海量数据存储有哪些方式与方法
杉岩海量对象存储MOS，针对海量非结构化数据存储的最优化解决方案，采用去中心化、分布式技术架构，支持百亿级文件及EB级容量存储，具备高效的数据检索、智能化标签和分析能力，轻松应对大数据和云时代的存储挑战，为企业发展提供智能决策。1、容量可线性扩展，单名字空间达EB级SandStone MOS可在单一名字空间下实现海量数据存储，支持业务无感知的存储服务器横向扩容，为爆炸式增长的视频、音频、图片、文档等不同类型的非结构化数据提供完美的存储方案，规避传统NAS存储的单一目录或文件系统存储空间无法弹性扩展难题2、海量小文件存储，百亿级文件高效访问SandStone MOS基于完全分布式的数据和元数据存储架构，为海量小文件存储而生，将企业级NAS存储的千万文件量级提升至互联网规模的百亿级别，帮助企业从容应对几何级增长的海量小文件挑战。3、中心灵活部署，容灾汇聚分发更便捷SandStone MOS支持多数据中心灵活部署，为企业数据容灾、容灾自动切换、多分支机构、数据就近访问等场景提供可自定义的灵活解决方案，帮助企业实现跨地域多活容灾、数据流转、就近读写等，助力业务高速发展。4、支持大数据和AI，统一数据存储和分析SandStone MOS内置文件智能化处理引擎，实现包括语音识别、图片OCR识别、文件格式转换等批量处理功能，结合标签检索能力还可实现语音、证件照片检索，从而帮助企业更好地管理非结构化数据。同时，SandStone MOS还支持与Hadoop、Spark等大数据分析平台对接，一套存储即可满足企业数据存储、管理和挖掘的需求。
海量数据存储与管理
正如上述，在国土资源遥感综合调查信息中，既包含有多源、多时相、多尺度、多分辨率、多类型的遥感图像数据和基础地理数据，也包括在项目开展过程中衍生的许多观测和分析资料，数据量十分庞大。因此，根据数据共享的要求，在数据生产、管理、应用服务以及更新和维护过程中，如何组织和管理好这些海量数据，如何快速、全面有效地访问和获得所需数据，成为面临的突出问题。在这里，采用何种方式利用现有的大型商业化关系数据库系统高效地存储与管理这些数据，成为能否发挥系统最大性能的关键所在。传统的GIS系统对空间数据（与空间位置、空间关系有关的数据）的存储与管理大多采用这些商业软件特定的文件方式，如：ArcInfo的Coverage、MapInfo的Tab、MAPGIS的WL等。如果数据量越多，这些文件就会越大，数据的处理就会越复杂，其存储、检索、管理也就越困难，而且其最大的缺点还在于不能进行多用户并发操作。由此可见，用以往传统的存储机制去管理像遥感综合调查这样的海量数据，显然难以满足要求。而近年来发展起来的空间数据库引擎技术则是解决海量数据存储管理的途径之一。本系统建设过程中，采用了空间数据库引擎ArcSDE＋大型关系数据库Oracle组合技术，较理想地实现了遥感综合调查海量数据的存储、检索、查询、处理。众所周知，Oracle提供了大型数据库环境，能够很好地处理海量数据，而ArcSDE可将具有地理特征的空间数据和非空间数据统一加载到Oracle中去，因此，通过ArcSDE空间数据库引擎，可将Oracle海量数据管理功能加载到GIS系统中，并可利用Oracle的强大管理机制进行高效率的事务处理、记录锁定、并发控制等服务操作。
针对物联网，移动互联，大数据等新一代信息技术，企业有哪些发展与应用需求
主要由以下三点作用：
第一，对大数据的处理分析正成为新一代信息技术融合应用的结点。移动互联网、物联网、社交网络、数字家庭、电子商务等是新一代信息技术的应用形态，这些应用不断产生大数据。云计算为这些海量、多样化的大数据提供存储和运算平台。通过对不同来源数据的管理、处理、分析与优化，将结果反馈到上述应用中，将创造出巨大的经济和社会价值。
