大数据存储与处理:PPT要点大题

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大数据存储与处理概述(PPT 45张)

大数据存储与处理概述(PPT 45张)

应用
• 寻找和赵老师兴趣相同的人 • 他们虽然看的是不同的片,但发现了他们的 兴趣相同 • 通过UI矩阵发现的
SVDห้องสมุดไป่ตู้问题
• 结果难以解释
• 为什么这么多维?
• U和V很Dense!
• 占空间多
CUR
CUR
• 正确地选择行/列 • 构造中间矩阵 • 消除冗余的行/列
缘起
• 克服SVD的问题 • M = CUR • 随机找c行,组成C
大数据存储与应用 降维
课程主页: /?page_id=397 陈一帅 chenyishuai@
介绍
• 为什么要降维?
• 找出规律,压缩数据量
几维?
降维
看起来2维,其实1维
看起来3维,其实2维
内容
• 特征值与特征向量 • PCA(主元素分析)Principal-Component Analysis • SVD(奇异值分解)Singular-Value Decomposition • CUR分解
应用
• 已知:赵老师喜欢Matrix,给它评分为5, • 问:赵老师喜欢什么类型的片? • qV计算,把赵老师投影到概念空间上
应用
•给赵老师推荐什么片? •把赵老师的概念向量qV,乘视频的概念向量VT, 得到推荐的视频向量
= [1.64 1.64 1.64 -0.16 -0.16]
•给他推荐《异形》
• U:左奇异向量 Left singular vectors 单位正交矩阵 • :奇异值 Singular values对角阵, • V:右奇异向量 Right singular vectors 单位正交矩阵

• 二维 • M的秩 r = 2
科幻 浪漫

2024大数据ppt课件完整版

2024大数据ppt课件完整版
2024大数据ppt课件完整版
目录 CONTENTS
• 大数据概述与发展趋势 • 数据采集与预处理技术 • 数据存储与管理技术 • 数据分析与挖掘算法 • 数据可视化与报表呈现技巧 • 大数据安全与隐私保护策略
01
大数据概述与发展趋势
大数据定义及特点
01
数据量在TB、 PB甚至EB级别以上的数据。
,降低医疗成本。
金融科技
利用大数据技术进行风 险控制和客户管理,提 高金融业务的智能化水
平。
智能制造
通过大数据分析优化生 产流程,提高生产效率
和产品质量。
02
数据采集与预处理技术
数据来源及采集方法
互联网数据
社交媒体、新闻网站、论坛等。
企业内部数据
CRM、ERP、SCM等系统数据。
数据来源及采集方法
动态交互式报表设计思路
实时更新
通过数据接口实现报表数据的实时更 新,反映最新业务情况。
交互操作
提供筛选、排序、分组等交互功能, 方便用户按需查看和分析数据。
图表联动
实现不同图表之间的联动,当用户在 一个图表上操作时,其他相关图表也 能相应变化。
个性化定制
提供报表样式、布局等个性化定制功 能,满足不同用户的需求。
基于文本的特征提取
对文本数据进行分词、词频统计等操 作。
特征提取和降维技术
• 基于图像的特征提取:提取图像的形状、纹理等 特征。
特征提取和降维技术
主成分分析(PCA)
流形学习
通过线性变换将原始数据变换为一组 各维度线性无关的表示。
通过保持数据的局部结构来发现数据 的全局结构,如Isomap、LLE等。
• 重复值处理:删除或合并重复数据记录。

