Teradata大数据一体化平台介绍
国产化替代全面开花星环科技用自研创新技术说话
国产化替代全面开花星环科技用自研创新技术说话“聚力攻坚基础软件，加速分布式数据库/混合事务分析处理数据库等产品研发推广。
”“十四五”规划明确，“强化基础组件供给，大力发展云计算/大数据/人工智能/区块链等平台软件开发框架”。
核心技术是国之重器，加速推进核心领域关键技术突破，完成核心网络中的软硬件国产替代是国家的一项长期战略。
5月26日，“向星力·未来数据技术峰会（FDTC）”在上海成功举办。
为了实现数量处理的智能化、多模态、平民化，星环科技推出众多创新产品，星环大数据基础平台TDH+星环数据云平台TDC、星环分布式交易型数据库KunDB、分析型数据库ArgoDB、分布式图数据库StellarDB、引擎 Scope、时序数据库TimeLyre、数据科学平台Sophon Base等完全满足信创要求，不但可以替换国外的商业和开源大数据平台、数据库等基础软件产品，而且拥有大量成功的应用案例，为用户创造新的价值。
1.星环TDH+TDC协同替换CDP，大数据基础平台更上一层楼星环科技自研的大数据基础平台TDH和星环数据云平台TDC联合，可以完美地替代CDH/HDP和CDP，提升功能、性能、稳定性、易用性、扩展性、可靠性、安全、国产生态支持等能力，提供多种模型支持能力，性能提升可以达到5到100倍，原厂专业服务能力更强。
新发布的星环THD9.3和TDC3.2以新一代湖仓集存储、多模型统一架构、综合性能提升、基于容器的资源管理技术、多租户等技术引领发展。
星环大数据基础平台TDH 9.3推出新一代湖仓集存储格式 Holodesk，一份数据满足数据湖的离线实时接入、数仓的复杂加工以及数据集市的分析需求，告别数据冗余。
新一代湖仓集统一存储 Holodesk在数集方面，支持基于Holodesk存储格式的集市分析，存储&计算双升级，分析性能大幅提升；在数仓方面，支持完整四种事务隔离级别，支持复杂批处理加工、数仓模型拉链表等，无需手工计算分桶数，自适应数据分布自动合并小文件；在数据湖方面，离线导入/实时写入，生态对接 Spark/Flink/Sqoop，时间旅行。
Teradata系统架构及特性
Teradata系统架构及特性Teradata基础知识和使用过程中应该注意的问题Teradata系统架构及特性DW项目组赵世辉2010年5月Teradata基础知识和使用过程中应该注意的问题Teradata系列培训基础培训1. 2. 3. Teradata软硬件体系架构原理Teradata数据库对象介绍Teradata工具集介绍中级培训1. Teradata数据库设计规范2. Teradata SQL规范3.数据仓库Teradata平台管理规范高级培训1. 2. 3. 4. 5.| 2Teradata工具使用方法和技巧Teradata程序设计与开发数据库高级管理数据库调优。
内部资料请勿外传Teradata基础知识和使用过程中应该注意的问题目录Teradata软硬件体系结构Teradata数据库原理及特点Teradata 数据保护机制Teradata系统访问配置及连接方式Teradata使用中的一些问题及案例分析| 3内部资料请勿外传Teradata基础知识和使用过程中应该注意的问题Teradata系统的硬件构成BynetBynet线光纤PLine/Sline以太网存储阵列MPP节点AWS| 4备份服务器内部资料请勿外传磁带库Teradata基础知识和使用过程中应该注意的问题Teradata主机结构MPP系统工作站集群模式批量处理优化底层并行线性扩展均衡负载高可用性热备组件RAID技术Clique技术| 5内部资料请勿外传Teradata基础知识和使用过程中应该注意的问题AWS及备份设备收集显示主机、存储、Bynet所有模块运行信息设备管理的统一界面AWS通过TVI进行远程维护和故障通知基于LAN-BASE备份技术由备份服务器处理备份任务，减轻数据库压力备份服务器使用Netvault工具，可在AWS上的客户端操作备份恢复由机械手+磁带驱动器+磁带槽位+磁带组成根据磁带的条码自动实现磁带的拆卸和装填磁带库可远程控制，可多驱动器并行工作和交叉工作| 6内部资料请勿外传Teradata基础知识和使用过程中应该注意的问题扩展知识：Teradata主机产品线55015502550企业入门级数据仓库或部门级的数据集市46节点140 TB5__企业级的数据仓库系统，应用于战略性和操作性的企业智能化的EDW/ADW 1024节点10 PB用途数据集市或开发测试机在极端大量数据环境中的分析扩展性(支持数据量)单节点6 TB1024节点50 PB| 7内部资料请勿外传Teradata基础知识和使用过程中应该注意的问题建行数据仓库生产设备的演变硬件- 18(+1)个TD 5500H节点- *****双核- 144GB内存- 100TB数据库空间软件- OS: Suse Linux 9 - DB: TD V2R6.2硬件- 6个TD 5450H节点- ***** - 24GB内存- 16TB数据库空间硬件- 8个NCR 5251节点- 32C@733MHZ - 32GB内存- 4TB数据库空间软件- OS: MP-RAS 4 - DB: TD V2R5 软件- OS: MP-RAS 4 - DB: TD V2R52008年设备更新2007年设备更新2006年DW上线| 8内部资料请勿外传Teradata基础知识和使用过程中应该注意的问题目录Teradata软硬件体系结构Teradata数据库原理及特点Teradata 数据保护机制Teradata系统访问配置及连接方式Teradata使用中的一些问题及案例分析| 