億萬數據存儲和查詢
『壹』 網路上那麼多的信息，都儲存在哪裡會輕易被別人查到嗎
這是一個大家都普遍非常關心的問題，因為我們每個人都有著很多數據與資料，而這些數據與資料有很多是非常私密的，是不希望別人能夠看到的，如果是在過去其實我們根本就沒有必要擔心，因為我們的所有資料都存在自己的電腦，本地的磁碟當中也就不會有泄密的風險。
很多人都會擔心我們的數據會不會被別人輕易的拿到，其實這種擔心也是很有必要的，因為畢竟網路安全現在關乎著我們每一個人的利益，其實大體上分析一下，我認為這些數據還是應該比較安全的，因為每一家的平台網路公司，都會有自己的防火牆和一些專業人士來對這些資料進行加密，如果不是黑客故意去攻擊或者有著超高科技的手段，我們的資料是絕對安全的。總而言之一句話，社會在發展，時代在進步，我們儲存數據的方式也在發生著變化，這種變化帶來的只能是讓我們的數據更加安全更加可靠所以大家根本不必擔心。
資料庫是用來記錄大量數據，比如你從能網路上搜到各種各樣的東西，這些東西在網路的伺服器上，就是以資料庫的形式記錄的。excel和它不是一個功能方向的東西。excel的作用不是做表格、寫簡歷，而是進行數據分析和運算，只不過看上去它表現得像個大表格而已。office套件里作為資料庫存在的是access，只不過access作為桌面資料庫，引擎不太強大，數據量大了以後會變慢，它只是為了方便辦公而設計的，像你說的mysql、oracle這些都是商業資料庫，可以存儲億萬條數據並且可以迅速查詢。
『叄』 互聯網如何海量存儲數據
目前存儲海量數據的技術主要包括NoSQL、分布式文件系統、和傳統關系型資料庫。隨著互聯網行業不斷的發展，產生的數據量越來越多，並且這些數據的特點是半結構化和非結構化，數據很可能是不精確的，易變的。這樣傳統關系型資料庫就無法發揮它的優勢。因此，目前互聯網行業偏向於使用NoSQL和分布式文件系統來存儲海量數據。
下面介紹下常用的NoSQL和分布式文件系統。
NoSQL
互聯網行業常用的NoSQL有：HBase、MongoDB、Couchbase、LevelDB。
HBase是Apache Hadoop的子項目,理論依據為Google論文 Bigtable: A Distributed Storage System for Structured Data開發的。HBase適合存儲半結構化或非結構化的數據。HBase的數據模型是稀疏的、分布式的、持久穩固的多維map。HBase也有行和列的概念，這是與RDBMS相同的地方，但卻又不同。HBase底層採用HDFS作為文件系統，具有高可靠性、高性能。
MongoDB是一種支持高性能數據存儲的開源文檔型資料庫。支持嵌入式數據模型以減少對資料庫系統的I/O、利用索引實現快速查詢，並且嵌入式文檔和集合也支持索引，它復制能力被稱作復制集（replica set），提供了自動的故障遷移和數據冗餘。MongoDB的分片策略將數據分布在伺服器集群上。
Couchbase這種NoSQL有三個重要的組件：Couchbase伺服器、Couchbase Gateway、Couchbase Lite。Couchbase伺服器，支持橫向擴展，面向文檔的資料庫，支持鍵值操作，類似於SQL查詢和內置的全文搜索;Couchbase Gateway提供了用於RESTful和流式訪問數據的應用層API。Couchbase Lite是一款面向移動設備和「邊緣」系統的嵌入式資料庫。Couchbase支持千萬級海量數據存儲
分布式文件系統
如果針對單個大文件，譬如超過100MB的文件，使用NoSQL存儲就不適當了。使用分布式文件系統的優勢在於，分布式文件系統隔離底層數據存儲和分布的細節，展示給用戶的是一個統一的邏輯視圖。常用的分布式文件系統有Google File System、HDFS、MooseFS、Ceph、GlusterFS、Lustre等。
相比過去打電話、發簡訊、用彩鈴的「老三樣」，移動互聯網的發展使得人們可以隨時隨地通過刷微博、看視頻、微信聊天、瀏覽網頁、地圖導航、網上購物、外賣訂餐等，這些業務的海量數據都構建在大規模網路雲資源池之上。當14億中國人把衣食住行搬上移動互聯網的同時，也給網路雲資源池帶來巨大業務挑戰。
首先，用戶需求動態變化，傳統業務流量主要是端到端模式，較為穩定；而互聯網流量易受熱點內容牽引，數據流量流向復雜和規模多變：比如雙十一購物狂潮，電商平台訂單創建峰值達到58.3萬筆，要求通信網路提供高並發支持；又如優酷春節期間有超過23億人次上網刷劇、抖音拜年短視頻增長超10倍，需要通信網路能夠靈活擴充帶寬。面對用戶動態多變的需求，通信網路需要具備快速洞察和響應用戶需求的能力，提供高效、彈性、智能的數據服務。
