分布式存储怎么设置时间

㈠ 北大青鸟设计培训：Hadoop环境中管理大数据8大存储技巧

在现如今，随着IT互联网信息技术的飞速发展和进步。
目前大数据行业也越来越火爆，从而导致国内大数据人才也极度缺乏，下面IT培训http://www.kmbdqn.cn/介绍一下关于Hadoop环境中管理大数据存储技巧。
1、分布式存储传统化集中式存储存在已有一段时间。
但大数据并非真的适合集中式存储架构。
Hadoop设计用于将计算更接近数据节点，同时采用了HDFS文件系统的大规模横向扩展功能。
虽然，通常解决Hadoop管理自身数据低效性的方案是将Hadoop数据存储在SAN上。
但这也造成了它自身性能与规模的瓶颈。
现在，如果你把所有的数据都通过集中式SAN处理器进行处理，与Hadoop的分布式和并行化特性相悖。
你要么针对不同的数据节点管理多个SAN，要么将所有的数据节点都集中到一个SAN。
但Hadoop是一个分布式应用，就应该运行在分布式存储上，这样存储就保留了与Hadoop本身同样的灵活性，不过它也要求拥抱一个软件定义存储方案，并在商用服务器上运行，这相比瓶颈化的Hadoop自然更为高效。
2、超融合VS分布式注意，不要混淆超融合与分布式。
某些超融合方案是分布式存储，但通常这个术语意味着你的应用和存储都保存在同一计算节点上。
这是在试图解决数据本地化的问题，但它会造成太多资源争用。
这个Hadoop应用和存储平台会争用相同的内存和CPU。
Hadoop运行在专有应用层，分布式存储运行在专有存储层这样会更好。
之后，利用缓存和分层来解决数据本地化并补偿网络性能损失。
3、避免控制器瓶颈(ControllerChokePoint)实现目标的一个重要方面就是——避免通过单个点例如一个传统控制器来处理数据。
反之，要确保存储平台并行化，性能可以得到显着乱游团提升。
此外，这个方案提供了增量扩展性。
为数据湖添加功能跟往里面扔x86服务器一样简单。
一个分布式存储平台如有需要将自动添加功能并重新调整数据。
4、删重和压缩掌握大数据的关键是删重和压缩技术。
通常大数据集内会有70%到90%的数据简化。
以PB容量磨轮计，能节约数万美元的磁盘成本。
现代平台提供内联(对比后期处理)删重和压缩，大大降低了存储哗橘数据所需能力。
5、合并Hadoop发行版很多大型企业拥有多个Hadoop发行版本。
可能是开发者需要或是企业部门已经适应了不同版本。
无论如何最终往往要对这些集群的维护与运营。
一旦海量数据真正开始影响一家企业时，多个Hadoop发行版存储就会导致低效性。
我们可以通过创建一个单一，可删重和压缩的数据湖获取数据效率6、虚拟化Hadoop虚拟化已经席卷企业级市场。
很多地区超过80%的物理服务器现在是虚拟化的。
但也仍有很多企业因为性能和数据本地化问题对虚拟化Hadoop避而不谈。
7、创建弹性数据湖创建数据湖并不容易，但大数据存储可能会有需求。
我们有很多种方法来做这件事，但哪一种是正确的?这个正确的架构应该是一个动态，弹性的数据湖，可以以多种格式(架构化，非结构化，半结构化)存储所有资源的数据。
更重要的是，它必须支持应用不在远程资源上而是在本地数据资源上执行。

㈡ 数据库 存储时间

数据库存储时间有两种方式：
1、 使用Timestamp，则会在数据库里存储：2013-07-16 07:20:01。
在不同时区，显示的都是2013-07-16 07:20:01，但其实他们并不是同一时间了。

2、存储事件发生的时间毫秒值，在不同时区解析出来的时间表示不一样，但表达都是同一时间，能解决时区问题。

㈢ oracle能否实现分布式存储 如何操作谢谢！

ORACLRE是不可以实现非共享存储双机热备的双机热备的，因为ORACLE数据在两台服务器上，两边无法保证数据、日志、UNDO文件的同步。必须共享存储时间热备，你必须提供一个共享存储，考虑成本你可以下个免费的LINUX版本ISCSI服务端安装在一台能提供足够空间的服务器上（或者买个桌面型存储4块磁盘，提供ISCSI,NAS,FTP功能），在两台服务器上安装微软免费的ISCSI客户端设置下，就能实现共享存储了。当然如果你投资宽裕到150-160W的话,恭喜你可以实现ORACLE的双机负载均衡了，你两台服务器可以同时提供ORACLE服务了，不需要一台主一台备了，当然你需要ORALCE企业版要带RAC功能的2套（一套也行，不过非法使用了），同时还有一个共享存储设备，建议买个专业的存储