9内部资料请勿外传Teradata基础知识和使用过程中应该注意的问题Teradata数据库底层结构VPROC虚处理软件并行控制软件系统软件Applications/ Utilities (TPA)主机直连Channel Drivers Gateway Software局域网硬件| 10内部资料请勿外传Teradata基础知识和使用过程中应该注意的问题Teradata数据库工作原理SQL请求结果返回基本读写过程解析器解析引擎PE将SQL请求拆分成各AMP的请求以便并行处理PE优化器解析器分解接收到的SQL交易请求，验证语法、权限等分发器优化器产生最优的查询方案信息传递层(MPL)分发所优化的方案到AMP数据通过表PI的HASH值均匀分布到各AMP管理的磁盘(写)AMPAMPAMPAMP信息传递层可汇总各AMP数据，将最终结果返回客户端(读)数据数据数据数据| 11内部资料请勿外传Teradata基础知识和使用过程中应该注意的问题PE( Parsing Engine )一种VPROC,用于解释SQL请求、接收输入记录、审查数据、发送信息到AMP每个节点2个PE,每个PE能并发操作120条会话，每个会话能处理多个请求当多个用户同时访问系统时，Teradata能够通过PE在各节点间自动平衡负载，不需要人工干预可以由工具(TDQM、TDWM)控制查询的执行过程| 12内部资料请勿外传Teradata基础知识和使用过程中应该注意的问题AMP( Access Module Processor )一种VPROC,拥有内存和CPU资源，与一个VDISK连接，管理数据库/表的部分数据每节点根据需求可划分多个AMP控制所有磁盘交互及部分数据库的操作，如读、写、转换、格式化等一个请求可以分发到所有AMP一起共同工作，每个AMP也可以同步工作于多个请求各个AMP并行处理，互不干扰，交易处理结果在信息传递层汇总后，直接返回给应用程序内部资料请勿外传| 13Teradata基础知识和使用过程中应该注意的问题Teradata数据库特点专为海量数据仓库等OLAP应用设计多节点的单一数据库系统跨多代设备线性扩展自动数据分配机制可实现多维并行内嵌分析决策功能采用SPOOL技术易于管理| 14内部资料请勿外传Teradata基础知识和使用过程中应该注意的问题专为数据仓库等OLAP系统设计OLAP数据库VS OLTP数据库OLAP 数据库(Teradata) OLTP数据库(Oracle)数据来源典型业务数据量响应速度用户数量本身不产生数据，来源于生产系统数据在系统中产生中的操作数据基于查询的分析系统基于交易的处理系统复杂查询，经常使用多表连结、全每次交易涉及的数据量小表扫描等，涉及的数据量庞大响应时间与具体查询有很大关系对响应时间要求非常高操作特性用户数量相对较小，其用户主要是用户数量非常庞大，主要是操业务人员与管理人员作人员由于业务问题的不固定，数据库的数据库的各种操作主要基于索各种操作不能完全基于索引进行引进行内部资料请勿外传| 15Teradata基础知识和使用过程中应该注意的问题多节点的单一数据库系统可运行于单个或多个节点多个节点组成一个整体的数据库系统，每个结点有单独的IP地址，都连入系统网络各结点之间自动进行负载平衡并提供结点互为备份的高可靠性客户端可以从不同渠道以不同方式连接，连接时可自动实现负载均衡客户端访问的不是某个具体结点，而是整个数据库数据库资源无法从物理上实现完全的分割| 16内部资料请勿外传Teradata基础知识和使用过程中应该注意的问题不同代设备的线性扩展设备型号5500H 30÷ AMP数量22 5555H 50÷30 42 5600H 80÷单节点TPerf性能每AMP性能1.41.61.9TPerf值是衡量Teradata设备性能的指标，以第一代型号设备5100性能为基准1,后续型号Tperf是与5100的性能比值AMP数量可以根据要求进行增减，但受到磁盘数、背板带宽、接口数量、CPU、内存等限制多代混存会产生资源浪费，一般最多4-5代共存| 17内部资料请勿外传Teradata基础知识和使用过程中应该注意的问题自动数据分配机制通过对PI的哈希运算将数据记录均匀分布到各AMP; 记录RowID由行哈希值和一个32位的UV组成；AMP根据数据记录的RowID确定物理存储位置；最新TD R13提供了Non-PI表解决了传统数据库的“数据重组”问题| 18内部资料请勿外传Teradata基础知识和使用过程中应该注意的问题Teradata的多维并行技术查询并行多个VPROC并行最终结果最终结果查询并行各AMP处理自己的数据步内并行每个VPROC中多进程求和求和多步并行SQL语句的并行任务分解JOIN JOINJOIN JOINjoin表C表C表D步内并行1. Select C 2. Select D 3. C join D表A表A多步并行| 19表B表B内部资料请勿外传Teradata基础知识和使用过程中应该注意的问题内嵌的数据分析功能提供多种OLAP函数累计和CSUM、移动平均MAVG、移动和MSUM、移动差分MDIFF、采样SAMPLE、限定*****等所有函数在Teradata内部以并行方式来工作可以自定义函数UDF可嵌入外部厂商的产品功能SAS、MicroStrategy等BI功能SilkRoute、SAP等企业管理功能| 20内部资料请勿外传Teradata基础知识和使用过程中应该注意的问题SPOOL技术SPOOL是未使用的且连续的数据库空间(类似虚拟内存),与Perm、Temp空间一起以AMP为单位分配，且使用不同Cylinder适合大数据量、并行处理的特点(与传统数据库在内存中处理相比)在工作量适中、无Fallback的系统中，SPOOL最少占总数据库空间的25%―30%好的调优策略可减少对SPOOL空间的占用每个用户的SPOOL的在建立时设置SPOOL的类型Volatile。
