大数据的存储系统

大数据处理平台构架设计说明书

大数据处理平台及可视化架构设计说明书 版本：1.0 变更记录

目录 1 1. 文档介绍 (3) 1.1文档目的 (3) 1.2文档范围 (3) 1.3读者对象 (3) 1.4参考文献 (3) 1.5术语与缩写解释 (3) 2系统概述 (4) 3设计约束 (5) 4设计策略 (6) 5系统总体结构 (7) 5.1大数据集成分析平台系统架构设计 (7) 5.2可视化平台系统架构设计 (11) 6其它 (14) 6.1数据库设计 (14) 6.2系统管理 (14) 6.3日志管理 (14)

1 1. 文档介绍 1.1 文档目的 设计大数据集成分析平台，主要功能是多种数据库及文件数据；访问；采集；解析，清洗，ETL，同时可以编写模型支持后台统计分析算法。 设计数据可视化平台，应用于大数据的可视化和互动操作。 为此，根据“先进实用、稳定可靠”的原则设计本大数据处理平台及可视化平台。 1.2 文档范围 大数据的处理，包括ETL、分析、可视化、使用。 1.3 读者对象 管理人员、开发人员 1.4 参考文献 1.5 术语与缩写解释

2 系统概述 大数据集成分析平台,分为9个层次，主要功能是对多种数据库及网页等数据进行访采集、解析，清洗，整合、ETL，同时编写模型支持后台统计分析算法，提供可信的数据。 设计数据可视化平台 ,分为3个层次，在大数据集成分析平台的基础上实现大实现数据的可视化和互动操作。

3 设计约束 1.系统必须遵循国家软件开发的标准。 2.系统用java开发，采用开源的中间件。 3.系统必须稳定可靠，性能高，满足每天千万次的访问。 4.保证数据的成功抽取、转换、分析，实现高可信和高可用。

大数据存储方式概述

大数据存储方式概述 随着信息社会的发展，越来越多的信息被数据化，尤其是伴随着Internet的发展，数据呈爆炸式增长。从存储服务的发展趋势来看，一方面，是对数据的存储量的需求越来越大，另一方面，是对数据的有效管理提出了更高的要求。首先是存储容量的急剧膨胀，从而对于存储服务器提出了更大的需求；其次是数据持续时间的增加。最后，对数据存储的管理提出了更高的要求。数据的多样化、地理上的分散性、对重要数据的保护等等都对数据管理提出了更高的要求。随着数字图书馆、电子商务、多媒体传输等用的不断发展，数据从GB、TB 到PB量级海量急速增长。存储产品已不再是附属于服务器的辅助设备，而成为互联网中最主要的花费所在。海量存储技术已成为继计算机浪潮和互联网浪潮之后的第三次浪潮,磁盘阵列与网络存储成为先锋。 一、海量数据存储简介 海量存储的含义在于，其在数据存储中的容量增长是没有止境的。因此，用户需要不断地扩张存储空间。但是，存储容量的增长往往同存储性能并不成正比。这也就造成了数据存储上的误区和障碍。海量存储技术的概念已经不仅仅是单台的存储设备。而多个存储设备的连接使得数据管理成为一大难题。因此，统一平台的数据管理产品近年来受到了广大用户的欢迎。这一类型产品能够整合不同平台的存储设备在一个单一的控制界面上，结合虚拟化软件对存储资源进行管理。这样的产品无疑简化了用户的管理。 数据容量的增长是无限的，如果只是一味的添加存储设备，那么无疑会大幅增加存储成本。因此，海量存储对于数据的精简也提出了要求。同时，不同应用对于存储容量的需求也有所不同，而应用所要求的存储空间往往并不能得到充分利用，这也造成了浪费。 针对以上的问题，重复数据删除和自动精简配置两项技术在近年来受到了广泛的关注和追捧。重复数据删除通过文件块级的比对，将重复的数据块删除而只留下单一实例。这一做法使得冗余的存储空间得到释放，从客观上增加了存储容量。 二、企业在处理海量数据存储中存在的问题 目前企业存储面临几个问题，一是存储数据的成本在不断地增加，如何削减开支节约成本以保证高可用性；二是数据存储容量爆炸性增长且难以预估；三是越来越复杂的环境使得存储的数据无法管理。企业信息架构如何适应现状去提供一个较为理想的解决方案，目前业界有几个发展方向。 1.存储虚拟化 对于存储面临的难题，业界采用的解决手段之一就是存储虚拟化。虚拟存储的概念实际上在早期的计算机虚拟存储器中就已经很好地得以体现，常说的网络存储虚拟化只不过是在更大规模范围内体现存储虚拟化的思想。该技术通过聚合多个存储设备的空间，灵活部署存储空间的分配，从而实现现有存储空间高利用率，避免了不必要的设备开支。 存储虚拟化的好处显而易见，可实现存储系统的整合，提高存储空间的利用率，简化系统的管理，保护原有投资等。越来越多的厂商正积极投身于存储虚拟化领域，比如数据复制、自动精简配置等技术也用到了虚拟化技术。虚拟化并不是一个单独的产品，而是存储系统的一项基本功能。它对于整合异构存储环境、降低系统整体拥有成本是十分有效的。在存储系统的各个层面和不同应用领域都广泛使用虚拟化这个概念。考虑整个存储层次大体分为应用、文件和块设备三个层次，相应的虚拟化技术也大致可以按这三个层次分类。 目前大部分设备提供商和服务提供商都在自己的产品中包含存储虚拟化技术，使得用户能够方便地使用。 2.容量扩展 目前而言，在发展趋势上，存储管理的重点已经从对存储资源的管理转变到对数据资源