大数据的存贮和处理课件

大数据的存贮和处理课件
机器学习与大数据
利用机器学习技术对大数据进行分析和发掘,发现数据背后的规律和趋势。
智能化决策
基于大数据和人工智能的决策支持系统,提高决策的科学性和准确性,推动智 能化的发展。
THANK YOU
感谢各位观看
可扩大性。
散布式存储系统通常采用可扩大的架构 ,可以根据数据量和业务需求进行灵活 的扩大,同时支持多种数据类型和数据
访问模式。
散布式存储系统具有高可用性和高可靠 性,可以保证数据的持久性和一致性,
同时支持数据备份和恢复功能。
NoSQL数据库
NoSQL数据库是一种非关系型数据库,它采用键值对、文档、列族或图形等数据结构来存储数据,并 支持灵活的数据模型和水平可扩大性。
数据仓库适用于对大量数据进行查询和分析的 应用场景,如商业智能、决策支持和数据分析 等。
数据仓库具有高性能、高可用性和可扩大性等 特点,可以支持复杂的查询和报表生成,同时 保证数据的安全性和完整性。
数据湖
数据湖是一种集中式的数据存储和处理平台,它可以 存储和管理大量结构化和非结构化数据,包括音频、
大数据的存贮和处理课件
目录
• 大数据概述 • 大数据存储技术 • 大数据处理技术 • 大数据安全与隐私保护 • 大数据挑战与未来发展
01
大数据概述
大数据的定义与特点
定义:大数据是指数据量巨大、类型多样、处 理复杂的数据集合。
01
数据量大:数据量通常在TB级别甚至PB 级别,需要大规模存储和处理。
Streaming 和 MLlib 等组件,分别用于结 构化数据处理、实时数据处理和机器学习。
Flink
一个流处理和批处理的开源框架,具有高性能和可扩大性。
Flink 提供了一个统一的 API,用于处理无界和有界数据流。它支持高吞吐、低延迟的流处理,以及大 规模批处理。Flink 的核心是一个流执行引擎,它能够高效地处理数据流并支持状态计算。此外, Flink 还提供了丰富的窗口函数和连接器,以支持各种数据处理场景。

《大数据基础与应用》教学课件06大数据的存储

《大数据基础与应用》教学课件06大数据的存储
灵活性
大数据存储系统的基础设施规模通常都很大,因此必须经过仔细设计,才能保证存 储系统的灵活性,使其能够随着应用分析软件一起扩容或扩展。在大数据存储环境 中,已经没有必要再做数据迁移了,因为数据会同时保存在多个部署站点。一个大 型的数据存储基础设施一旦开始投入使用,就很难再调整了,因此它必须能够适应 各种不同的应用类型和数据场景。
1 大数据存储的问题
成本
“大”也可能意味着代价不菲。对于那些正在使用大数据环境的企业来说,成本控 制是关键的问题。要想控制成本,就意味着要让每一台设备都实现更高的“效率”, 同时还要减少使用那些昂贵的部件。目前,像重复数据删除等技术已经进入主存储 市场,而且现在可以处理更多的数据类型,这都可以为大数据存储应用带来更多的 价值,提升存储效率。在数据量不断增长的环境中,通过减少后端存储的消耗,哪 怕只是降低几个百分点,都能够获得明显的投资回报。此外,自动精简配置、快照 和克隆技术的使用也可以提升存储的效率。 对成本控制影响最大的因素是那些商业化的硬件设备。因此,很多初次进入这一领 域的用户及那些应用规模最大的用户都会定制他们自己的“硬件平台”,而不是用 现成的商业产品,这一举措可以用来平衡他们在业务扩展过程中的成本控制战略。 为了适应这一需求,现在越来越多的存储产品都提供纯软件的形式,可以直接安装 在用户已有的、通用的或现成的硬件设备上。此外,很多存储软件公司还在销售以 软件产品为核心的软硬一体化装置,或者与硬件厂商结盟,推出合作型产品,如IBM 公司提出的IBM云服务器等。
1 大数据的存储模型
列式数据库
列式数据库是以列相关的存储体系架构进行数据存储的数据库,主要适合于批量数据处理 和即时查询。相对应的是行式数据库,数据以行相关的存储体系架构进行空间分配,主要 适合于大批量的数据处理,常用于联机事务型数据处理。当前常见的列式数据库有 Sybase IQ、C Store、Vertica等。 表6 1所示数据在列式数据库中的存储方式是:数学,语文,英语,综合;100,90, 102,190;104,92,110,198;110,95,120,204;108,85,100,190;120, 99,134,207;121,100,125,220。 这种数据库因为查询需要读取的块少,使用它查询快;因为同一类型的列存储在一起,数 据压缩比高,所以适合大量的数据。但是这种数据库插入更新慢,不太适合数据总是变化 的小数据,不适合做含有删除和更新的实时操作。所以,它是进行DSS(决策支持系统)、 BI(商业智能)的优秀选择,但是并不适合进行OLTP。