大数据系列专题（1）：星环科技——企业级大数据基础软件的先行者
证券研究报告 | 2022年10月19日大数据系列专题（1）：星环科技——企业级大数据基础软件的先行者证券分析师：熊莉S0980519030002联系人：黄浩峻行业研究 · 深度报告投资评级：超配（维持评级）证券分析师：朱松S0980520070001报告摘要l星环科技是国内领先的企业级大数据基础软件开发商。
星环科技是国内领先的企业级大数据基础软件开发商，围绕数据的集成、存储、治理、建模、分析、挖掘和流通等数据全生命周期提供基础软件及服务，已形成大数据与云基础平台、分布式关系型数据库、数据开发与智能分析工具的软件产品矩阵，支撑客户及合作伙伴开发数据应用系统和业务应用系统，助力客户实现数字化转型。
2022年6月，公司多个产品或子产品入选Gartner发布的《中国数据库管理系统供应商识别指南》，在识别的8类数据库管理系统产品中，公司入选产品覆盖其中7类，是覆盖超过7类或以上产品的四家厂商之一，以及覆盖多模数据库的四家厂商之一。
l公司营收保持稳健增长，毛利率维持高位。
公司营收保持稳健增长，公司营业收入从2018年的1.13亿元增长到2021年的3.31亿元，复合增速43.1%，公司当前各项费用投入较大，目前仍处于亏损状态。
公司作为大数据产品型公司，2018-2021年毛利率分别为61.61%、60.69%、58.02%、58.94%，毛利率水平维持高位，此外，公司十分重视研发投入，研发费用绝对值保持稳定增长，研发费用率依旧维持高位。
从客户行业划分来看，金融、能源、政府等为公司当前主要行业。
l以大数据基础平台为核心，构建明日数据世界。
公司主要为客户提供数字化基础设施底层、中间层的基础软件和技术服务，支持客户的技术团队及合作伙伴构建数据和业务应用系统，助力客户进行数字化转型。
大数据基础软件业务为公司主营业务，营收占比超八成，主要包括大数据与云基础平台软件（TDH和TDC）、分布式关系型数据库（ArgoDB和KunDB）、数据开发与智能分析工具（TDS和Sophon）三大类。
达蒙数据使用-概述说明以及解释
达蒙数据使用-概述说明以及解释1.引言1.1 概述概述部分的内容可以写为：达蒙数据（Damon Data）是一家专注于数据分析和数据可视化的科技公司。
在当今信息化和数字化的时代，大数据已成为推动经济发展和社会进步的重要资源。
然而，对于一般企业和个人来说，如何高效地利用和处理这些庞大的数据量仍然是一个巨大的挑战。
达蒙数据的出现，正是为了解决这一挑战而诞生的。
该公司提供了一套完整的数据分析解决方案，涵盖了数据采集、数据清洗、数据建模、数据分析和数据可视化等多个环节。
通过专业的技术和先进的算法，达蒙数据使得企业和个人能够更加轻松地理解和利用数据的价值。
在实际应用中，达蒙数据已经显示出巨大的潜力和优势。
无论是企业管理者需要分析市场趋势、消费者行为，还是学术界研究人员需要探索各个领域的关联性，达蒙数据都能够提供定制化的解决方案，并帮助他们快速准确地获得所需的数据结果。
正因为如此，越来越多的企业和个人开始重视和采用达蒙数据。
通过对数据的深入研究和挖掘，他们能够更好地了解市场的需求，优化产品设计，改进运营策略，从而更好地满足客户的需求，提升企业的竞争力。
综上所述，达蒙数据的使用不仅可以提高数据处理的效率和准确性，还能够为企业和个人带来更多的商业机会和竞争优势。
未来，随着科技的不断进步和数据的不断膨胀，达蒙数据有望在数据领域继续发挥更大的作用，并成为推动社会进步的重要力量。
1.2 文章结构文章结构部分从整体上介绍了本文的组成和章节划分，具体可包括以下内容：文章结构部分旨在说明本文的整体组织方式和章节划分，以帮助读者快速了解文章的内容和结构。
本文分为引言、正文和结论三个部分。
引言部分主要概述了本文的主题和背景，并向读者介绍了本文的结构和目的。
正文部分是本文的核心，主要包括了四个要点的讨论。
每个要点都会详细说明其相关信息和细节，并提供相关的案例分析或实证研究。
结论部分则对全文进行了总结和分析，并对未来的展望进行了一定的探讨。
大数据平台解决方案
4.数据安全：需确保数据安全和合规性，遵循国家相关法律法规；
5.数据应用：需提供丰富的数据挖掘和可视化功能，辅助企业决策。
三、解决方案
1.数据采集与传输
（1）采用分布式数据采集技术，实现对多源异构数据的实时采集；
（2）设计高效的数据传输机制，确保数据传输的实时性和完整性；
（1）数据挖掘
结合业务需求，运用机器学习、深度学习等算法，进行数据挖掘和智能分析。
（2）可视化展示
采用可视化工具，将分析结果以图表、地图等形式进行展示，提高决策效率。
四、实施策略
1.项目规划：明确项目目标、范围、时间表和资源需求；
2.技术选型：根据业务需求，选择合适的大数据技术栈；
3.团队建设：组建专业的项目团队，包括项目经理、开发人员、数据分析师等；
（3）对采集的数据进行预处理，包括数据清洗、去重、转换等，提升数据质量。
2.数据存储
（1）采用分布式存储技术，构建可扩展的大数据存储平台；
（2）根据数据类型和业务需求，选择合适的存储引擎，如HDFS、HBase、Kudu等；
（3）设计合理的存储策略，实现数据的高可靠性和高性能。
3.数据处理与分析
（1）采用大数据处理框架（如Spark、Flink等），实现数据的实时处理和离线分析；
2.技术风险：选择成熟的大数据技术和工具，降低技术风险；
3.项目管理风险：加强项目进度管理和沟通协作，确保项目按时按质完成；
4.法律合规风险：遵循国家法律法规，确保项目合法合规。
六、总结