云计算与大数据处理 -4

考点： 云计算部分 云计算定义；云计算的特点； 云计算的三种不同部署模式； Google 文件系统的特点及平台结构； 云存储的相关解决方案； 云服务的三种类型及其特点； 虚拟化技术的特点；虚拟化的业界集中不同的解决方案； 云桌面的定义；桌面云的基本架构；无盘工作站的特点； 大数据处理部分 大数据的4V特征； 掌握hdfs中namenode与datanode的作用； MapReduce处理模型； 理解WordCount程序处理流程； Hadoop中运行MapReduce作业的工作原理； 1. Memcache主要应用于（B） A. 静态页面缓存 B. 动态页面缓存 C. 页面片段缓存 D. 数据缓存 2. Mapreduce 适用于（D） A.任意应用程序 B.任意可在windows servet2008 上运行的程序 C.可以串行处理的应用程序 D.可以并行处理的应用程序 1. 云计算的特点？（AB CDE） A．大规模 B.平滑扩展 C.资源共享 D.动态分配 E.跨地域 2. 与传统的分布式程序设计相比，MapReduce 封装了（ABCD）等细节，还提供了一个简单而强大的接口。 A. 并行处理 B. 容错处理 C. 本地化计算 D. 负载均衡 3. 云存储解决方案价值有哪些？（ABCD） A. 海量小文件的高效管理 B. PB级的存储空间和线行扩展能力 C. 可动态提升的性能 D. 数据高可靠性 4. 目前，选用开源的虚拟化产品组建虚拟化平台，构建基于硬件的虚拟化层，

可以选用（BCD） A. Xen B. VMware C. Hyper-v D. Citrix 5. 在云计算中，虚拟层主要包括（ABC） A.服务器虚拟化 B.存储虚拟化 C.网络虚拟化 D.桌面虚拟化 6. 云安全主要的考虑的关键技术有哪些？（ABC） A.数据安全 B.应用安全 C.虚拟化安全 D.服务器安全 7. Google 文件系统将整个系统的节点分为（ABC）的角色 A.客户端 B.主服务器 C.数据块服务器 D.监测服务器 8. 云计算基础架构的层次结构中包含（ABCD） A.基础设施层 B.中间件层 C.显示层 D.管理层 9. 下列属于Google 云计算平台技术架构的是（ABC） A. 并行数据处理MapReduce B.分布式锁Chubby C. 结构化数据表BigTable D.弹性云计算EC2 10. Hadoop项目包括（ABD） A. Hadoop Distributed File System（HDFS） B. Hadoop MapReduce编程模型 C. Hadoop Streaming D. Hadoop Common 云计算部分： 云计算定义： 云计算模型能以按需方式，通过网络，方便的访问云系统的可配置计算资源共享池(如：网络，服务器，存储，应用程序和服务) 。同时它以最少的管理开销及最少的与供应商的交互，迅速配置提供或释放资源。 1、狭义云计算：是指IT基础设施的交付和使用模式，通过网络以按需、易扩展的方式获得所需的资源（硬件、平台、软件）。提供资源的网络被称为“云”。“云”中的资源在使用者看来是可以无限扩展的，并且可以随时获取，按需使用，随时扩展，按使用付费。 2、广义云计算：是指服务的交付和使用模式，通过网络以按需、易扩展的方式获得所需的服务。这种服务可以是IT、软件和互联网相关的，也可以是其他任意的服务。 云计算特点： 1、自助式服务：消费者无需同服务提供商交互就可得到自助的计算、资源能力，如服务器的服务、网络存储等。

大数据存储技术研究

大数据存储技术研究 3013218099 软工二班张敬喆 1.背景介绍 大数据已成为当前社会各界关注的焦点。从一般意义上讲，大数据是指无法在可容忍的时间内，用现有信息技术和软硬件工具对其进行感知、获取、管理、处理和服务的数据集合。近年来，大数据的飙升主要来自人们的日常生活，特别是互联网公司的服务。据著名的国际数据公司(IDC)的统计，2011年全球被创建和复制的数据总量为1.8ZB(1ZB=1021B)，其中75%来自于个人（主要是图片、视频和音乐），远远超过人类有史以来所有印刷材料的数据总量(200PB，1PB=1015B)。 然而，与大数据计算相关的基础研究，诸如大数据的感知与表示、组织与存储、计算架构与体系、模式发现与效应分析等，目前还没有成体系的理论成果。对于大数据计算体系的研究，一方面，需要关注大数据如何存储，提供一种高效的数据存储平台；另一方面，为了应对快速并高效可靠地处理大数据的挑战，需要建立大数据的计算模式以及相关的优化机制。 2.相关工作 为了应对数据处理的压力，过去十年间在数据处理技术领域有了很多的创新和发展。除了面向高并发、短事务的OLTP内存数据库外（Altibase，Timesten），其他的技术创新和产品都是面向数据分析的，而且是大规模数据分析的，也可以说是大数据分析的。 在这些面向数据分析的创新和产品中，除了基于Hadoop环境下的各种NoSQL外，还有一类是基于Shared Nothing架构的面向结构化数据分析的新型数据库产品（可以叫做NewSQL），如：Greenplum（EMC收购），Vertica（HP 收购），Asterdata（TD 收购），以及南大通用在国内开发的GBase 8a MPP Cluster等。目前可以看到的类似开源和

