大數據存儲層

Ⅰ 南京北大青鳥分享大數據的結構層級

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。
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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2015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。

Ⅱ 青島北大青鳥分享大數據的結構層級

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Ⅲ 深圳北大青鳥分享大數據的結構層級

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Ⅳ 玉溪電腦培訓學校告訴你大數據的結構層級

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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2015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。

Ⅳ 大數據時代下的三種存儲架構

大數據時代下的三種存儲架構_數據分析師考試

大數據時代，移動互聯、社交網路、數據分析、雲服務等應用的迅速普及，對數據中心提出革命性的需求，存儲基礎架構已經成為IT核心之一。政府、軍隊軍工、科研院所、航空航天、大型商業連鎖、醫療、金融、新媒體、廣電等各個領域新興應用層出不窮。數據的價值日益凸顯，數據已經成為不可或缺的資產。作為數據載體和驅動力量，存儲系統成為大數據基礎架構中最為關鍵的核心。

傳統的數據中心無論是在性能、效率，還是在投資收益、安全，已經遠遠不能滿足新興應用的需求，數據中心業務急需新型大數據處理中心來支撐。除了傳統的高可靠、高冗餘、綠色節能之外，新型的大數據中心還需具備虛擬化、模塊化、彈性擴展、自動化等一系列特徵，才能滿足具備大數據特徵的應用需求。這些史無前例的需求，讓存儲系統的架構和功能都發生了前所未有的變化。

基於大數據應用需求，「應用定義存儲」概念被提出。存儲系統作為數據中心最核心的數據基礎，不再僅是傳統分散的、單一的底層設備。除了要具備高性能、高安全、高可靠等特徵之外，還要有虛擬化、並行分布、自動分層、彈性擴展、異構資源整合、全局緩存加速等多方面的特點，才能滿足具備大數據特徵的業務應用需求。

尤其在雲安防概念被熱炒的時代，隨著高清技術的普及，720P、1080P隨處可見，智能和高清的雙向需求、動輒500W、800W甚至上千萬更高解析度的攝像機面市，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。

目前市場上的存儲架構如下：

（1）基於嵌入式架構的存儲系統

節點NVR架構主要面向小型高清監控系統，高清前端數量一般在幾十路以內。系統建設中沒有大型的存儲監控中心機房，存儲容量相對較小，用戶體驗度、系統功能集成度要求較高。在市場應用層面，超市、店鋪、小型企業、政法行業中基本管理單元等應用較為廣泛。

（2）基於X86架構的存儲系統

平台SAN架構主要面向中大型高清監控系統，前端路數成百上千甚至上萬。一般多採用IPSAN或FCSAN搭建高清視頻存儲系統。作為監控平台的重要組成部分，前端監控數據通過錄像存儲管理模塊存儲到SAN中。

此種架構接入高清前端路數相對節點NVR有了較高提升，具備快捷便利的可擴展性，技術成熟。對於IPSAN而言，雖然在ISCSI環節數據並發讀寫傳輸速率有所消耗，但其憑借擴展性良好、硬體平台通用、海量數據可充分共享等優點，仍然得到很多客戶的青睞。FCSAN在行業用戶、封閉存儲系統中應用較多，比如縣級或地級市高清監控項目，大數據量的並發讀寫對千兆網路交換提出了較大的挑戰，但應用FCSAN構建相對獨立的存儲子系統，可以有效解決上述問題。

面對視頻監控系統大文件、隨機讀寫的特點，平台SAN架構系統不同存儲單元之間的數據共享冗餘方面還有待提高；從高性能伺服器轉發視頻數據到存儲空間的策略，從系統架構而言也增加了隱患故障點、ISCSI帶寬瓶頸導致無法充分利用硬體數據並發性能、接入前端數據較少。上述問題催生了平台NVR架構解決方案。

該方案在系統架構上省去了存儲伺服器，消除了上文提到的性能瓶頸和單點故障隱患。大幅度提高存儲系統的寫入和檢索速度；同時也徹底消除了傳統文件系統由於供電和網路的不穩定帶來的文件系統損壞等問題。