本方案旨在为企业提供一套合法合规的大数据平台解决方案，实现数据的高效存储、计算和分析。通过构建完善的数据治理体系，确保数据的真实性、准确性、完整性和安全性。同时，借助数据挖掘和可视化技术，助力企业挖掘潜在商机，提升决策水平。在实施过程中，需关注风险防范，确保项目顺利推进。
Teradata大数据一体化平台介绍
产品说明
动态数据仓库产品，支持SSD 动态数据仓库产品，不支持SSD 数据仓库一体机 数据集市一体机，SMP节点 海量数据分析一体机 Hadoop一体机 Aster一体机 Aster数据库软件（仅限部分客户） Hadoop软件 Teradata提供企业云部署环境 双/多系统管理解决方案 虚拟存储/多级存储解决方案 Teradata平台互联互通解决方案 基本功能已集成在Teradata一体机中，数据实验室等额外功能需付费 整合营销解决方案 Teradata-SAS高性能分析一体机 Teradata-SAP分析解决方案 TD提供免费的ABU备份软件，由客户提供网络备份环境 TD提供备份插件，由客户提供带机、带库等备份架构 TD提供完整备份解决方案，包括NBU备份软件，以及Quantum，Da ta Domain等备份设备 包含元数据、数据质量、数据标准等 ETL调度工具 门户产品 管理驾驶舱 前端工具，数据挖掘分析工具
teradatagca可销售产品一览表产品类型产品定位最新产品型号产品说明teradata6750h6750hx动态数据仓库产品支持ssdteradata6700c动态数据仓库产品丌支持ssdteradata2800数据仓库一体机teradata670h670c数据集市一体机smp节点teradata1700海量数据分析一体机haddopappliancehadoop一体机探索平台asterapplianceaster一体机astersoftwareonlyaster数据库软件仅限部分客户hadoopsoftwareonlyhadoop软件teradatadatalabteradata提供企业云部署环境unity双多系统管理解决方案tvs虚拟存储多级存储解决方案querygridteradata平台互联互通解决方案viewpoint基本功能已集成在teradata一体机中数据实验室等额外功能需付费applicationcim整合营销解决方案teradataappliancesasteradatasas高性能分析一体机teradataanalyticssapteradatasap分析解决方案abuappliancebackuputilitytd提供免费的abu备份软件由客户提供网络备份环境tdeteradataextensiontd提供备份插件由客户提供带机带库等备份架构advocatedbartd提供完整备份解决方案包括nbu备份软件以及quantumdatadomain等备份设备数据管控teradata数据管控平台包含元数据数据质量数据标准等etlautomationetl调度工具teradataportal门户产品tetadatadashboard管理驾驶舱合作伙伴产品qlikviewspotfiretableaumicrostrategycelebrus前端工具数据挖掘分析工具其它工具其它产品数据库系统管理软件产品硬件产品数据平台数据仓库数据备份合作产品datamartapplianceintegratedbigdataplatformdatawarehouseapplianceactiveenterprisedatawarehouseappliancehadoopasterbiganalyticsappliancesashighperformanceanalytics规模up8tbup234pbup54p
Teradata数据库介绍
SMP 体系架构
Multi-Node MPP
NCR Rack-Based Cabinets
NCR MPP系统的一些特性
Teradata数据库软件:它允许多个SMP运行在Teradata数据库上，并扮演单个 实例角色．
可升级的BYNET连接:当增加节点时，相应的增加了带宽． 并行可升级性：通过安装/升级多个SMPs 实现软件的并行安装和升级． AWS（Administration Workstation） :单点操作控制及升级服务管理． SMP：SMP只需要负责管理各自资源 还有一些冗余的组件：两个BYNET,在一个磁盘组中有两个磁盘控制器,又模
Network-Attached client software Overview
CLI提供对Teradata最大限度的连接和访问性，ODBC作为业内标准是更多的应用程序 可以连接到Teradata
Micro Teradata Director Program (MTDP) 是Teradata 提供的网络连接环境下的TDP实现，它和渠道连接下的TDP功能基本一致，唯一的区别 是它不负责session在多个PEs之间的分配，此功能由运行在Teradata系统上的Connect and Assign Servers 实现
据集成的企业范围的数据库，保证数据的一致性 高可用性 并行装载及卸数处理
强大的并行装载，load与unload工具可升级性，这些工具如：Fastload、 Multiload、TPump、and FastExport
主题
What is Teradata? Teradata数据库竞争优势 Teradata RDBMS 架构 Teradata 系统架构 Teradata 数据库与数据库用户的比较 数据存储和访问
大数据分析一体机概述
• 平台即服务 • 软件即服务 • 数据即服务…
35% “By 2015,
of total server shipped value will be as
integrated systems.”