「隨著通信網路管道十倍百倍加粗、節點數從千萬級逐漸躍升至百億千億級，如何『接得住、存得下』海量數據，成為網路雲資源池建設面臨的巨大考驗」，李輝表示。一直以來，作為新數據存儲首倡者和引領者，浪潮存儲攜手通信行業用戶，不斷 探索 提速通信網路雲基礎設施的各種姿勢。
早在2018年，浪潮存儲就參與了通信行業基礎設施建設，四年內累計交付約5000套存儲產品，涵蓋全快閃記憶體儲、高端存儲、分布式存儲等明星產品。其中在網路雲建設中，浪潮存儲已連續兩年兩次中標全球最大的NFV網路雲項目，其中在網路雲二期建設中，浪潮存儲提供數千節點，為上層網元、應用提供高效數據服務。在最新的NFV三期項目中，浪潮存儲也已中標。
能夠與通信用戶在網路雲建設中多次握手，背後是浪潮存儲的持續技術投入與創新。浪潮存儲6年內投入超30億研發經費，開發了業界首個「多合一」極簡架構的浪潮並行融合存儲系統。此存儲系統能夠統籌管理數千個節點，實現性能、容量線性擴展；同時基於浪潮iTurbo智能加速引擎的智能IO均衡、智能資源調度、智能元數據管理等功能，與自研NVMe SSD快閃記憶體檔進行系統級別聯調優化，讓百萬級IO均衡落盤且路徑更短，將存儲系統性能發揮到極致。
「為了確保全球最大規模的網路雲正常上線運行，我們聯合用戶對存儲集群展開了長達數月的魔鬼測試」，浪潮存儲工程師表示。網路雲的IO以虛擬機數據和上層應用數據為主，浪潮按照每個存儲集群支持15000台虛機進行配置，分別對單卷隨機讀寫、順序寫、混合讀寫以及全系統隨機讀寫的IO、帶寬、時延等指標進行了360無死角測試，達到了通信用戶提出的單卷、系統性能不低於4萬和12萬IOPS、時延小於3ms的要求，產品成熟度得到了驗證。
以通信行業為例，2020年全國移動互聯網接入流量1656億GB，相當於中國14億人每人消耗118GB數據；其中春節期間，移動互聯網更是創下7天消耗36億GB數據流量的記錄，還「捎帶」打了548億分鍾電話、發送212億條簡訊……海量實時數據洪流，在網路雲資源池(NFV)支撐下收放自如，其中分布式存儲平台發揮了作用。如此樣板工程，其巨大示範及拉動作用不言而喻。
『肆』 億萬克的分布式存儲產品有哪些
分布式存儲有DM系列分布式統一存儲、DO系列分布式對象存儲、DF系列分布式文件存儲、DB系列分布式塊存儲，返鍵則每個系列有不同配置的硬體平台，從12盤位到36盤位。
例如蛟漏棚雲DM系統、億萬克蛟雲DO分布式對象存儲系列。蛟雲DM系統億萬克推出的全新一代分布式統一存儲，為企業提供包括塊/文件/對象服務的私有雲存儲服務。DM系 列可以同時支持各種虛擬化應用、資料庫事務處理和文件資源共享存儲，滿足關鍵業務和多種不同應用的存儲需亮余求。不 同於傳統的集中式存儲，DM的存儲核心是分布式架構的軟體定義存儲，有效的提高了存儲的可靠性，並滿足性能擴展 的需求。 蛟雲DM系統支持傳統應用平台，支持業界主流的虛擬化和雲平台，以及支持容器雲原生平台，可以滿足各種復雜 的應用場景存儲需求。
億萬克蛟雲DO分布式對象存儲系列基於通用的伺服器結合存儲系統軟體構建了一個彈性擴容、敏捷部署、持續在 線、可跨地域訪問、智能分層流動的高性價比存儲架構體系，是一個面向企業級海量非結構化數據的全分布式存儲產 品。本產品支持兩地三中心的數據中心主備、雙活以及多站點容災部署，提供高可靠和高可用的服務能力，在保證數 據高安全性的同時，打破存儲規模、地域限制的壁壘，降低企業IT建設的整體投入，具有大容量、高性能和易擴展等優 勢，滿足了新業務形態的多元化存儲需求。 此系列產品針對EB級數據容量和百億級文件數量的視頻、影像和文檔等非結構化數據，適用於包含互聯網多媒體創 作與分享視頻、線上教育精品課程錄播、政企數據備份與監控視頻、金融票據影像及醫療影像在內的數據歸檔與查詢、 數據備份、大數據分析、Al訓練和檢索等應用場景。【感興趣請點擊此處，了解一下。 】
『伍』 大數據的核心技術有哪些
大數據技術的體系龐大且復雜，基礎的技術包含數據的採集、數據預處理、分布式存儲、資料庫、數據倉庫、機器學習、並行計算、可視化等。
1、數據採集與預處理：FlumeNG實時日誌收集系統，支持在日誌系統中定製各類數據發送方，用於收集數據；Zookeeper是一個分布式的，開放源碼的分布式應用程序協調服務，提供數據同步服務。