第二，大数据是信息产业持续高速增长的新引擎。面向大数据市场的新技术、新产品、新服务、新业态会不断涌现。在硬件与集成设备领域，大数据将对芯片、存储产业产生重要影响，还将催生一体化数据存储处理服务器、内存计算等市场。在软件与服务领域，大数据将引发数据快速处理分析、数据挖掘技术和软件产品的发展。
第三，大数据利用将成为提高核心竞争力的关键因素。各行各业的决策正在从逗业务驱动地 转变逗数据驱动地。
物联网技术发展，哪些群体优先受益
物联网技术发展，哪些群体优先受益？站在投资角度去看，首先受益的是物联网RFID射频技术和传感器的厂商，接着是物联网系统集成商，最后是物联网运营商。这是因为：
第一、RFID和传感器需求量最为广泛，且厂商目前最了解客户需求；
第二、物联网涉及众多技术和行业，物联网系统集成需求巨大，且系统集成商有可能掌控上游供应商；
第三、物联网的应用将从行业垂直应用向横向扩展，对海量数据处理和信息管理需求将催生运营商巨头。从增长空间的角度看，增长最大的是物联网运营商，其次是物联网系统集成商，最小的是RFID和传感器供应商。这是因为：
第一、物联网运营商是新兴的子行业，且未来很可能形成寡头垄断的格局；
第二、物联网系统集成的需求将远高于目前电信网和互联网的需求；
第三、RFID和传感器厂商由于核心技术掌握度较低，很可能形成完全竞争的格局。
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物联网对海量信息存储的需求促使了哪些技术的发展
物联网对海量储存技术促进的技术包括：快速储存技术，网络存储技术，云存储技术，大数据存储技术。
网络存储技术：直连式存储（DirectAttachedStorage，DAS）、网络存储设备（NetworkAttachedStorage，NAS）和存储网络（StorageAreaNetwork，SAN）。
云存储技术是侧重企业搭建的云盘服务，
大数据存储技术是侧重于框架结构的不同。第一种是采用MPP架构的新型数据库集群，重点面向行业大数据，采用Shared Nothing架构，第二种是基于Hadoop的技术扩展和封装，围绕Hadoop衍生出相关的大数据技术。第三种是大数据一体机，这是一种专为大数据的分析处理而设计的软、硬件结合的产品
海量信息存储的发展历程
我也是她班的~~~~档案的。。。。
在各种应用系统的存储设备上，信息正以数据存储的方式高速增长着，不断推进着全球信息化的进程。随之而来的是海量信息存储的需求不断增加。虽然文件服务器和数据库服务器的存储容量在不断扩充，可还是会碰到空间在成倍增长，用户仍会抱怨容量不足的情况，也正是用户对存储空间需求的不断增加，推动海量信息存储技术的不断变化。
海量信息存储早期采用大型服务器存储，基本都是以服务器为中心的处理模式，使用直连存储（Direct Attached Storage），存储设备（包括磁盘阵列，磁带库，光盘库等）作为服务器的外设使用。随着网络技术的发展，服务器之间交换数据或向磁盘库等存储设备备份时，都是通过局域网进行，这是主要应用网络附加存储（Network Attached Storage）技术来实现网络存储，但这将占用大量的网络开销，严重影响网络的整体性能。为了能够共享打容量，高速度存储设备，并且不占用局域网资源的海量信息传输和备份，就需要专用存储网络来实现。
如何实现企业数据 大数据平台 分布式存放
Hadoop在可伸缩性、健壮性、计算性能和成本上具有无可替代的优势，事实上已成为当前互联网企业主流的大数据分析平台。本文主要介绍一种基于Hadoop平台的多维分析和数据挖掘平台架构。作为一家互联网数据分析公司，我们在海量数据的分析领域那真是被“逼上梁山”。多年来在严苛的业务需求和数据压力下，我们几乎尝试了所有可能的大数据分析方法，最终落地于Hadoop平台之上。
1. 大数据分析大分类
Hadoop平台对业务的针对性较强，为了让你明确它是否符合你的业务，现粗略地从几个角度将大数据分析的业务需求分类，针对不同的具体需求，应采用不同的数据分析架构。