“到2015年，35%的服务器都将以集成系统方式 交付”
• Gartner Data Center Conference presentation
Job Map
JobTracker
NameNode
CPU CPU CPU CPU
备主备
CPU CPU CPU CPU
备主备
DataNode
CPU CPU CPU CPU
备主备DBiblioteka taNodeCPU CPU CPU CPU
备主备
DataNode
DataNode
使用浪潮的底层保障
业务连续性保证 是传统分布式计算中最为复杂的开发目标。通常当系统规
3、实时性的技术挑战： 一般而言，像数据仓库系统、BI应用，对处 理时间的要求并不高。因此这类应用往往运 行1、2天获得结果依然可行的。但实时处理 的要求，是区别大数据应用和传统数据仓库 技术、BI技术的关键差别之一。
网络架构、数据中心、运维的挑战：
人们每天创建的数据量正呈爆炸式增长，但 就数据保存来说，目前的技术改进不大，而 数据丢失的可能性却不断增加。
类型
产品
数据仓库一体机
数据库一体机 中间件一体机 内存数据库一体机
其他
Oracle Exadata、Teradata、IBM PureData System（for nzsql）、 EMC Greenplum
Oracle Exadata、IBM PureData System（for DB2）、华为 FusionCube（for Oracle）
大数据的解决方案
大数据的解决方案随着互联网的快速发展和技术的不断进步，大数据成为了当今社会互联网应用的重要组成部分。
大数据解决方案是处理海量数据的方法和工具，以帮助企业从数据中获得有价值的信息，进而支持决策制定和业务发展。
本文将介绍大数据解决方案的概念、应用场景以及一些常见的解决方案。
什么是大数据解决方案？大数据解决方案是指为了处理和管理大规模数据而设计的方法、工具和平台。
这些解决方案旨在帮助企业从海量数据中提取、存储、处理和分析有用的信息。
所谓大数据，是指数据量太大而无法通过传统的数据库管理系统进行处理和分析的数据。
大数据解决方案通常包括以下几个方面的内容：1.数据采集与存储：大数据解决方案应该能够高效地采集和存储海量数据，包括结构化数据（如传感器数据、数据库数据等）和非结构化数据（如文本、图像、视频等）。
2.数据处理与分析：大数据解决方案需要具备强大的数据处理和分析能力，能够对大规模数据进行高效的处理、清洗、聚合和建模，以及快速地进行数据挖掘和分析。
3.数据可视化与呈现：大数据解决方案还需要提供数据可视化和呈现的功能，将复杂的数据以图表、报表等形式展示给用户，帮助用户更直观地理解和分析数据。
4.数据安全与隐私：由于大数据涉及到大量的敏感信息，大数据解决方案也需要具备一定的数据安全保障措施，以防止数据泄露和隐私侵犯。
大数据解决方案的应用场景在各个领域，大数据解决方案都得到了广泛的应用。
以下是一些常见的应用场景：1. 金融行业金融行业是大数据解决方案的重要应用领域之一。
通过大数据解决方案，金融机构可以对海量的金融数据进行分析，以识别潜在的风险、预测市场趋势，并进行智能投资组合管理和信用风险评估。
2. 零售行业大数据解决方案在零售行业也具有重要的应用价值。
通过对顾客购买行为和偏好进行分析，零售商可以实现个性化推荐、智能定价和库存管理，提高销售额和顾客满意度。
3. 交通运输交通运输领域面临大量的数据，如智能交通系统采集的交通流量数据、车辆传感器数据等。
大数据的存储技术
大数据的存储技术大数据存储技术是指用于存储和管理大数据的各种技术和方法。
随着互联网、物联网和移动互联网的快速发展，大数据的规模和复杂度越来越大，传统的存储技术已经无法满足大数据的存储需求。
因此，大数据存储技术变得越来越重要。
本文将介绍大数据存储技术的相关概念、特点和技术，以及目前主流的大数据存储技术，包括分布式文件系统、NoSQL数据库、数据仓库等。
同时，我们还将讨论大数据存储技术的应用场景和未来发展趋势。
一、大数据存储技术的相关概念和特点1.1大数据存储技术的概念大数据存储技术是指用于存储和管理大数据的各种技术和方法。
大数据存储技术与传统的数据存储技术相比，具有以下特点：1)大规模：大数据存储技术需要能够存储和处理非常庞大的数据量，通常是TB、PB甚至EB级别的数据。
2)高可扩展性：大数据存储技术需要具有良好的可扩展性，能够在不影响性能的情况下动态地扩展存储容量。
3)高性能：大数据存储技术需要具有高性能，能够快速地读写大规模的数据。
同时，还需要能够支持并发访问和复杂的数据分析操作。
4)多样性：大数据存储技术需要能够存储和管理各种类型的数据，包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据。
1.2大数据存储技术的特点大数据存储技术具有以下特点：1)分布式存储：大数据存储技术通常基于分布式存储架构，能够将数据存储在多台独立的服务器上，并实现数据的分布式访问和处理。
2)高可靠性：大数据存储技术需要具有高可靠性，能够在硬件故障或其他问题出现时保证数据的安全性和完整性。
3)高性能：大数据存储技术需要具有高性能，能够快速地读写大规模的数据，并支持复杂的数据处理和分析操作。
4)低成本：大数据存储技术通常以低成本的硬件和开源软件为基础，能够降低存储成本并提高存储效率。
以上是大数据存储技术的相关概念和特点，接下来我们将介绍目前主流的大数据存储技术。
二、主流的大数据存储技术大数据存储技术包括分布式文件系统、NoSQL数据库、数据仓库等多种技术和方法，下面我们将介绍这些主流的大数据存储技术。
沃趣数据库全栈产品解决方案介绍
①12台两路服务器 ②2 x Intel Xeon Silver 4108 CPU ③32GB Memory (4 x 8 GB) ④2 x 1.2TB 10K SAS硬盘 ⑤板载4 x 1GbE 以太网卡 ⑥2 x 56 Gb Single-Port IB FDR HCA卡 ⑦22 x 1.6TB NVMe SSD
存储节点介质输出
QLink实现设备远程IO访问的无损输出
NVMeoF协议，未来兼容以太 iSer协议