大数据的处理和分析ppt课件

大数据的处理和分析ppt课件
• 大数据的分析
– 关键技术概述、PageRank初步
3
大数据的魅力
• 数据挖掘
– 数据挖掘的定义 1. 从数据中提取出隐含的过去未知的有价值的潜
在信息 2. 从大量数据或者数据库中提取有用信息的科学
– 相关概念:知识发现 1. 数据挖掘是知识发现过程中的一步 2. 粗略看:数据预处理数据挖掘数据后处理 预处理: 将未加工输入数据转换为适合处理的形式 后处理: 如可视化, 便于从不同视角探查挖掘结4果
经关联分析,可发现顾客经常同时购买的商品:尿布牛5 奶
大数据的魅力
• 大数据
– 大数据,或称海量数据,指所涉及的数据量规模 巨大到无法通过人工,在合理时间内达到截取、 管理、处理、并整理成为人类所能解读的信息
– 在总数据量相同的情况下,与个别分析独立的小 型数据集相比,将各个小型数据集合并后进行分 析可得出许多额外的信息和数据关系性,可用来 察觉商业趋势、避免疾病扩散、打击犯罪、测定 实时交通路况或判定研究质量等
大数据时代的精髓在于人们分析信息时的 三个转变,这些转变将改变人们决策的制定 和对表象的理解
14
大数据时代的思维变革
• 变革一 — 更多: 不是随机样本, 而是全体数据
1. 随机抽样:用最少的数据获得最多的信息 – 过去由于获取和分析全体数据的困难,抽样调查
是一种常用统计分析方法。它根据随机原则从总 体中抽取部分实际数据进行调查,并运用概率估 计方法,根据样本数据推算总体相应的数量指标
通过统计性的搜索、比较、聚类、分析和归纳, 寻找事件(或数据)之间的相关性 – 一般来说,统计学无法检验逻辑上的因果关系 – 也许正因为统计方法不致力于寻找真正的原因, 才 促进数据挖掘和大数据技术在商业领域广泛应用

大数据存储PPT课件

大数据存储PPT课件

16
01 数据存储的前世今生
2) 关系数据库
行式存储→ACID→关系数据库的问题
Impedance Mismatch
– ORM (Hibernate存在的价值) – 这个问题影响的是开发效率
Not designed to be run on clusters
– Scaling up
– Scaling out
− A 原子性 在事务中执行多个操作是原子性的,要么操作全部
执行,要么一个都不执行
− C 一致性 进行事务的过程中整个数据加的状态是一致的,不
会出现数据花掉的情况
− I 隔离性 两个事务不会相互影响,覆盖彼此数据等
− D 持久化 事务一旦完成,那么数据应该是被写到安全的,持久
化存储的设备上
可编辑课件
03 大数据时代的NOSQL
可编辑课件
4
01 数据存储的前世今生
事件三:出租车
事件 交通拥堵热点提取 对手 武汉1.5万出租车GPS数据 武器 分析车辆速度 结果 每5分钟处理1次
− 1.5万辆车 − 每15秒上传1次 − 匹配、聚类、拟合 − 5分钟
可编辑课件
低密度
高密度
5
有哪些理论可以帮我们做判断?
可编辑课件
6
01 数据存储的前世今生
A: Availability 可用性 26
02 数据库设计的CAP
2) CAP原理
C
一致性
是说数据的原子性,这种原子性在经典 ACID的数据库中是通过事务来保证的;
当事务完成时,无论其是成功还是回滚, 数据都会处于一致的状态;
在分布式环境中,一致性是说多点的数
据是否一致。
可编辑课件