大数据技术与应用 - 大数据存储和管理 - 分布式数据库(HBase) - 第三课

大数据技术与应用 网络与交换技术国家重点实验室 交换与智能控制研究中心 程祥 2016年9月

2.3 HBase ? 2.3.1 概述 ? 2.3.2 HBase的访问接口? 2.3.3 HBase的数据模型? 2.3.4 HBase的实现原理? 2.3.5 HBased的运行机制? 2.3.6 HBased编程实践

?BigTable –BigTable是Google设计的分布式数据存储系统，用来处理海量的数据的一种非关系型（NoSQL）数据库 –使用谷歌分布式文件系统GFS作为底层数据存储 –采用Chubby提供协同服务管理 –可以扩展到PB级别的数据和上千台机器 –源于解决互联网搜索问题，目前为谷歌旗下的搜索、地图、财经、等业务提供技术支持 OSDI06: Bigtable: A Distributed Storage System for Structured Data

?特点 1.适合大规模海量数据，PB级数据； 2.分布式、并发数据处理，效率高； 3.易于扩展，支持动态伸缩； 4.适用于廉价设备 5.适合于读操作，不适合写操作； 6.非关系型（NoSQL）数据库

?应用举例-网页搜索 –建立索引 ①爬虫持续不断地抓取新页面，这些页面每页一行地存储到 BigTable里 ②MapReduce计算作业运行在整张表上，生成索引，为网络搜 索应用做准备 –处理搜索请求 ①用户发起网络搜索请求 ②网络搜索应用利用建立好的索引，从BigTable得到结果网页 ③搜索结果返回给用户

?行名是一个翻转了的URL。Contents列族包含了页面内容，anchor列族包含了涉及页面中的所有anchor 的文本。CNN 主页被sports illustrated 和my-look 主页引用，所以，本行包含了名为anchor:https://www.sodocs.net/doc/242244821.html,和anchor:my.look.ca的列。contents列在根据时间戳t3,t5和t6有三个对应的版本;每个anchor单元都有一个版本 。 图存储Web页面的表中的一部分

大数据时代的云存储技术

大数据时代的云存储技术 【摘要】本文首先介绍了大数据时代介绍及云存储概念，其次探讨了云存储分类及优势，最后探究了云存储的结构模型及两大框架，并且提出了云存储发展需要注意的问题。 【关键词】大数据；时代；云存储；技术 一、前言 随着我国信息技术领域的不断发展，我国的网络行业的发展迅速，并且取得了相应的成就。云存储技术的发展，使大数据的存储成为可能，使人们的生活更加便捷，各行业得到更好的发展，我们应该更多地了解云存储，使云存储为人类做贡献。 二、大数据时代介绍及云存储概念 1、大数据时代介绍 大数据到底有多大?一组名为/互联网上一天的数据告诉我们，一天之中，互联网产生的全部内容可以刻满1.65亿张DVD；发出的邮件有2940亿封之多(相当于美国两年的纸质信件数量)；发出的社区帖子达200万个(相当于5时代6杂志770年的文字量)；卖的手机为37.8万台，高于全球每天出生的婴儿数量37.1万。 2、云存储概念 云存储是在云计算概念上延伸出来的一个新概念，它是指通过集群应用、网格技术或分布式文件系统或类似网格计算等功能联合起来协同工作，并通过一定的应用软件或应用接口，对用户提供一定类型的存储服务和访问服务。让云存储成为企业私有云，使得企业能够将资源切换到需要的应用上，根据需求访问备份的数据。它将备份服务器，备份软件、存储设备集合在一起，形成云存储。 三、云存储分类及优势 1、云存储分类 按照服务对象可以把云存储分类如下： (1) 公共云存储。公共云存储可以以低成本提供大量的文件存储。供应商可以保持每个客户的存储、应用都是独立的、私有的，公共云存储可以划出一部分来用作私有云存储。

大数据时代下的三种存储架构介绍

大数据时代下的 三种存储架构 数据时代，移动互联、社交网络、数据分析、云服务等应用的迅速普及，对数据中心提出革命性的需求，存储基础架构已经成为IT核心之一。政府、军队军工、科研院所、航空航天、大型商业连锁、医疗、金融、新媒体、广电等各个领域新兴应用层出不穷。 大数据时代，移动互联、社交网络、数据分析、云服务等应用的迅速普及，对数据中心提出革命性的需求，存储基础架构已经成为IT核心之一。政府、军队军工、科研院所、航空航天、大型商业连锁、医疗、金融、新媒体、广电等各个领域新兴应用层出不穷。数据的价值日益凸显，数据已经成为不可或缺的资产。作为数据载体和驱动力量，存储系统成为大数据基础架构中最为关键的核心。 传统的数据中心无论是在性能、效率，还是在投资收益、安全，已经远远不能满足新兴应用的需求，数据中心业务急需新型大数据处理中心来支撑。除了传统的高可靠、高冗余、绿色节能之外，新型的大数据中心还需具备虚拟化、模块化、弹性扩展、自动化等一系列特征，才能满足具备大数据特征的应用需求。这些史无前例的需求，让存储系统的架构和功能都发生了前所未有的变化。 基于大数据应用需求，“应用定义存储”概念被提出。存储系统作为数据中心最核心的数据基础，不再仅是传统分散的、单一的底层设备。除了要具备高性能、高安全、高可靠等特征之外，还要有虚拟化、并行分布、自动分层、弹性扩展、异构资源整合、全局缓存加速等多方面的特点，才能满足具备大数据特征的业务应用需求。 尤其在云安防概念被热炒的时代，随着高清技术的普及，720P、1080P随处可见，智能和高清的双向需求、动辄500W、800W甚至上千万更高分辨率的摄像机面市，大数据对存储设备的容量、读写性能、可靠性、扩展性等都提出了更高的要求，需要充分考虑功能集成度、数据安全性、数据稳定性，系统可扩展性、性能及成本各方面因素。 目前市场上的存储架构如下：