计算节点设备映射
8
平衡的硬件组合提升IO带宽，降低IO延迟
计算
网络
存储
Intel Xeon Scalable CPU 提供极致运算能力
56/100Gb Infiniband网络 提供高速网络通道
新一代NVMe闪存介质 提供高速IO能力
稳定性极好 性能极强
软硬件、数据库深度监控 扩展性好 兼容性好
三层分离架构 产品线完整
中
QData一体机架构拓扑图
开放式
①采用标准 x86 Server ②架构开放, 性价比高, 可维护性高
分布式
①计算 & 存储 ②消除单点故障 ③性能 & 容量水平扩展
高性能
①Infiniband，RDMA，NVMe，SSD , RDMA , Flash
QPlus备份方案
实时同步 对主库性能几乎无影响 差异备份、节约空间
日志记录
09:00 10:00 11:00
36
QPlus自动化管理：一键搭建备库
向导式搭建
1 标准化的操作过程
2 高度自动化
37
一键主备切换
应用层
一键主备切换
1 日常主备切换演练
大数据可视化分析平台介绍
大数据可视化分析平台一、背景与目标基于邳州市电子政务建设的基础支撑环境，以基础信息资源库（人口库、法人库、宏观经济、地理库）为基础，建设融合业务展示系统，提供综合信息查询展示、信息简报呈现、数据分析、数据开放等资源服务应用。
实现市府领导及相关委办的融合数据资源视角，实现数据信息资源融合服务与创新服务，通过系统达到及时了解本市发展的综合情况，及时掌握发展动态，为政策拟定提供依据。
充分运用云计算、大数据等信息技术，建设融合分析平台、展示平台，整合现有数据资源，结合政务大数据的分析能力与业务编排展示能力，以人口、法人、地理，人口与地理，法人与地理，实现基础展示与分析，融合公安、交通、工业、教育、旅游等重点行业的数据综合分析，为城市管理、产业升级、民生保障提供有效支撑。
二、政务大数据平台1、数据采集和交换需求：通过对各个委办局的指定业务数据进行汇聚，将分散的数据进行物理集中和整合管理，为实现对数据的分析提供数据支撑。
将为跨机构的各类业务系统之间的业务协同，提供统一和集中的数据交互共享服务。
包括数据交换、共享和ETL等功能。
2、海量数据存储管理需求：大数据平台从各个委办局的业务系统里抽取的数据量巨大，数据类型繁杂，数据需要持久化的存储和访问。
不论是结构化数据、半结构化数据，还是非结构化数据，经过数据存储引擎进行建模后，持久化保存在存储系统上。
存储系统要具备高可靠性、快速查询能力。
3、数据计算分析需求：包括海量数据的离线计算能力、高效即席数据查询需求和低时延的实时计算能力。
随着数据量的不断增加，需要数据平台具备线性扩展能力和强大的分析能力，支撑不断增长的数据量，满足未来政务各类业务工作的发展需要，确保业务系统的不间断且有效地工作。
4、数据关联集中需求：对集中存储在数据管理平台的数据，通过正确的技术手段将这些离散的数据进行数据关联，即：通过分析数据间的业务关系，建立关键数据之间的关联关系，将离散的数据串联起来形成能表达更多含义信息集合，以形成基础库、业务库、知识库等数据集。
teradata数据仓库简介
案例二：某电商公司的数据仓库应用
总结词
智能的数据分析
详细描述
某电商公司利用Teradata数据仓库进行智能的数据分析。通过数据仓库，电商公司能够全面了解用户 行为、产品趋势和市场动态。基于数据分析结果，电商公司优化了产品推荐、库存管理和物流配送， 提升了用户体验和业务效益。
案例三：某政府机构的数据仓库实践
数据仓库优化
为了平衡大规模数据处理和查询性能，出现了新型数据仓库技术，如 列式存储、向量化计算等，以提高数据处理和查询效率。
03
CATALOGUE
Teradata数据仓库简介
Teradata公司简介
成立时间
Teradata成立于1979年，是全球领先的数据仓库和数据分析解决 方案提供商。
总部位置
Teradata总部位于美国，在全球范围内拥有广泛的客户和合作伙伴 。
产品与服务
Teradata提供数据仓库、大数据解决方案、云计算和人工智能等服 务，帮助企业实现数据驱动的决策。
Teradata数据仓库的特点
高效性能
Teradata数据仓库采用高性能的硬件和 软件架构，支持大规模数据的快速查询
和处理。
模块化架构
Teradata数据仓库采用模块化架构，将数据仓库划分为多个模块，包括数据集 成模块、数据存储模块、数据查询模块等。这种设计可以提高系统的可扩展性 和灵活性。
数据存储技术
列式存储
Teradata采用列式存储技术，将数据按照 列进行存储，而不是传统的行式存储。列 式存储可以提高数据压缩比和查询效率， 尤其适用于大量数据的分析查询。
阐述本报告的目的和主要内容，为后 续章节提供概述。
分析企业对于数据仓库的需求，以及 Teradata数据仓库如何满足这些需求 。
数据仓库(Teradata)
服务使用的财务信息 / 财务记录产品的成本和付款
OFFER （服务）
产品产生事件 / 事件包括产品类
定位网络/ 网络支持的位置
NETWORK （网络）
服务通过网络实现 / 网络支持服务
网络产生事件 / 事件包括网络类
广告针对特定产品 /
产品通过广告实现营销
cLDM – 核心主题
ETL服务器
AT&T
中央数据库
Fload Mload Fexport TPump Access Module
End Users
Teradata电信业cLDM的商业价值
使你能够轻松回答下列业务问题…
▪ 谁是我们最有价值的客户… ▪ 按在网时间、消费金额、收入、年龄、地域、业务规模... ▪ 按产品使用情况 (国内、国际、接线员服务、呼叫卡、全部)
▪ 在我们最好的客户中，谁最有可能流失？ ▪ 我们的基站有问题吗？ 我们可以将流失模式与用户的家庭关系或一个呼叫
Teradata数据仓库
Dr. Zhang Jian Senior Technical Consultant TD China, Apr., 2009
公司介绍
NCR公司介绍
▪ 创建于1884年，120年历史 ▪ 包括三大部门
– 数据仓库事业部 / Teradata – 金融服务 / ATM – 零售服务 / POS