大数据处理中十个关键问题课件

大数据处理中十个关键问题课件

隐私保护与合规性问题
总结词
隐私保护和合规性是大数据处理中必须考虑的问题,需 要遵循相关法律法规和伦理规范,保护个人隐私和合法 权益。
详细描述
隐私保护可以采用匿名化、去标识化和加密等技术手段 ,确保个人隐私不被泄露。合规性需要遵循相关法律法 规和伦理规范,如GDPR、CCPA等隐私法规,以及伦理 指南和行业标准等。同时需要建立完善的合规性审查机 制,对数据处理活动进行审查和监督,确保数据处理活 动符合法律法规和伦理规范的要求。
数据安全性与隐私保护问题
总结词
随着大数据的广泛应用,数据安全性与隐私保护问题日益突 出,需要采取有效的措施来确保数据安全和隐私不被侵犯。
详细描述
在大数据处理过程中,数据的泄露和滥用风险加大,涉及到 用户隐私和企业机密等敏锐信息。因此,需要采取一系列的 安全措施和技术手段来确保数据的安全性和隐私保护,如数 据加密、访问控制、匿名化处理等。
06
数据隐私与安全问题
数据加密与访问控制问题
总结词
数据加密和访问控制是保证数据隐私和安全 的重要手段,需要采取有效的加密算法和安 全控制策略,确保数据在存储、传输和处理 过程中的机密性和完整性。
详细描述
数据加密可以采用对称加密、非对称加密和 混合加密等多种方式,根据数据的重要性和 敏锐性选择合适的加密算法,如AES、RSA 等。访问控制可以通过身份验证、权限管理 和审计机制等手段,限制对数据的访问和操 作,防止未经授权的访问和恶意攻击。
工具学习成本与团队能力
考虑团队对可视化工具的熟悉程度,评估学 习成本,确保团队能够快速上手并高效使用 。
可视化效果与用户体验问题
视觉效果设计
重视可视化效果的呈现,包括色 彩搭配、图表类型选择、布局排 版等,以增强数据的可读性和吸 引力。

大数据的处理和分析课件

大数据的处理和分析课件

数据质量与可信度挑战
数据清洗与整合
大数据中的噪音和异常值对数据质量产生影响, 需要进行数据清洗和整合,提高数据质量。
数据验证与评估
对大数据进行验证和评估是确保数据可信度的关 键步骤,需要采用合适的方法和技术。
数据可视化与解释
将大数据以直观、易懂的方式呈现给用户是提高 数据可信度和可用性的重要手段。
建立因果关系模型
通过建立因果关系模型,揭示数据之间的因果关系,为决策提供更加准确的依据。
04
CATALOGUE
大数据应用案例
商业智能应用案例
01
02
03
客户行为分析
通过分析客户的消费习惯、 喜好等数据,帮助企业了 解客户需求,制定更精准 的营销策略。
市场趋势预测
基于历史数据和市场信息, 预测市场趋势,为企业的 战略决策提供支持。
供应链优化
通过分析供应链数据,优 化库存管理、物流运输等 环节,降低成本,提高效 率。
医疗健康应用案例
个性化治疗方案
基于患者的基因组、生活 习惯等数据,为患者提供 个性化的治疗方案。
疾病预测与预防
通过分析历史病例和流行 病学数据,预测疾病的发 生和传播趋势,为预防措 施提供依据。
医疗资源优化
通过分析医疗资源的使用 情况,优化医疗资源的配 置和管理,提高医疗效率 和质量。
大数据技术发展趋势
实时处理与流计算
随着物联网、社交媒体等应用的普及,实时处理和流计算成为大 数据技术的重要发展趋势。
人工智能与机器学习
人工智能和机器学习技术在大数据处理和分析中的应用日益广泛, 能够提高数据处理和分析的效率和准确性。
云计算与分布式存储
云计算和分布式存储技术为大数据提供了更加高效、灵活和可靠的 处理和分析能力。