按照数据分析的实时性，分为实时数据分析和离线数据分析两种。
实时数据分析一般用于金融、移动和互联网B2C等产品，往往要求在数秒内返回上亿行数据的分析，从而达到不影响用户体验的目的。要满足这样的需求，可以采用精心设计的传统关系型数据库组成并行处理集群，或者采用一些内存计算平台，或者采用HDD的架构，这些无疑都需要比较高的软硬件成本。目前比较新的海量数据实时分析工具有EMC的Greenplum、SAP的HANA等。
对于大多数反馈时间要求不是那么严苛的应用，比如离线统计分析、机器学习、搜索引擎的反向索引计算、推荐引擎的计算等，应采用离线分析的方式，通过数据采集工具将日志数据导入专用的分析平台。但面对海量数据，传统的ETL工具往往彻底失效，主要原因是数据格式转换的开销太大，在性能上无法满足海量数据的采集需求。互联网企业的海量数据采集工具，有Facebook开源的Scribe、LinkedIn开源的Kafka、淘宝开源的Timetunnel、Hadoop的Chukwa等，均可以满足每秒数百MB的日志数据采集和传输需求，并将这些数据上载到Hadoop中央系统上。
按照大数据的数据量，分为内存级别、BI级别、海量级别三种。
这里的内存级别指的是数据量不超过集群的内存最大值。不要小看今天内存的容量，Facebook缓存在内存的Memcached中的数据高达320TB，而目前的PC服务器，内存也可以超过百GB。因此可以采用一些内存数据库，将热点数据常驻内存之中，从而取得非常快速的分析能力，非常适合实时分析业务。图1是一种实际可行的MongoDB分析架构。
图1 用于实时分析的MongoDB架构
MongoDB大集群目前存在一些稳定性问题，会发生周期性的写堵塞和主从同步失效，但仍不失为一种潜力十足的可以用于高速数据分析的NoSQL。
此外，目前大多数服务厂商都已经推出了带4GB以上SSD的解决方案，利用内存+SSD，也可以轻易达到内存分析的性能。随着SSD的发展，内存数据分析必然能得到更加广泛的应用。
BI级别指的是那些对于内存来说太大的数据量，但一般可以将其放入传统的BI产品和专门设计的BI数据库之中进行分析。目前主流的BI产品都有支持TB级以上的数据分析方案。种类繁多，就不具体列举了。
海量级别指的是对于数据库和BI产品已经完全失效或者成本过高的数据量。海量数据级别的优秀企业级产品也有很多，但基于软硬件的成本原因，目前大多数互联网企业采用Hadoop的HDFS分布式文件系统来存储数据，并使用MapReduce进行分析。本文稍后将主要介绍Hadoop上基于MapReduce的一个多维数据分析平台。
数据分析的算法复杂度
根据不同的业务需求，数据分析的算法也差异巨大，而数据分析的算法复杂度和架构是紧密关联的。举个例子，Redis是一个性能非常高的内存Key-Value NoSQL，它支持List和Set、SortedSet等简单集合，如果你的数据分析需求简单地通过排序，链表就可以解决，同时总的数据量不大于内存（准确地说是内存加上虚拟内存再除以2），那么无疑使用Redis会达到非常惊人的分析性能。
还有很多易并行问题（Embarrassingly Parallel），计算可以分解成完全独立的部分，或者很简单地就能改造出分布式算法，比如大规模脸部识别、图形渲染等，这样的问题自然是使用并行处理集群比较适合。
而大多数统计分析，机器学习问题可以用MapReduce算法改写。MapReduce目前最擅长的计算领域有流量统计、推荐引擎、趋势分析、用户行为分析、数据挖掘分类器、分布式索引等。
2. 面对大数据OLAP大一些问题
OLAP分析需要进行大量的数据分组和表间关联，而这些显然不是NoSQL和传统数据库的强项，往往必须使用特定的针对BI优化的数据库。比如绝大多数针对BI优化的数据库采用了列存储或混合存储、压缩、延迟加载、对存储数据块的预统计、分片索引等技术。
