hdfs雲存儲

㈠ 數據存儲在OBS和HDFS有什麼區別我是指華為雲的數據存儲.

MRS集群處理的數據源來源於OBS或HDFS，HDFS是Hadoop分布式文件系統（Hadoop Distributed File System），OBS（Object Storage Service）即華為對象存儲服務，是一個基於對象的海量存儲服務，為客戶提供海量、安全、高可靠、低成本的數據存儲能力。MRS可以直接處理OBS中的數據，客戶可以基於雲管理平台Web界面和OBS客戶端對數據進行瀏覽、管理和使用，同時可以通過REST API介面方式單獨或集成到業務程序進行管理和訪問數據。
數據存儲在OBS：數據存儲和計算分離，集群存儲成本低，存儲量不受限制，並且集群可以隨時刪除，但計算性能取決於OBS訪問性能，相對HDFS有所下降，建議在數據計算不頻繁場景下使用。
數據存儲在HDFS：數據存儲和計算不分離，集群成本較高，計算性能高，但存儲量受磁碟空間限制，刪除集群前需將數據導出保存，建議在數據計算頻繁場景下使用。

㈡ 大數據建設需要什麼技術

大數據建設需要存儲、計算、數據管理、數據分析、數據整合和輔助技術。存儲技術包括分布式文件系統和雲存儲。計算技術主要有 maprece、spark 和 flink。數據管理技術包括 rdbms、nosql 資料庫和數據湖。數據分析技術包括機器學習、數據挖掘和可視化工具。數據整合技術包括數據集成工具和消息隊列。其他輔助技術包括容器技術、雲計算平台和人工智慧。
大數據建設所需的技術
大數據建設離不開底層技術的支撐，主要涉及以下幾個方面：
存儲技術
分布式文件系統 (DFS)：如 Hadoop 分布式文件系統 (HDFS)、Google 文件系統 (GFS)，支持大容量、高吞吐量的數據存儲。雲存儲：如 Amazon S3、Microsoft Azure Blob 存儲，提供彈性的、基於雲的存儲解決方案。
計算技術
MapRece：一種編程模型，用於分布式並行處理海量數據。Spark：一種快速、通用的大數據計算引擎，支持批處理、流處理和互動式查詢。Flink：一個低延遲、高吞吐量的流處理引擎，用於實時數據處理。
數據管理技術
關系型資料庫管理系統 (RDBMS)：如 MySQL、PostgreSQL，用於管理結構化數據。NoSQL 資料庫：如 MongoDB、Cassandra，用於管理非結構化或半結構化數據。數據湖：一種集中存儲各種類型數據的存儲庫，為數據分析提供探索性查詢功能。
數據分析技術
機器學習 (ML)：一種演算法，讓計算機從數據中學習，用於預測、分類和模式識別。數據挖掘：從大數據中提取有價值的洞察和信息的知識發現過程。可視化工具：如 Tableau、Power BI，用於數據可視化探索和交互。
數據整合技術
數據集成工具：如 Talend、 Informatica PowerCenter，用於從不同來源提取、轉換和載入數據。消息隊列：如 Apache Kafka、RabbitMQ，用於實時數據傳輸和處理。
其他技術
容器技術：如 Docker、Kubernetes，用於封裝和部署大數據應用程序。雲計算平台：如 Amazon Web Services (AWS)、Microsoft Azure，提供大數據服務和管理工具。人工智慧 (AI)：用於提高大數據分析的效率和准確性。

㈢ 雲計算的關鍵技術有哪些它們各自有哪些作用

雲計算關鍵技術主要包括數據儲存技術和數據管理技術以及編程模式。
1、數據儲存技術
雲計算一般都是通過分布式儲存的手段來近進行數據儲存，同時在冗餘式儲存的支持下，能夠提高數據保存的可靠性，這樣就能讓數據同時存在多個儲存副本，更加提高了數據的安全性。在現有的雲計算數據存儲中主要是通過兩種技術來進行數據儲存即為Google File system（非開源的GFS）和Had00p Distributed File System（開源的HDFS）。以上技術實質上是大型的分布式文件系統，在計算機組的支持下向客戶提供所需要的服務。
2、數據管理技術
由於雲平台承載了大量的用戶信息，這就對雲平台的數據管理功能提出了很高的要求。在雲計算的支持下，雲平台在大量數據儲存的過程中同時還能夠進行規模性的數據計算和分析。其代表性技術為Big Table數據管理技術，通過列存儲的方式來對用戶數據進行管理。
3、編程模式
在現有的雲計算中主要是通過Map-Rece編程模式來進行編程。以Map-Rece編程模式編寫出來的程序具有很好的兼容性同時也具備很強的容錯性，一旦伺服器工作節點出現問題，可以直接將出現問題的節點進行屏蔽，同時將正在運行的程序轉移到其他伺服器上運行，這樣就能夠保證數據處理工作的正常進行。