•LDM逻辑数据模型 •详细交易数据 •面向主题 •3NF
•数据清洗／转换／加载 •文本文件
结算
•数据转换／压缩/传输 •文本文件 •标准数据接口
•面向业务流程 其他 •3NF
Teradata电信业cLDM
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大数据接入方案
大数据接入方案概述大数据是当今企业决策的重要支持工具，可以帮助企业从各个角度进行数据分析和预测，从而做出更明智的决策。
为了实现大数据分析，企业需要建立一套高效的大数据接入方案，以确保数据的准确性、完整性和及时性。
本文将介绍一个常见的大数据接入方案，包括数据采集、数据传输、数据存储和数据处理等环节的解决方案。
数据采集数据采集是大数据接入的第一步，它是指将各种数据源的数据进行收集和整合。
常见的数据源包括企业内部系统、传感器数据、外部数据源等。
内部系统数据采集企业内部系统是大数据分析的重要数据来源。
为了将内部系统的数据纳入大数据分析范围，可以使用以下几种方法进行数据采集：1.日志采集：对于存在日志的系统，可以通过采集系统生成的日志文件，将其中的关键信息提取出来并存储到大数据平台中。
2.数据库同步：对于数据库驱动的系统，可以利用数据库的数据同步功能，将关键数据实时或定期地同步到大数据平台。
3.API接口：如果内部系统提供了API接口，可以通过调用API接口将数据推送到大数据平台。
外部数据源采集除了内部系统数据，外部数据源也是大数据分析的重要数据来源。
外部数据源可以是公开的数据集、社交媒体数据、传感器数据等多种形式。
1.爬虫采集：对于公开的数据集或网页数据，可以使用爬虫技术进行数据采集。
通过编写爬虫程序，可以从目标网站上抓取数据，并将数据保存到大数据平台中。
2.API接口调用：一些外部数据源提供了API接口，可以通过调用接口获取数据并存储到大数据平台中。
数据传输在数据采集完成后，需要将采集到的数据传输到大数据平台进行存储和处理。
数据传输应该满足以下几个要求：1.高效性：数据传输的速度应足够快，以便及时将数据传输到大数据平台。
2.安全性：数据传输过程中应采用加密和身份验证等安全机制，以保护数据的安全性。
3.稳定性：数据传输过程中应保持稳定，避免数据丢失或传输失败。
为了满足以上要求，可以使用以下几种数据传输方案：1.消息队列：使用消息队列来进行数据传输，可以实现高效、稳定和安全的数据传输。
大数据平台描述
大数据平台在系统结构上包括数据采集系统、数据库管理系统、数据融合系统、资源服务管理系统、平台管理系统、任务调度管理系统、数据分析系统、数据可视化系统，如图所示:图：大数据平台系统结构1.1.1.1数据采集系统1）系统概述数据采集子系统通过多种方式和途径，把政府和企业各个部门的数据、物联网的数据、互联网的数据汇聚到大数据中心。
基于大容量、消息和事件的数据导入，面向不同格式的结构化、非结构化和流形式的城市数据，提供易于运营的多种数据源管理和格式转换以及原始数据的临时存储。
2）系统结构数据采集子系统通过丰富多样可供选择的采集方式，包括系统直采填写、数据导入、数据交换、网络抓取、API接口调用、感知设备对接等多种方式把政府和企业各个部门的数据汇聚到数据服务中心。
数据格式包括传统的结构化数据，或视频、录音、图片、文本等非结构化的数据，并可实现采集自动归类和预处理。
其基本原理如下图所示：图：数据采集总体架构数据采集子系统通过不同数据节点，通过数据的推拉，将政府和企业各部门的数据汇聚到数据服务中心，形成数据服务中心的基础数据资源库。
3)系统功能数据采集系统的功能包括数据源管理、指标项管理、集群管理、流程管理、流程日志、服务日志、插件管理。
(1)数据源管理：数据源管理主要解决政府各个部门、互联网爬取站点和物联网设备的数据源注册和管理，目前系统支持数据源包括：MySQL数据库、Oracle数据库、Hbase、Hive、NoSQL数据、云数据库、大文件系统、小文件系统等各种关系性数据库和非关系数据库。
数据源中存储了所有建立数据库连接的信息，就象通过指定文件名可以在文件系统中找到文件一样，通过提供正确的数据源名称，用户可以找到相应的数据库连接；能够实现多类型数据源的注册、查询和管理等功能。
(2)指标项注册：包括采集指标项注册，下发指标项注册，对需要做共享交换的数据进行登记，配置好交换数据的源和目标，这个功能就是对所有指标项做统一的管理。
大数据Aster介绍
Worker Node1
CPU1 CPU2
Worker Node2
CPU1 CPU2
xxx Node
CPU1 CPU2
Loader Node1
CPU1 CPU2
Memory
Memory Disk1 Disk2 Disk3 ……
Memory Disk1 Disk2 Disk3 ……
Memory Disk1 Disk2 Disk3 ……
•
6
库内的MapReduce支撑高性能的高级分析
• 用SQL数小时内完成的查询和报表，SQLMapReduce只需几秒钟
为报表或交互式的分析查询提供行和列的存 储选择
14
Footer
Teradata Aster 数据分布计算(MPP)
15
Footer
Virtual workers: 副本和可用性
结构化数据
新的分析算法 (时间序列/ 路径 /图/文字)
发现和挖掘
多结构数据
分析和 行动
抓取，转 换，加工
传统的SQL分析
统一数据架构（UDA）
ERP
业务概念视图
集成 & 管控 迁移 管理 访问 整合数据仓库平台(已有) Hadoop平台 (Teradata Hotonworks)
战略智能
市场营销 市场人员
＞ 交互式分析 快速探索 • SQL_MR/GR敏捷 迭代、组合、开发 • 100+预装函数
＞ MPP • 行/列存储 • 混合负载管理 • 高性能
真正的分析探索平台（100+个分析函数）
路径分析和 模式匹配
文本分析和 情感分析
统计分析和 机器学习
开放的分析平台
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产品说明
