷較大的、昂貴的計算都移動到數據存儲的地方直接計算，我們稱之為庫內計算(In-Database)。這一技術大大減少了數據移動，降低了通訊負擔，保證了高性能數據分析。

並行計算(MPP Computing)
Z-Suite是基於MPP架構的商業智能，她能夠把計算分布到多個計算節點，再在指定節點將計算結果匯總輸出。Z-Suite能夠充分利用各種計算和存儲資源，不管是伺服器還是普通的PC，她對網路條件也沒有嚴苛的要求。作為橫向擴展的大數據，Z-Suite能夠充分發揮各個節點的計算能力，輕松實現針對TB/PB級數據分析的秒級響應。

列存儲 (Column-Based)
Z-Suite是列存儲的。基於列存儲的數據集市，不讀取無關數據，能降低讀寫開銷，同時提高I/O 的效率，從而大大提高查詢性能。另外，列存儲能夠更好地壓縮數據，一般壓縮比在5 -10倍之間，這樣一來，數據佔有空間降低到傳統存儲的1/5到1/10 。良好的數據壓縮技術，節省了存儲設備和內存的開銷，卻大大了提升計算性能。

內存計算
得益於列存儲技術和並行計算技術，Z-Suite能夠大大壓縮數據，並同時利用多個節點的計算能力和內存容量。一般地，內存訪問速度比磁碟訪問速度要快幾百倍甚至上千倍。通過內存計算，CPU直接從內存而非磁碟上讀取數據並對數據進行計算。內存計算是對傳統數據處理方式的一種加速，是實現大數據分析的關鍵應用技術。

⑹ 移動雲對象存儲 EOS是什麼

是移動雲研發的一種海量空間的存儲產品，就是通過S3/Swift介面提供圖片、音視頻、文本等格式文件的存儲服務！

⑺ 美輪美圖網什麼來頭什麼時候創建的怎麼那麼多圖片都是這裡面的

美輪美圖網創建於2009年1月，致力建設開放的圖片素材共享平台（給用戶提供下載、上傳、出售原創作品）和設計師互動交流的樂園。網站堅持走免費路線，最大限度地為廣大設計師提供方便，得到了良好的口碑，也受到廣大設計界的網友支持。公司整合了全球眾多圖片公司的圖片資源，通過自有的海量圖片資源、先進的存儲技術、網路搜索技術、圖片處理技術以及經驗豐富的專業圖片創作團隊與服務團隊，為文化行業客戶提供圖片以及視覺圖像解決方案。應該是這樣的。

⑻ CDN技術是什麼CDN技術的簡介

CDN 是構建在數據網路上的一種分布式的內容分發網。