平台NVR中存儲的數據可同時供多個客戶端隨時查詢，點播，當用戶需要查看多個已保存的視頻監控數據時，可通過授權的視頻監控客戶端直接查詢並點播相應位置的視頻監控數據進行歷史圖像的查看。由於數據管理伺服器具有監控系統所有監控點的錄像文件的索引，因此通過平台CMS授權，視頻監控客戶端可以查詢並點播整個監控系統上所有監控點的數據，這個過程對用戶而言也是透明的。

（3）基於雲技術的存儲方案

當前，安防行業可謂「雲」山「物」罩。隨著視頻監控的高清化和網路化，存儲和管理的視頻數據量已有海量之勢，雲存儲技術是突破IP高清監控存儲瓶頸的重要手段。雲存儲作為一種服務，在未來安防監控行業有著客觀的應用前景。

與傳統存儲設備不同，雲存儲不僅是一個硬體，而是一個由網路設備、存儲設備、伺服器、軟體、接入網路、用戶訪問介面以及客戶端程序等多個部分構成的復雜系統。該系統以存儲設備為核心，通過應用層軟體對外提供數據存儲和業務服務。

一般分為存儲層、基礎管理層、應用介面層以及訪問層。存儲層是雲存儲系統的基礎，由存儲設備（滿足FC協議、iSCSI協議、NAS協議等）構成。基礎管理層是雲存儲系統的核心，其擔負著存儲設備間協同工作，數據加密，分發以及容災備份等工作。應用介面層是系統中根據用戶需求來開發的部分，根據不同的業務類型，可以開發出不同的應用服務介面。訪問層指授權用戶通過應用介面來登錄、享受雲服務。其主要優勢在於：硬體冗餘、節能環保、系統升級不會影響存儲服務、海量並行擴容、強大的負載均衡功能、統一管理、統一向外提供服務，管理效率高，雲存儲系統從系統架構、文件結構、高速緩存等方面入手，針對監控應用進行了優化設計。數據傳輸可採用流方式，底層採用突破傳統文件系統限制的流媒體數據結構，大幅提高了系統性能。

高清監控存儲是一種大碼流多並發寫為主的存儲應用，對性能、並發性和穩定性等方面有很高的要求。該存儲解決方案採用獨特的大緩存順序化演算法，把多路隨機並發訪問變為順序訪問，解決了硬碟磁頭因頻繁尋道而導致的性能迅速下降和硬碟壽命縮短的問題。

針對系統中會產生PB級海量監控數據，存儲設備的數量達數十台上百台，因此管理方式的科學高效顯得十分重要。雲存儲可提供基於集群管理技術的多設備集中管理工具，具有設備集中監控、集群管理、系統軟硬體運行狀態的監控、主動報警，圖像化系統檢測等功能。在海量視頻存儲檢索應用中，檢索性能尤為重要。傳統文件系統中，文件檢索採用的是「目錄-》子目錄-》文件-》定位」的檢索步驟，在海量數據的高清視頻監控，目錄和文件數量十分可觀，這種檢索模式的效率就會大打折扣。採用序號文件定位可以有效解決該問題。

雲存儲可以提供非常高的的系統冗餘和安全性。當在線存儲系統出現故障後，熱備機可以立即接替服務，當故障恢復時，服務和數據回遷；若故障機數據需要調用，可以將故障機的磁碟插入到冷備機中，實現所有數據的立即可用。

對於高清監控系統，隨著監控前端的增加和存儲時間的延長，擴展能力十分重要。市場中已有友商可提供單純針對容量的擴展櫃擴展模式和性能容量同步線性擴展的堆疊擴展模式。

雲存儲系統除上述優點之外，在平台對接整合、業務流程梳理、視頻數據智能分析深度挖掘及成本方面都將面臨挑戰。承建大型系統、構建雲存儲的商業模式也亟待創新。受限於寬頻網路、web2.0技術、應用存儲技術、文件系統、P2P、數據壓縮、CDN技術、虛擬化技術等的發展，未來雲存儲還有很長的路要走。

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Ⅵ 廣州北大青鳥分享大數據的結構層級

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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、執行引擎、編程和數據訪問框架等。
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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。
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Ⅶ 武漢北大青鳥分享大數據的結構層級

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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。
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Ⅷ 鹽城北大青鳥分享大數據的結構層級

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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。
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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2015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。
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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。

Ⅸ 昆明電腦培訓分享大數據的結構層級

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，昆明電腦培訓http://www.kmbdqn.com/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Apache Hadoop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2015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Hadoop 2.0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。