数据处理与存储PPT课件

数据处理与存储PPT课件

学校名
团编号

N
运动员
19
第10章数据处理与存储
(3)多对多联系 如果实体集E1中的每个实体与实体集E2中的 多个实体有联系,反之亦然,则称实体集E1 和实体集E2之间的联系是多对多的联系,记 为M:N。
20
第10章数据处理与存储
【例10.6】学生与课程之间的联系
学校实行学分制以后,规定每个学生每学期可选多 门课程,每门课程必须有超过30人选修,才能开设。 请绘出学生与课程的实体-联系图。
在SQL中,关系模式称为数据表;元祖称为 行或者记录;属性称为列或者字段。
37
第10章数据处理与存储
2.SELECT语句
SELECT 列表达式 FROM 数据表名 WHERE 条件表达式
SELECT子句用于指明需要查询的列,可以查 询一个或多个列。
FROM子句用于指明要查询的数据来自哪些 数据表,可以查询一张或多张数据表。
(4)多元联系
一元联系:同一实体集内部实体之间的联系 二元联系:两个实体之间的联系,包括1:1、 1:N和M:N联系。 多元联系:多个实体间的联系。
23
第10章数据处理与存储
【例10.8】班长与学生之间的联系
班长和学生同属于一个学生实体集,他们之间有着 领导与被领导的联系。请绘出班长与学生的实体-联 系图。
33
第10章数据处理与存储
(3) 若实体间的联系是1:N联系,则在N端 实体转换成的关系模式中加入1端实体的主 键。 【例10.14】将例10.4和例10.5的实体-联系 图转换为关系模式
班级(班级号, 班级名, 人数) 学生(学号, 姓名, 年龄, 班级号) 代表团(团编号, 学校名, 住所) 运动员(编号, 姓名, 年龄, 团编号)

大数据处理中十个关键问题课堂PPT

大数据处理中十个关键问题课堂PPT
如何高效调度呾使用计算资源以确保所有用户的服务品质?
可运维可管理
如何确保系统可运维呾可管理,做到在天上对飞机进行维修?
数据通道
如何处理大数据的传输以及与在线呾实时分析系统的整合?
运营平台
如何为数据呾应用的提供者呾使用者提供一个交易平台呾生态环境?
多租户和安全体系
• 基本问题
– 每个租户拥有完整独立的工作空间 – 不同租户之间的数据呾作业完全隔离,支持跨边界授权访问 – 防止恶意代码对系统呾其它租户的影响
阿里云开放平台架构
飞天平台历史回顾
• 飞天的起源
– 2008年底,来自微软研究院的一批年轻人组成了飞天团队 – 从第一行C++代码开始构建飞天分布式操作系统 – 中国制造:伏羲、女娲、盘古、夸父、大禹、有巢、神农 。。。 – 从第一天开始飞天上的所有服务就共享同一个系统内核
• 飞天支撑业务的重要里程碑
如何支撑100个淘宝或10000个中型网站的数据规模?
编程模型
如何在纷繁的编程模型中选择幵保持高度扩展性,幵支持工作流编程?
存储模型
如何在存储不断发展中保持数据格式的兼容性呾互操作性?
大数据处理服务的关键问题(续)
数据正确性
如何确保大数据处理的正确性呾一致性,尤其对于金融呾科学计算应用?
资源调度与效率
Q&A
素材和资料部分来自 网络,如有帮助请下载!
• 编程模型框架
– RESTful API + 多语言SDK + Console – 作业包含多个不同编程模型的任务 – 支持元数据编程呾数据处理编程 – 支持可扩展的多种数据处理编程模型:SQL、MapReduce、。。。
• 数据处理流程支持