2、數據存儲：Hadoop作為一個開源的框架，專為離線和大規模數據分析而設計，HDFS作為其核心的存儲引擎，已被廣泛用於數據存儲。HBase，是一個分布式的、面向列的開源資料庫，可以認為是hdfs的封裝，本質是數據存儲、NoSQL資料庫。
3、數據清洗：MapRece作為Hadoop的查詢引擎，用於大規模數據集的並行計算。
4、數據查詢分析：Hive的核心工作就是把SQL語句翻譯成MR程序，可以將結構化的數據映射為一張資料庫表，並提供HQL(HiveSQL)查詢功能。Spark啟用了內存分布數據集，除了能夠提供互動式查詢外，它還可以優化迭代工作負載。
5、數據可視化：對接一些BI平台，將分析得到的數據進行可視化，用於指導決策服務。
『陸』 政府單位如何保護海量數據的
傳統電子政務模式下，電子政務系統分散建設、分散管理、分散運維，暴露出重復建設、信息孤島、高投入低效益等諸多問題。隨著雲計算的發展，政府部門開始將傳統政務系統的數據逐步遷移到政務雲平台，實現統一存儲、統一管理。
這些遷移上來的業務數據除了資料庫的資料，還有各類電子公文、檔案、審批材料、圖片等億萬級的非結構化數據。海量非結構化數據爆發，使政務雲建設不僅需要與政府各個部門間的業務系統無縫結合，避免產生「信息孤島」，更重要的是要考慮到億萬級數據的存儲和使用。
政務雲PB級數據需求挑戰
PB級數據合規存儲：政府單位在辦公過程中產生大量的電子公文、檔案、圖片等非結構化數據，而且這些數據在以幾十倍、幾百倍的速度增長著。在這種環境下，政務雲該如何保證億萬級非結構化數據的合規存儲？
多重業務系統數據統一訪問：政府單位有不同業務系統，如OA、郵箱、CRM等。傳統政務數據中心建設成本在不斷上升，各業務系統非結構化數據無法統一存儲、訪問，資源利用率較低；不同業務部門之間共同完成某一任務時，需要各業務系統資源能夠安全、實時共享到所有有需要的人。
AnyShare文檔雲用於億萬級文件合規存儲
海量對象存儲集群：實現文件存儲的對象化，維護統一的全局元數據體系，確保數據的最終一致性。對象存儲本身提供了加密安全存儲，支持對象級重復數據刪除，通過糾刪碼提高存儲空間利用率；支持站點內集群高可用、多站點復制容災等特性，整個集群系統高達99.9999%的高可靠性；通過元數據的分塊分表實現億萬級文件的元數據高速查詢。 同時，支持WORM特性的對象存儲系統，保證重要資料長期固化存儲，防止被篡改、刪除。
高性能的文件存儲集群：基於私有雲對象存儲系統，結合愛數AnyShare自主研發的NAS網關集群。統一對外提供高性能、自動同步的海量文件存儲空間。NAS網關可對外提供標准CIFS、NFS文件協議，打通政府內部各業務系統數據，提供統一訪問入口，實現各業務系統內的非結構化數據統一存儲、合規管理。
AnyShare文檔雲用於億萬級文件的高效體驗
愛數AnyShare文檔雲支持在海量非結構化數據數據合規存儲的基礎上，提供多種非結構化數據處理服務：如 Windows使用體驗，全文檢索服務，內外網安全交換等。
完全的Windows使用體驗：沿襲Windows文件操作習慣，支持在線視頻播放，文件預覽。同時，可以直接在資源管理器看到雲端文件，按需載入，在文件夾下面完成所有操作。
全文檢索服務：AnyShare文檔雲支持對海量非結構化數據的高效檢索使用，可根據關鍵詞、文件全稱或標簽等多種搜索方式精確檢索到所需文件，全文檢索一秒定位。其中自動標簽是AnyShare文檔自動分析選件自動分析文檔內容生成的標簽，手動標簽是根據需要手動添加的標簽，幫助PB級數據根據文檔內容分類、歸檔，並可基於標簽精確檢索，提高文檔使用、訪問效率。
內外網安全交換：AnyShare文檔雲提供非結構化數據內外網安全交換的解決方案，解決了傳統通過網閘、物理擺渡設備交換過程中的繁雜手工以及擺渡碼頭不安全的問題。最終可實現內外網的安全交換、自動投放、端到端審核及行為審計；並通過網閘或者物理隔離機械臂光碟擺渡設備打通政府內外網，實現交換兩端的文檔數據完全處於安全的加密狀態，滿足國家規定政府信息資源內外網安全共享交換的需求。
在這個數據爆炸的時代，隨著國家對政府信息化工作的要求逐步提升，愛數 AnyShare文檔雲可以幫助政府部門打造億萬級的非結構化數據存儲中心，更好的應對海量數據的存儲挑戰，解決電子公文、檔案、圖片等非結構化數據的存儲問題。同時，AnyShare文檔雲可以保證這些數據在固化歸檔的基礎上做到安全共享、精確檢索！相信隨著政務雲的發展和普及，我國的政務信息化水平將提升到一個更高的台階。
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