信息管理系统—数据存储与管理

大学《数据存储与管理》实验报告 年3月28日

供应商 产品 运货商 供应商 雇员 产品 订单明细 订单 类别 客户 运货商 ? 3．打开 Microsoft Access,点击新建数据库标签，输入“Solomon”作为数据库名称， 并点击创建；点击屏幕左栏里的表，点击使用设计器创建表，在设计视图中按标签 输入每个关系的字段名，数据类型和说明，选中作为主键的字段名，点击主键按钮， 然后保存，并命名。（例下图） 供应商 ID 公司名 称 联系人 姓名 联系人 职务 地址 城 市 地 区 邮政编 码 国 家 电话 传真 主 页 1 佳佳乐 陈小姐 采购经 理 西直门大街 110 号 北 京 华 北 100023 中 国 (010) 65552222 2 康富食 品 黄小姐 订购主 管 幸福大街 290 号 北 京 华 北 170117 中 国 (010) 65554822 3 妙生 胡先生 销售代 表 南京路 23 号 上 海 华 东 248104 中 国 (021) 85555735 (021) 85553349 产品 ID 产品名称 供应商 类别 单位数量 单价 库存量 订购量 再订购量 1 苹果汁 佳佳乐 饮料 每箱 24 瓶 ￥18.00 39 0 10 2 牛奶 佳佳乐 饮料 每箱 24 瓶 ￥19.00 17 40 25 3 蕃茄酱 佳佳乐 调味品 每箱 12 瓶 ￥10.00 13 70 25 运货商 ID 公司名称 电话 1 急速快递 (010) 65559831 2 统一包裹 (010) 65553199 3 联邦货运 (010) 65559931

大数据时代的云存储技术

大数据时代的云存储技术 一、前言随着我国信息技术领域的不断发展，我国的网络行业的发展迅速，并且取得了相应的成就。云存储技术的发展，使大数据的存储成为可能，使人们的生活更加便捷，各行业得到更好的发展，我们应该更多地了解云存储，使云存储为人类做贡献。 二、大数据时代介绍及云存储概念 1、大数据时代介绍 大数据到底有多大?一组名为/ 互联网上一天的数据告诉我们，一天之中，互联网产生的全部内容可以刻满 1.65 亿张DVD；发出的邮件有2940亿封之多（相当于美国两年的纸质信件数量）；发出的社区帖子达200万个（相当于5时代6杂志770年的文字量）；卖的手机为37.8 万台，高于全球每天出生的婴儿数量37.1 万。 2、云存储概念云存储是在云计算概念上延伸出来的一个新概念，它是指通过集群应用、网格技术或分布式文件系统或类似网格计算等功能联合起来协同工作，并通过一定的应用软件或应用接口，对用户提供一定类型的存储服务和访问服务。让云存储成为企业私有云，使得企业能够将资源切换到需要的应用上，根据需求访问备份的数据。它将备份服务器，备份软件、存储设备集合在一起， 形成云存储。 三、云存储分类及优势

1、云存储分类 按照服务对象可以把云存储分类如下： (1)公共云存储。公共云存储可以以低成本提供大量的文件存储。供应商可以保持每个客户的存储、应用都是独立的、私有的，公共云存储可以划出一部分来用作私有云存储。 (2)私有云存储。通过私有云存储，一个公司可以拥有或控制基础架构，以及应用的部署。私有云存储可以部署在企业数据中心或相同地点的设施上。私有云可以由公司自己的IT 部门管理，也可以由服务供应商管理。相比传统存储模式，云存储的租购模式显得更加灵活方便，其实，企业自己构建一个数据中心需要购买硬件等必备设施及复杂多变的维护管理。 (3)混合云存储。这种云存储把公共云和私有云结合在一起。主要用于按客户要求的访问，特别是需要临时配置容量的时候。 2、云存储的优势 存储容量大、成本低：根据用户岗位和需求合理分配空间，用户不用担心空间不足。同时大大减少移动存储设备的使用，降低了企业成本。 (1)易扩展：根据服务器使用人数和空间扩展存储空间，不影响前 端用户的使用 2）可靠安全：数据同步有效避免了介质存储数据造成丢 失损坏的问题。同时对服务器采用磁盘阵列和磁带脱机备份方式，保障了云存储的安全。