数据存储与解决方案56页PPT

数据存储与解决方案56页PPT

60、生活的道路一旦选定,就要勇敢地 走到底 ,决不 回头。 ——左
56、书不仅是生活,而且是现在、过 去和未 来文化 生活的 源泉。 ——库 法 58、问渠哪得清如许,为有源头活水来 。—— 朱熹 59、我的努力求学没有得到别的好处, 只不过 是愈来 愈发觉 自己的 无知。 ——笛 卡儿
数据存储与解决方案
1、纪律是管理关系的形式。——阿法 纳西耶 夫 2、改革如果不讲纪律,就难以成功。
3、道德行为训练,不是通过语言影响 ,而是 让儿童 练习良 好道德 行为, 克服懒 惰、轻 率、不 守纪律 、颓废 等不良 行为。 4、学校没有纪律便如磨房里没有水。 ——夸 美纽斯
5、教导儿童服从真理、服从集体,养 成儿童 自觉的 纪律性 ,这是 儿童道 德教育 最重要 的部分 。—— 陈鹤琴
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大数据地产生:三个阶段:运营式系统阶段,被动存储在数据库中;用户原创内容阶段,,主动;感知式系统阶段,感知式系统地广泛使用.物联网架构:三层,感知层、网络层、应用层.关系:物联网,移动互联网再加上传统互联网,每天都在产生海量数据,而大数据又通过云计算地形式,将这些数据筛选处理分析,提取出有用地信息,这就是大数据分析.资料个人收集整理,勿做商业用途大数据存储系统地分类:分布式数据库,存储结构化数据如, , ;分布式文件系统,存储非结构化数据,如、、;( )数据库:键值存储,如,类似表,存储半结构化数据,常用于分布式缓存;列存储,如、,结构松散,单表操作,不支持多表连接.资料个人收集整理,勿做商业用途大数据地三大关键问题:存储(容量等、吞吐量)、计算(多核、并行)、容错.容错:数据容错、计算任务容错(故障检测、计算数据定位与获取、任务迁移).:并行磁盘;:镜像冗余;;:校验冗余.地特点:扩容能力、成本低(普通机器)、高效率(在数据所在地节点并行计算)、可靠性(冗余、自动重新部署失败任务).资料个人收集整理,勿做商业用途缺点:用实现,地处理虽然没有性能瓶颈,但是对于密集型地任务是一个麻烦,因此,有些算法效率不会提高很多.资料个人收集整理,勿做商业用途进程::、、;资料个人收集整理,勿做商业用途:、.流程:把(地)输入拆分成固定大小地,每个(默认对应个地大小)对应一个,分发到各节点→过程(本地):把原数据转换为键值对地形式,并去除不需要错误地数据;每个任务有一个内存缓冲区(),写入数据达时(先在缓冲区预排序)到本地磁盘,键值对按排列组合(:一次简单地,合并相同地)→送入(其他结点)进行,获取输入地过程是同步多线程进行地().资料个人收集整理,勿做商业用途:包括数据、程序、配置信息.把拆分成和.每隔秒向发送心跳询问有没有任务可做,如果有,让其派发任务给它执行.资料个人收集整理,勿做商业用途作业调度:默认先进先出;支持公平调度(支持多个队列,每个队列可配置一定地资源量,同一队列中地作业公平共享队列中所有资源)、容量计算能力调度(多队列,每个队列中,对同一用户提交地作业所占资源量进行限定).资料个人收集整理,勿做商业用途为什么不采用传统地技术,而是、、,功能分别是什么?资料个人收集整理,勿做商业用途():特有地环境与负载需要.主要处理地数据如爬取地网页、访问日志,计算如词频计算、倒排索引等,特点是单个运算简单、数量庞大、数据相对独立. 资料个人收集整理,勿做商业用途是一种分布式文件系统,用集群方式提升系统整体容量,支持高吞吐量(顺序读写、数据存储地基本单元大).基于大量安装有操作系统地普通构成地集群系统,整个集群系统由一台(通常有几台备份)和若干台构成.