Hadoop平台上的OLAP分析，同样存在这个问题，Facebook针对Hive开发的RCFile数据格式，就是采用了上述的一些优化技术，从而达到了较好的数据分析性能。如图2所示。
然而，对于Hadoop平台来说，单单通过使用Hive模仿出SQL，对于数据分析来说远远不够，首先Hive虽然将HiveQL翻译MapReduce的时候进行了优化，但依然效率低下。多维分析时依然要做事实表和维度表的关联，维度一多性能必然大幅下降。其次，RCFile的行列混合存储模式，事实上限制死了数据格式，也就是说数据格式是针对特定分析预先设计好的，一旦分析的业务模型有所改动，海量数据转换格式的代价是极其巨大的。最后，HiveQL对OLAP业务分析人员依然是非常不友善的，维度和度量才是直接针对业务人员的分析语言。
而且目前OLAP存在的最大问题是：业务灵活多变，必然导致业务模型随之经常发生变化，而业务维度和度量一旦发生变化，技术人员需要把整个Cube（多维立方体）重新定义并重新生成，业务人员只能在此Cube上进行多维分析，这样就限制了业务人员快速改变问题分析的角度，从而使所谓的BI系统成为死板的日常报表系统。
使用Hadoop进行多维分析，首先能解决上述维度难以改变的问题，利用Hadoop中数据非结构化的特征，采集来的数据本身就是包含大量冗余信息的。同时也可以将大量冗余的维度信息整合到事实表中，这样可以在冗余维度下灵活地改变问题分析的角度。其次利用Hadoop MapReduce强大的并行化处理能力，无论OLAP分析中的维度增加多少，开销并不显著增长。换言之，Hadoop可以支持一个巨大无比的Cube，包含了无数你想到或者想不到的维度，而且每次多维分析，都可以支持成千上百个维度，并不会显著影响分析的性能。
而且目前OLAP存在的最大问题是：业务灵活多变，必然导致业务模型随之经常发生变化，而业务维度和度量一旦发生变化，技术人员需要把整个Cube（多维立方体）重新定义并重新生成，业务人员只能在此Cube上进行多维分析，这样就限制了业务人员快速改变问题分析的角度，从而使所谓的BI系统成为死板的日常报表系统。
3. 一种Hadoop多维分析平台的架构
整个架构由四大部分组成：数据采集模块、数据冗余模块、维度定义模块、并行分 析模块。
数据采集模块采用了Cloudera的Flume，将海量的小日志文件进行高速传输和合并，并能够确保数据的传输安全性。单个collector宕机之后，数据也不会丢失，并能将agent数据自动转移到其他的colllecter处理，不会影响整个采集系统的运行。如图5所示。
数据冗余模块不是必须的，但如果日志数据中没有足够的维度信息，或者需要比较频繁地增加维度，则需要定义数据冗余模块。通过冗余维度定义器定义需要冗余的维度信息和来源（数据库、文件、内存等），并指定扩展方式，将信息写入数据日志中。在海量数据下，数据冗余模块往往成为整个系统的瓶颈，建议使用一些比较快的内存NoSQL来冗余原始数据，并采用尽可能多的节点进行并行冗余；或者也完全可以在Hadoop中执行批量Map，进行数据格式的转化。
维度定义模块是面向业务用户的前端模块，用户通过可视化的定义器从数据日志中定义维度和度量，并能自动生成一种多维分析语言，同时可以使用可视化的分析器通过GUI执行刚刚定义好的多维分析命令。
并行分析模块接受用户提交的多维分析命令，并将通过核心模块将该命令解析为Map-Reduce，提交给Hadoop集群之后，生成报表供报表中心展示。
核心模块是将多维分析语言转化为MapReduce的解析器，读取用户定义的维度和度量，将用户的多维分析命令翻译成MapReduce程序。核心模块的具体逻辑如图6所示。
图6中根据JobConf参数进行Map和Reduce类的拼装并不复杂，难点是很多实际问题很难通过一个MapReduce Job解决，必须通过多个MapReduce Job组成工作流（WorkFlow），这里是最需要根据业务进行定制的部分。图7是一个简单的MapReduce工作流的例子。