基于云环境下的海量大数据存储系统的设计

1 云环境下海量大数据存储系统平台搭建 MapReduce 是一种能有效对数据进行处理的编程模式，主要采取的是文件系统以及数据管理两种体系，前者以GFS 格式呈现，后者以BigTable 格式呈现。基于MapReduce 开源信息处理的Hadoop 平台受到了越来越多研究人员的关注，因此需要相关部门整合管控机制和管理措施，优化管理流程，对商业计算模式中的分布式计算予以系统化整合，确保核心技术能发挥其实际优势。 Hadoop 平台是开源组织结合MapReduce 工作原理进行设置后形成的分布式处理框架体系，也是云计算环境中应用较为广泛的软件项目。在系统结构中，要借助相应程序完善硬件处理，实现容错和扩展机制，从根本上提高可靠性和扩展性，从而为系统运行结构升级创设良好的空间[1]。 Hadoop 平台，主要分为HDFS、Hbase 和MapReduce。HDFS 主要应用在硬件设备上，是整个平台结构的最底层系统，能存储有效性为TB 级别的海量数据，并且能为程序提供更加高吞吐量的数据访问项目，在数据访问过程中，其本身就存在一定的顺序，更加适合对于数据较为密集型的项目予以分析和判定，从而得出有效的信息内容和体系[2]。 Hbase 本身是开源实现，其基本构造是在底层之上，能为系统提供分布式数据库服务，在实际运行过程中，也能按照存储模式完成数据处理，并且优化实时读写项目，为规划数据集随机访问提供保障，实现管理标准和管理目标。 MapReduce 是整个平台系统的核心部分，能有效对海量数据进行分布式处理，并且在集群运行体系建立后，完善应用程序，其整体编程结构和操作较为简单，因此，开发者在处理相关信息的过程中，只需要对数据进行函数编写即可，对任务调度和容错管理提供保障，从而真正优化分布式应用程序的完整性，为后续管理工作奠定了基础。 2 云环境下海量大数据存储系统设计流程 2.1 设计文件系统 在存储系统设计的过程中，要对节点给予重视，较为常见的节点是数据节点和非数据节点。目前在大数据存储系统中，数据节点主要是DataNode 形式，而非数据节点则更加倾向于管理节点和监控节点，能为Matster 节点所用。 Client 节点，这种节点在实际应用过程中主要是获取海量信息以及分布式系统的基础性程序，能保证客户访问工作的完整性和实效性，并且借助网络应用业务服务器，也能对相关网络结构予以应用，维护海量数据存储系统的访问接口，一定程度上升级主机和服务器管理效率。 DataNode 节点，其是整体系统结构中的关键点，不仅仅能负责常规化运行任务，保证数据存储过程、查询过程以及事务处理过程的完整性，也能结合系统的基本需求完善计算过程，确保相应的节点参数之间能形成有效的关系，从而一定程度上升级系统之间的联系程度。需要注意的是，在对节点进行分析的过程中，相关人员能结合地域的邻居节点和非邻居节点对系统内部分布式数据应用展开深度分析。若是只存在一层关系管理的节点结构，则整个操作较为繁琐，会对后续处理工作造成影响。因此，在研发相关数据体系的过程中，节点将系统分为三层管理层级，能保证相同的域节点之间通信单价和质量较好，并且为每个组内关系节点的连接提 基金项目：内蒙古科技大学重点教改项目资助（JY2016003）。

[参考论文]大数据存储技术标准化论文

[参考论文]大数据存储技术标准化论文大数据存储技术标准化论文 摘要:大数据作为信息化时代的战略新兴产业，发展速度势不可挡，虽然目前国内还没有大数据存储的统一标准，但国内很多公司关注并投入到这一领域。制定符合中国国情的大数据存储接口标准，对促进整个产业的稳定发展具有重要的现实意义。 1 引言 随着互联网Web2.0的兴起和云计算的发展，大数据的价值越来越受到人们的重视，人们对数据的处理实时性和有效性要求也越来越高。大数据的应用已经进入了各行各业了，如商业智能、公共服务、科学研究等领域。目前大数据的分析技术发展十分迅速，尤其是大数据分析平台Hadoop得到了各大厂商的极大关注，基于Hadoop平台进行的大数据分析、数据存储研究正在进行[3]。目前国际、国内尚未出现大数据分析的全流程标准服务和接口定义，本文研究的重点是根据国内大数据的实际现状，采用hadoop平台进行大数据存储处理的全流程分析以及各个功能模块进行对比研究，提出建立大数据存储的标准化体系的建议，有利于促进形成大数据存储的基础性标准，从而为产业发展提供了有力的保障。 2 大数据存储技术的种类 大数据可能由TB级(或者甚至PB级)信息组成，既包括结构化数据(数据库、日志、SQL等)以及非结构化数据(社交媒体帖子、传感器、多媒体数据)[2]。大部分这些数据缺乏索引或者其他组织结构，可能由很多不同文件类型组成。针对不同类型的海量数据，业 界提出了不同的存储技术。 2.1 分布式文件系统