中文件被分成固定大小地,分别存储在不同地上,每个有多份(通常为份)拷贝,也存储在不同地上.负责维护中地,即文件名及其信息.客户端先从上得到文件地,根据要读取地数据在文件中地位置与相应地通信,获取文件数据.资料个人收集整理,勿做商业用途():是文件系统,不适合结构化数据地存储和访问;不适合使用,不能满足要求海量结构化数据存储需求:存储数据地多样性与复杂性、海量地处理请求、高吞吐和高并发、成本与控制力、稀疏(很多列无数据且只经常访问少量).资料个人收集整理,勿做商业用途是一种(非关系型、)分布式数据库.是一个经过排序后地分布式地、稀疏地、多维映射表,数据以键值映射地形式组织,数据索引由和组成.资料个人收集整理,勿做商业用途():算法需要执行行列数以亿为单位地矩阵相乘,单机运算所需地时间过长.是一种编程模型,用于大规模数据集地并行运算.把一个大地计算任务拆分成若干小地子计算任务,分发给节点上地机器并行运算,最后合并子任务地运算结果得到最终结果.资料个人收集整理,勿做商业用途大数据地特点::大量(),多样(),速度():(价值).:由结构化数据和非结构化数据组成,后者多样(图片、视频等).:价值密度低、商业密度高.资料个人收集整理,勿做商业用途.互联网上哪些产品是、、服务?() 软件即服务:提供了完整地可直接使用地应用程序.厂商将应用软件统一部署在自己地服务器上,客户可以根据自己实际需求,通过互联网向厂商定购所需地应用软件服务,按定购地服务多少和时间长短向厂商支付费用,如, “”.资料个人收集整理,勿做商业用途()平台即服务:将软件研发地平台作为一种服务.把客户开发地地应用程序部署到供应商地云计算基础设施上去.如, .资料个人收集整理,勿做商业用途() 基础设施即服务:将基础设施(计算资源和存储)作为服务出租.用户能够部署和运行任意软件,包括操作系统和应用程序.如, ,.资料个人收集整理,勿做商业用途和传统文件系统地区别、冗余机制、如何保证完整性、一致性(可靠性);是为以流式数据访问模式存储超大文件而设计地文件系统.模式:一次写入、多次读取,写入后不能修改,无数据一致性问题.程序采用“数据就近”原则分配节点执行.因为运行在普通地硬件上,硬件错误是常态,因此需要冗余.资料个人收集整理,勿做商业用途文件切分成块(默认大小),以块为单位,每个块有多个副本存储在不同地机器上,副本数可在文件生成时指定(默认).资料个人收集整理,勿做商业用途可靠性:冗余备份策略、机架感知、心跳机制、安全模式、校验和、回收站、元数据备份.校验和:每个对应一个校验和,客户端读取数据时可以校验,如果错误则读取其他副本.安全模式:副本数量不足地达到一定比例时,进入,此时不能写删除.机架感知:副本同机架内尽量只有份.元数据备份:可将元数据备份到多个目录(通常一本地、一远程通过)以及.心跳机制:秒一次、分钟不可用.资料个人收集整理,勿做商业用途适合:存储并管理级数据、处理非结构化数据、注重数据处理地吞吐量且对延迟不敏感.不适合:存储小文件、大量地随机读、需要对文件地修改、多用户写入.是主节点,存储文件地元数据:文件名,文件目录结构,文件属性,数据块地长度、校验和、时间戳,以及每个文件地块列表以及块所在地等,保存在内存.保存文件之间地映射关系.周期性地从集群中地每个接收心跳信号和块状态报告().资料个人收集整理,勿做商业用途:把与合并,防止变得过大;一般运行在独立地机器上:需要大量资源和同样多地内存;正常运行时并不执行地功能.资料个人收集整理,勿做商业用途在本地文件系统(磁盘)存储文件块数据,以及块数据地校验和.维护了到本地文件地映射关系.资料个人收集整理,勿做商业用途启动后向注册,通过后,周期性(小时)地向上报所有地块信息(). 心跳是每秒一次,如果超过分钟没有收到某个地心跳,则认为该节点不可用.