MapReduce的输出一般是统计分析的结果，数据量相较于输入的海量数据会小很多，这样就可以导入传统的数据报表产品中进行展现。
软件和硬件的区别？
硬件和软件的区别：一、软件是一种逻辑的产品，与硬件产品有本质的区别硬件是看得见、摸得着的物理部件或设备。在研制硬件产品时，人的创造性活动表现在把原材料转变成有形的物理产品。而软件产品是以程序和文档的形式存在，通过在计算机上运行来体现他的作用。在研制软件产品的过程中，人们的生产活动表现在要创造性地抽象出问题的求解模型，然后根据求解模型写出程序，最后经过调试、运行程序得到求解问题的结果。整个生产、开发过程是在无形化方式下完成的，其能见度极差，这给软件开发、生产过程的管理带来了极大的困难。二、软件产品质量的体现方式与硬件产品不同质量体现方式不同表现在两个方面。硬件产品设计定型后可以批量生产，产品质量通过质量检测体系可以得到保障。但是生产、加工过程一旦失误。硬件产品可能就会因为质量问题而报废。而软件产品不能用传统意义上的制造进行生产，就目前软件开发技术而言，软件生产还是“定制”的，只能针对特定问题进行设计或实现。但是软件爱你产品一旦实现后，其生产过程只是复制而已，而复制生产出来的软件质量是相同的。设计出来的软件即使出现质量问题，产品也不会报废，通过修改、测试，还可以将“报废”的软件“修复”，投入正常运行。可见软件的质量保证机制比硬件具有更大的灵活性。三、软件产品的成本构成与硬件产品不同硬件产品的成本构成中有形的物质占了相当大的比重。就硬件产品生存周期而言，成本构成中设计、生产环节占绝大部分，而售后服务只占少部分。软件生产主要靠脑力劳动。软件产品的成本构成中人力资源占了相当大的比重。软件产品的生产成本主要在开发和研制。研制成功后，产品生产就简单了，通过复制就能批量生产。四、软件产品的失败曲线与硬件产品不同硬件产品存在老化和折旧问题。当一个硬件部件磨损时可以用一个新部件去替换他。硬件会因为主要部件的磨损而最终被淘汰。对于软件而言，不存在折旧和磨损问题，如果需要的话可以永远使用下去。但是软件故障的排除要比硬件故障的排除复杂得多。软件故障主要是因为软件设计或编码的错误所致，必须重新设计和编码才能解决问题。软件在其开发初始阶段在很高的失败率，这主要是由于需求分析不切合实际或设计错误等引起的。当开发过程中的错误被纠正后，其失败率便下降到一定水平并保持相对稳定，直到该软件被废弃不用。在软件进行大的改动时，也会导致失败率急剧上升。五、大多数软件仍然是定制产生的硬件产品一旦设计定型，其生产技术、加工工艺和流程管理也就确定下来，这样便于实现硬件产品的标准化、系列化成批生产。由于硬件产品具有标准的框架和接口，不论哪个厂家的产品，用户买来都可以集成、组装和替换使用。尽管软件产品复用是软件界孜孜不倦追求的目标，在某些局部范围内几家领军软件企业也建立了一些软件组件复用的技术标准。例如，OMG的CORBA，mICROSOFT的COM，sun的J2EE等，但是目前还做不到大范围使用软件替代品。大多数软件任然是为特定任务或用户定制的。扩展资料：硬件：计算机的硬件是计算机系统中各种设备的总称。计算机的硬件应包括5个基本部分，即运算器、控制器、存储器、输入设备、输出设备，上述各基本部件的功能各异。运算器应能进行加、减、乘、除等基本运算。存储器不仅能存放数据，而且也能存放指令，计算机应能区分是数据还是指令。控制器应能自动执行指令。操作人员可以通过输人、输出设备与主机进行通信。计算机内部采用二进制来表示指令和数据。操作人员将编好的程序和原始数据送人主存储器中，然后启动计算机工作，计算机应在不需干预的情况下启动完成逐条取出指令和执行指令的任务。软件：电脑的外观、主机内的元件都是看得见的东西，一般称它们为电脑的「硬件」，那么电脑的「软件」是什么呢？即使打开主机，也看不到软件在哪里。