分布式文件系统主要代表有Google的GFS和Hadoop中的HDFS。GFS是一个可扩展的分布式文件系统，是针对与大规模数据处理和Google应用特性而设计的，他运行在廉价的普通硬件上，可以提供高容错、高性能的服务。 HDFS是开源的分布式文件系统(Hadoop Distributed File System)，运行在跨机架的集群机器之上，具有高吞吐量来访问大数据集应用程序。它采用了主/从结构，由一个NameNode节点和多个DataNode节点来组成，NameNode主节点是主服务器，管理文件系统的命名空间和客户端对文件的访问操作;DataNode是集群中一般节点，它负责节点的数据的存储。客户端通过NameNode 向DataNode节点交互访问文件系统，联系NameNode获得文件的元数，而文件I/O 操作则是直接和DataNode进行交互的。HDFS允许用户以文件的形式存储数据，HDFS将大规模数据分割成多个64M为单位的数据块，采用数据块序列的形式存储在多个数据节点组成的分布式集群中。它具有很强的可扩展性，通过在集群中增加数据节点来满足不断增长的数据规模，同时它也具有高可靠性和高容错性，每个数据块在不同的节点中有三个副本，在海量大数据处理方面有很强的性能优势。 2.2 半结构化数据NoSQL数据库 NoSQL是一种打破了关系型数据库长久以来占主导地位的快速成长起来的非关系松散数据存储类型，这种数据存储不需要事先设计好 的表结构，它也不会出现表之间的连接操作和水平分割。他可以弥补关系数据库在处理数据密集型应用方面表现出的性能差、扩展性差、灵活性差等问题，NoSQL数据库了是作为关系数据库的补充。目前主流的NoSQL数据库有文档型数据库、列存储数据库、键值对(Key-Value)存储数据库。 (1)列存储数据库:列式数据库是以列相关存储架构进行数据存储的数据库，主要适合与批量数据处理和即席查询[1]。列存储将所有记录中相同字段的数据聚合存储，它通常用于应付分布式存储文件系统。典型的列存储数据库有Cassandra、

基于云技术的存储方案

基于云技术的存储方案 大数据时代，移动互联、社交网络、数据分析、云服务等应用的迅速普及，对数据中心提出革命性的需求，存储基础架构已经成为IT核心之一。政府、军队军工、科研院所、航空航天、大型商业连锁、医疗、金融、新媒体、广电等各个领域新兴应用层出不穷。数据的价值日益凸显，数据已经成为不可或缺的资产。作为数据载体和驱动力量，存储系统成为大数据基础架构中最为关键的核心。 传统的数据中心无论是在性能、效率，还是在投资收益、安全，已经远远不能满足新兴应用的需求，数据中心业务急需新型大数据处理中心来支撑。除了传统的高可靠、高冗余、绿色节能之外，新型的大数据中心还需具备虚拟化、模块化、弹性扩展、自动化等一系列特征，才能满足具备大数据特征的应用需求。这些史无前例的需求，让存储系统的架构和功能都发生了前所未有的变化。 基于大数据应用需求，“应用定义存储”概念被提出。存储系统作为数据中心最核心的数据基础，不再仅是传统分散的、单一的底层设备。除了要具备高性能、高安全、高可靠等特征之外，还要有虚拟化、并行分布、自动分层、弹性扩展、异构资源整合、全局缓存加速等多方面的特点，才能满足具备大数据特征的业务应用需求。 尤其在云安防概念被热炒的时代，随着高清技术的普及，720P、1080P随处可见，智能和高清的双向需求、动辄500W、800W甚至上千万更高分辨率的摄像机面市，大数据对存储设备的容量、读写性能、可靠性、扩展性等都提出了更高的要求，需要充分考虑功能集成度、数据安全性、数据稳定性，系统可扩展性、性能及成本各方面因素。 目前市场上的存储架构如下：

（1）基于嵌入式架构的存储系统 节点NVR架构主要面向小型高清监控系统，高清前端数量一般在几十路以内。系统建设中没有大型的存储监控中心机房，存储容量相对较小，用户体验度、系统功能集成度要求较高。在市场应用层面，超市、店铺、小型企业、政法行业中基本管理单元等应用较为广泛。 （2）基于X86架构的存储系统 平台SAN架构主要面向中大型高清监控系统，前端路数成百上千甚至上万。一般多采用IPSAN或FCSAN搭建高清视频存储系统。作为监控平台的重要组成部分，前端监控数据通过录像存储管理模块存储到SAN中。 此种架构接入高清前端路数相对节点NVR有了较高提升，具备快捷便利的可扩展性，技术成熟。对于IPSAN而言，虽然在ISCSI环节数据并发读写传输速率有所消耗，但其凭借扩展性良好、硬件平台通用、海量数据可充分共享等优点，仍然得到很多客户的青睐。FCSAN在行业用户、封闭存储系统中应用较多，比如县级或地级市高清监控项目，大数据量的并发读写对千兆网络交换提出了较大的挑战，但应用FCSAN构建相对独立的存储子系统，可以有效解决上述问题。 面对视频监控系统大文件、随机读写的特点，平台SAN架构系统不同存储单元之间的数据共享冗余方面还有待提高;从高性能服务器转发视频数据到存储空间的策略，从系统架构而言也增加了隐患故障点、ISCSI带宽瓶颈导致无法充分利用硬件数据并发性能、接入前端数据较少。上述问题催生了平台NVR架构解决方案。 该方案在系统架构上省去了存储服务器，消除了上文提到的性能瓶颈和单点故障隐患。大幅度提高存储系统的写入和检索速度;同时也彻底消除了传统文件

存储管理系统

河南城建学院 《操作系统》课程设计说明书 设计题目：储存管理系统 专业：计算机科学与技术 指导教师：张娜张玉华、郭猛、陈福彦 班级：0814141 学号：081414144 姓名：王文旭 同组人：王德桐 计算机科学与数据学院 2016 年6月20日