动态数据仓库产品，支持SSD 动态数据仓库产品，不支持SSD 数据仓库一体机 数据集市一体机，SMP节点 海量数据分析一体机 Hadoop一体机 Aster一体机 Aster数据库软件（仅限部分客户） Hadoop软件 Teradata提供企业云部署环境 双/多系统管理解决方案 虚拟存储/多级存储解决方案 Teradata平台互联互通解决方案 基本功能已集成在Teradata一体机中，数据实验室等额外功能需付费 整合营销解决方案 Teradata-SAS高性能分析一体机 Teradata-SAP分析解决方案 TD提供免费的ABU备份软件，由客户提供网络备份环境 TD提供备份插件，由客户提供带机、带库等备份架构 TD提供完整备份解决方案，包括NBU备份软件，以及Quantum，Da ta Domain等备份设备 包含元数据、数据质量、数据标准等 ETL调度工具 门户产品 管理驾驶舱 前端工具，数据挖掘分析工具
Teradata’s vision and mission have be clear and focused on data and analytics to provide business insights leading to our customer’s success.
咨询/服务
Integrated Marketing Management
Teradata 大数据一体化平台介绍
Agenda
挑战篇—市场竞争让我们更强大 方案篇—武器装备让我们更自信 思考篇—战术思考让我们更高效
2
从报表统计到数据驱动的变革促成Teradata的方案架构演变史
销售和实施，从单一产品到多种复杂软硬件产品及架构演进
Just Give Me Some Give Me Give Me All Data Fast, Simple & Eபைடு நூலகம்fectively!
数据存储、数 据获取、数据 提纯处理一体 机。 Hortonworks HDP 1.1
大数据分析数 据探索平台， 内嵌SQLMapreduce 处理新型数据 和数据源
9
720
SAS High Performance Analytics
Up to 40TB RAM
SAS高性能分 析模型开发专 用一体机
软件产品 系统管理
TVS QueryGrid Viewpoint CIM Teradata Appliance for SAS Teradata Analytics for SAP ABU (Appliance Backup Utility) TDE (Teradata Extension) Advocated BAR
3. 数据仓库/分析服务： 开发、数据治理、生产管 理、Managed Services、 培训认证、CS等。 5. 整合营销产品和服务
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Teradata GCA可销售产品一览表
产品类型 产品定位
数据仓库 硬件产品 数据平台 探索平台 数据库
最新产品型号
Teradata 6750H/6750HX Teradata 6700C Teradata 2800 Teradata 670H/670C Teradata 1700 Haddop Appliance 4 Aster Appliance 4 Aster Software-Only Hadoop Software-Only Teradata Data Lab Unity
Application 合作产品
数据备份 其它产品
数据管控 其它工具
Teradata数据管控平台 ETL Automation Teradata Portal Tetadata Dashboard Qlikview，Spotfire，Tableau，Micr ostrategy， Celebrus
合作伙伴产品
2. 行业解决方案：金融（如， 资金链、担保圈）、通信、保险、 零售(如，DCM需求链管理)、 交通运输、媒体娱乐、制造、健 康医疗、能源等。
1. 数据仓库/大数据分析 产品: 硬件、数据库软件、 数据库增强feature、数 据管理工具、行业逻辑数 据模型、数据整合工具。
4. 合作伙伴：软件、咨询
Appliance for Hadoop
Aster Big Analytics Appliance
规模
Up to 8TB Up to 234PB Up to 54PB
Up to 61PB
Up to 10PB
Up to 5PB
负载 场景
战略智能， 测试/开发 分析型历史 战略和运营智 决策支持系 或者小型数 库，深度探 能，实时更新， 统， 快速扫 据集市 索平台 动态负载 描
三大快速增长的市场
DWaaS/Cloud
Data Warehousing
Big Data Analytics
三大核心能力
UDA/面向不同负载需求的平台家族
5
Agenda
挑战篇—市场竞争让我们更强大 方案篇—武器装备让我们更自信 思考篇—战术思考让我们更高效
6
Teradata数据解决方案五大领域——可获得销售业绩认可
8
面向不同负载需求的Teradata一体化平台家族
已打包服务器、存储、数据库软件、管理/工具软件、交换软硬件
1700
2800
6750
670
Data Mart Appliance
Data Integrated Big Warehouse Data Platform Appliance
Active Enterprise Data Warehouse
Data and Fast!
But Do It Efficiently!
Good Data
1990’s
企业级数据仓库/整合数据仓库
2000’s
全面分析生态环境
2010’s
3
数据集市
更多的竞争对手/合作伙伴，更加复杂的市场环境，我们如何应对
4
Teradata的价值定位和战略焦点，决定了我们的产品体系
QueryGrid 加速实现UDA落地
Teradata Unified Data Architecture
营销管 业务运营系统 客户&合作伙伴 一线用户 业务分析师 数据科学家 工程师&编程者
TERADATA OR ASTER 数据库 TERADATA QUERYGRID