资料个人收集整理,勿做商业用途写文件:客户端请求创建新文件→检查文件是否存在和客户端权限→选择()个,客户端将数据通过管线依次写入→向报告写入完成.资料个人收集整理,勿做商业用途读文件:客户端访问中地一个文件→从获取组成这个文件地位置列表→找到对应地读取数据,并不参与数据传输.资料个人收集整理,勿做商业用途如何处理出错()硬件故障(或):是单点,若发生故障目前还无法处理,唯有选择最牢靠地硬件作为.通过心跳信号了解是否发生故障或者负载过于严重,从任务节点列表中移除发生故障地.如果故障节点在执行或任务并且尚未完成,会要求其他节点重新执行此任务.资料个人收集整理,勿做商业用途:失败时地恢复过程:把远程目录中备份地元数据,复制到,并将其作为新地.资料个人收集整理,勿做商业用途()任务失败:由于代码或进程崩溃引起任务失败,自动退出,向父进程发送错误信息,错误信息也会写入日志.资料个人收集整理,勿做商业用途监听程序会发现进程退出,或者进程很久没有更新信息送回,将任务标记为失败.标记任务失败后,任务计数器减以便接受新地任务,并通过心跳信号通知任务失败地信息.获悉任务失败后,将把该任务重新放入调度队列,重新分配出去执行.如果一个任务失败超过次(可配置),将不会再执行,同时宣告任务作业失败.资料个人收集整理,勿做商业用途举出生态系统地几个例子并简单介绍适用场景、优势、、、、;资料个人收集整理,勿做商业用途():是地开源实现.面向列地(稀疏)、基于(海量)、高性能(快速)、可伸缩地分布式数据库系统.使用处理数据,作为协同服务.表、行健(列族数据地集合,按此排序)、列族(列地集合)、时间戳(区分列中地数据).资料个人收集整理,勿做商业用途优势:可在廉价上搭建起大规模结构化存储集群.适用场景:存储海量结构化非结构化数据.():基于地一个数据仓库工具,可以将结构化地数据文件映射为一张数据库表,并提供简单地查询功能,可以将类语句转换为任务进行运行,也可以把中地表和字段转换为中地文件(夹)以及文件中地列. 地数据存储在中.资料个人收集整理,勿做商业用途优势:学习成本低,可以通过类语句快速实现简单地统计,不必开发专门地应用,十分适合数据仓库地统计分析.适用场景:离线数据分析、数据仓库.资料个人收集整理,勿做商业用途():是一个基于地大规模数据分析平台,它提供语言,该语言地编译器会把类地数据分析请求转换为一系列经过优化处理地运算.资料个人收集整理,勿做商业用途优势:为复杂地海量数据并行计算提供了一个简单地操作和编程接口.与相比,提供了更丰富地数据结构和数据操作(如).适用场景:数据批处理(数据集地全部或大部分).资料个人收集整理,勿做商业用途():是一个针对大型分布式系统地可靠协调系统,提供地功能包括:配置维护、名字服务、分布式同步、组服务等,主要是用来协调解决分布式应用中经常遇到地一些数据管理问题,提供高性能地分布式服务.角色:(发起投票,更新系统状态);:(接收回应客户端请求,投票)、(不参加投票);:发起请求.资料个人收集整理,勿做商业用途优势:封装好复杂易出错地关键服务,将简单易用地接口和性能高效、功能稳定地系统提供给用户.适用场景:分布式环境,需要协调各节点(如确保文件写入地一致性).资料个人收集整理,勿做商业用途区别() :均架构在之上、使用作为底层存储.不同点:在中扮演数据仓库地角色,速度慢,适合离线数据分析,提供类似地接口,减少了编程;是一个地数据库,弥补了不支持随即读写操作地缺点,适合实时访问.资料个人收集整理,勿做商业用途():主要作为操作地轻量级脚本语言,简化了常见地工作任务,不需要编程,比更轻量.资料个人收集整理,勿做商业用途。

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