摘要 存储管理子系统是操作系统中最重要的组成部分之一，它的目的是方便用户使用和提高存储器利用率。 当程序的存储空间要求大于实际的内存空间时，就使得程序难以运行了．虚拟存储技术就是利用实际内存空间和相对大的多的外部储存器存储空间相结合构成一个远远大于实际内存空间的虚拟存储空间，程序就运行在这个虚拟存储空间中．能够实现虚拟存储的依据是程序的局部性原理，即程序在运行过程中经常体现出运行在某个局部范围之内的特点．在时间上，经常运行相同的指令段和数据（称为时间局部性），在空间上，经常运行与某一局部存储空间的指令和数据(称为空间局部性），有些程序段不能同时运行或根本得不到运行。虚拟存储是把一个程序所需要的存储空间分成若干页或段，程序运行用到页和段就放在内存里，暂时不用就放在外存中．当用到外存中的页和段时，就把它们调到内存，反之就把它们送到外存中．装入内存中的页或段可以分散存放．

目录 1.程序运行环境----------------------------------------------------- 2 2.设计目的--------------------------------------------------------- 2 3.总体设计--------------------------------------------------------- 2 3.1主程序流程图---------------------------------------------- — 3 3.2FIFO()算法流程图--------------------------------------------- 3 3.3LRU()算法流程图---------------------------------------------- 4 3.4NUR()算法流程图-----------------------------------------------5 4.详细设计----------------------------------------------------------5 4.1 定义结构体----------------------------------------------------5 4.2随机函数------------------------------------------------------5 4.3定义函数------------------------------------------------------5 4.4定义变量------------------------------------------------------5 4.5算法分析------------------------------------------------------5 5.运行结果----------------------------------------------------------6 6.问题分析----------------------------------------------------------8 7.心得体会----------------------------------------------------------8 8.程序源码----------------------------------------------------------9

智能交通大数据与云应用解决方案

智能交通大数据及云应用平台解决方案 随着日益增长的交通“大数据” ，给交通管理创新带来的新挑战，以及对交通管 理工作提出的新要求，交通信息化建设必然步入云计算智慧应用阶段，利用云计算破解当前诸多交通瓶颈问题。精品文档，超值下载 什么是交通大数据 交通概念很大，所涉及的范围很广，如城市道路交通指数、地铁运行数据、 一卡通乘客刷卡数据、港口集装箱数据、机场航班数据、轨道交通运营数据、远 洋及内河航道船舶数据、物流车辆及货物数据、公交车实时数据、出租车行车数据、空气质量状况、气象数据、道路事故数据、高架匝道运行数据、以及衍生的 相关拥堵、事故、违法信息等都属于交通数据。我们通常所提的城市公安交通管 理大数据是指在城市智能交通建设和运营的过程中，从视频监控、卡口电警、路况信息、管控信息、营运信息、 GPS定位信息、 RFID 识别信息等每天产生的大量数据，并借助信息化手段将这些相互关联的数据整合到一起（比如车辆信息、地 图信息、人员信息、违规违章记录信息等等），形成一个有价值数据链，从而知 道城市交通信息化建设，为公安交通实战应用服务，为市民出行服务。 什么是云分析 云分析系统具备超高的计算性能，单机设备每天处理的信息量最大高达 2000 万张图片。云分析具备对卡口、电警以及部分监控设备拍摄的车辆图像信息的结构化智能分析功能，主要包括识别图像中车辆的品牌、型号、年款、车身颜色、 类别、异常特征（如遮挡面部、遮挡号牌）、唯一性局部特征（如年检标志、车 内饰物）等关键信息。 可对提交的图像中的车辆车牌颜色及车牌号进行二次识别，通过大数据进 行，时间、地理、轨迹等的对比识别，以得出分析结果。 过去几年，智能交通系统建设取得了长足的进步与发展，针对道路交通违法、交通安全等，不断在不同的时间，不同的阶段建立了交通卡口、违法检测、道路 智慧监控、交通事件监测等信息化系统，但这些信息化系统所采用的设备、平台均来自于不同的厂家，采用的标准，上下级不能很好的实现级联，与公安系统融合度不高，无法进行集中管理，资源共享，发挥统一的实战作用。