既看不见也摸不到，听起来好像很抽象，但是，如果没有软件，就像植物人一样，空有躯体却无法行动。当你启动电脑时，电脑会执行开机程序，并且启动系统」，然后你会启动「Word」程序，并且打开「文件」来编辑文件，或是使用「Excel」来制作报表，和使用「IE」来上网等等，以上所提到的操作系统、打开的程序和文件，都属于电脑的「软件」。软件包括：1、应用软件：应用程序包，面向问题的程序设计语言等2、系统软件：操作系统，语言编译解释系统服务性程序硬件与软件的关系：硬件和软件是一个完整的计算机系统互相依存的两大部分，它们的关系主要体现在以下几个方面。1、硬件和软件互相依存硬件是软件赖以工作的物质基础，软件的正常工作是硬件发挥作用的唯一途径。计算机系统必须要配备完善的软件系统才能正常工作，且充分发挥其硬件的各种功能。2、硬件和软件无严格界线随着计算机技术的发展，在许多情况下，计算机的某些功能既可以由硬件实现，也可以由软件来实现。因此，硬件与软件在一定意义上说没有绝对严格的界面。3、硬件和软件协同发展计算机软件随硬件技术的迅速发展而发展，而软件的不断发展与完善又促进硬件的更新，两者密切地交织发展，缺一不可。参考资料：软件-百度百科硬件-百度百科
什么是硬件什么是软件
1、硬件：是指计算机系统中由电子，机械和光电元件等组成的各种物理装置的总称。这些物理装置按系统结构的要求构成一个有机整体为计算机软件运行提供物质基础。简而言之，硬件的功能是输入并存储程序和数据，以及执行程序把数据加工成可以利用的形式。从外观上来看，微机由主机箱和外部设备组成。主机箱内主要包括CPU、内存、主板、硬盘驱动器、光盘驱动器、各种扩展卡、连接线、电源等；外部设备包括鼠标、键盘等。2、软件：是一系列按照特定顺序组织的计算机数据和指令的集合。一般来讲软件被划分为系统软件、应用软件和介于这两者之间的中间件。软件并不只是包括可以在计算机上运行的电脑程序，与这些电脑程序相关的文档一般也被认为是软件的一部分。简单的说软件就是程序加文档的集合体。另也泛指社会结构中的管理系统、思想意识形态、思想政治觉悟、法律法规等等。扩展资料硬件的种类：1、运算器：运算器由算术逻辑单元（ALU）、累加器、状态寄存器、通用寄存器组等组成。算术逻辑运算单元（ALU）的基本功能为加、减、乘、除四则运算，与、或、非、异或等逻辑操作，以及移位、求补等操作。2、控制器：控制器（Control Unit），是整个计算机系统的控制中心，它指挥计算机各部分协调地工作，保证计算机按照预先规定的目标和步骤有条不紊地进行操作及处理。控制器从存储器中逐条取出指令，分析每条指令规定的是什么操作以及所需数据的存放位置等，然后根据分析的结果向计算机其它部件发出控制信号，统一指挥整个计算机完成指令所规定的操作。3、存储器：存储器（Memory）是计算机系统中的记忆设备，用来存放程序和数据。计算机中全部信息，包括输入的原始数据、计算机程序、中间运行结果和最终运行结果都保存在存储器中。它根据控制器指定的位置存入和取出信息。有了存储器，计算机才有记忆功能，才能保证正常工作。
存储海量的代码的，用到了什么技术，使用了什么数据库
数据库（Database）是按照数据结构来组织、存储和管理数据的仓库，它产生于距今五十年前，随着信息技术和市场的发展，特别是二十世纪九十年代以后，数据管理不再仅仅是存储和管理数据，而转变成用户所需要的各种数据管理的方式。数据库有很多种类型，从最简单的存储有各种数据的表格到能够进行海量数据存储的大型数据库系统都在各个方面得到了广泛的应用。
海量存储和统一存储的区别
统一存储，主要是指将SAN和NAS功能统一到一台存储设备之上。因为很多存储厂商都有专门的SAN存储和专门的NAS存储，后来随着技术的不断发展，各个厂商都推出了同时支持SAN和NAS功能的存储产品，即所谓的统一存储产品。例如杉岩的统一存储平台USP，
海量存储是面对海量数据的增长、提出的海量数据存储 的产品概念，如杉岩海量对象存储MOS