SAN存储管理系统设计

华网最初称为新华通讯社网站，它是我国最大的新闻网站之一。它的主要业务内容是新闻发布、免费电子邮件和门户搜索。为了满足这些方面以及进一步开展电子商务和其他信息处理业务的需求，新华网不仅需要很强的计算能力来及时处理大量的业务数据，同时，由于电子商务本身的特殊性，还需要整体系统具有极强的稳定性和可管理性，使系统能够长时间安全可靠地正常运转。对于信息系统来说，其稳定可靠性根本上还取决于数据存储系统的性能。因此，新华网需要一个能保证数据安全性、可管理性、可访问性和可扩展性的存储解决方案。最近，新华网进行了大规模的技术改造，网站性能得到很大提高，接入Internet的带宽由原来的2Mbps一跃而升为100Mbps。同时，在网络系统内部也采用了许多新技术，比如在系统存储方面，采用了新兴的存储区域网络（SAN）技术就是一个很好的实例。 存储管理系统设计原则 新华网根据对关键业务数据资料的存储管理需求，确定下述主要原则。 1. 安全性原则 电子商务服务系统及其他信息服务系统要求保证7×24小时不间断工作，所以必须从设备选型和方案设计上保证系统的安全性和高可用性。应用系统需要安全性能极好的群集高可用热备份软件，该软件应具有应用广泛、切换迅速、用户界面友好和配置方便等特点。在任何应用环节出现故障的情况下，群集软件能够做到不停机切换，确保系统平衡运行。此外，存储方案应该具有数据自动备份机制。备份系统应考虑到大容量电子邮箱的特点。针对该特点进行设计和提供解决方案。 2. 可管理性与系统高效原则 为保证数据存储的可管理性，方案设计要减少管理的复杂性，最好能利于多台服务器共享集中管理的磁盘阵列存储器。要能够保证系统的高可用性，不仅做到当某台服务器的应用出现故障时能立即自动将应用切换到其他服务器，而且当一台服务器运行多个应用中出现一个故障时，能够做到只将该应用切换到其他服务器，而其他应用仍可在原服务器上继续运行。要有针对应用系统的实时监测功能，当硬件数据出现故障时，能及时向系统管理人员报告。要能实现应用数据的在线检索等等。同时，电子商务和关键应用要求系统对数据具有高速访问和可持续访问的能力，因此数据系统的设计首先要建立一套高效的存储系统机制，包括采用先进的存储技术和先进的存储系统软件。 3. 可扩展性原则 除了系统硬件要符合技术潮流外，与之相配的软件也需采用先进技术，以利于整个系统的平滑升级。硬件可配置稳定性高、易扩充的磁盘阵列，适应升级以保护现有投资，并保证应用的连续运行。应采用先进的SAN 存储技术，将存储网独立于应用系统，建立合理的存储布局，以使数据在得到高度共享和高速访问的同时，也实现了集中管理和无限扩展。应采用

大数据时代下的三种存储架构

大数据时代下的三种存储架构 大数据时代下的三种存储架构 大数据时代，移动互联、社交网络、数据分析、云服务等应用的迅速普及，对数据中心提出革命性的需求，存储基础架构已经成为 IT核心之一。政府、军队军工、科研院所、航空航天、大型商业连锁、医疗、金融、新媒体、广电等各个领域新兴应用层出不穷。数 据的价值日益凸显，数据已经成为不可或缺的资产。作为数据载体 和驱动力量，存储系统成为大数据基础架构中最为关键的核心。 传统的数据中心无论是在性能、效率，还是在投资收益、安全，已经远远不能满足新兴应用的需求，数据中心业务急需新型大数据 处理中心来支撑。除了传统的高可靠、高冗余、绿色节能之外，新 型的大数据中心还需具备虚拟化、模块化、弹性扩展、自动化等一 系列特征，才能满足具备大数据特征的应用需求。这些史无前例的 需求，让存储系统的架构和功能都发生了前所未有的变化。 基于大数据应用需求，“应用定义存储”概念被提出。存储系统作为数据中心最核心的数据基础，不再仅是传统分散的、单一的底 层设备。除了要具备高性能、高安全、高可靠等特征之外，还要有 虚拟化、并行分布、自动分层、弹性扩展、异构资源整合、全局缓 存加速等多方面的特点，才能满足具备大数据特征的业务应用需求。 尤其在云安防概念被热炒的时代，随着高清技术的普及，720P、1080P随处可见，智能和高清的双向需求、动辄500W、800W甚至上 千万更高分辨率的摄像机面市，大数据对存储设备的容量、读写性能、可靠性、扩展性等都提出了更高的要求，需要充分考虑功能集 成度、数据安全性、数据稳定性，系统可扩展性、性能及成本各方 面因素。 目前市场上的存储架构如下：

大数据管理与治理(全文)

大数据管理与治理（全文） 胡经国 本文作者的话： 本全文由已在百度文库发表的本文2篇连载文档汇集而成。特此说明。 一、大数据管理与Hadoop 1、Hadoop概述 Hadoop是大数据分布式处理框架，是一项开源技术，是当今与大数据应用最为息息相关的数据管理平台。它主要由Yahoo创建于2006年；一部分基于由Google在一些技术论文中所阐述的思想。它创建不久，不少互联网公司采用该技术并开始对其自身的发展贡献力量。在过去几年，Hadoop已经演变成一种有着基础设施组件和相关工具的复杂生态系统；而且它被各家供应商打包在一起成为商业Hadoop发行版本。 对于高级分析活动来说，在集群服务器上运行的Hadoop，为建立一个高性能、低成本的大数据管理架构提供了途径。随着人们逐渐意识到其能力的提升，Hadoop的应用蔓延到了其他行业，包括对混合有传统结构化数据和新型非结构化数据以及半结构化数据的应用程序的报告和分析。其中包括：网络点击流数据、在线广告信息、社交媒体数据、医疗记录以及来自制造设备的传感器数据和源于互联网设备的数据。 2、Hadoop核心组件 Hadoop包含了大量开源软件组件。这些组件拥有用于计算、处理、管理和分析大量数据的核心模型，而这些数据则由各种各样的支撑技术所包围。这些核心组件包括： ⑴、HDFS HDFS（Hadoop Distributed File System）是Hadoop分布式文件系统。它支持传统的分级目录和文件系统；而传统的分级目录和文件系统则是将文件分布于Hadoop集群中的存储节点上，例如DataNodes（数据节点）。 ⑵、MapReduce MapReduce是可以对批量应用程序进行并行处理的编程模型和执行框架。 ⑶、YARN YARN（Yet Another Resource Negotiator）是负责管理任务调度。它为运行中的应用程序分配集群资源，并在可用资源出现争用时进行仲裁。它同时还对正在处理中任务的进展进行追踪和监控。