❶ 大數據環境下分布式文件系統有哪些特點,相應的優化思路是什麼
分布式元數據管理：分布式元數據管理主要通過元數據服務分布式部署的方式，實現了元數據分布式管理，解決一般分布式文件系統的單元數據服務節點導致的響應用戶請求效率不高、存儲文件數目受限和單點故障等問題，具有降低用戶請求處理延遲，提高分布式文件系統的可擴展性和可用性的特性。一般包括完全分布式架構、元數據訪問負載均衡、元數據伺服器高效索引、元數據伺服器彈性伸縮等技術點。
多層級存儲管理：多層級存儲管理用於實現內存 / SSD/HDD 等異構存儲設備的池化管理，以及各類存儲設備的動態接入管理，通過設備抽象和提供統一命名空間，面向分布式文件系統提供統一的存儲資源池，支持熱點數據自動感知和智能化存儲調度，最大程度提升數據存儲與訪問的效能。一般包括異構存儲設備管理、多存儲系統適配、統一命名空間、基於熱度的存儲資源調度等技術點。
數據一致性保障：數據一致性保障主要解決分布式文件系統中多副本和緩存等在數據存儲與訪問過程中的一致性問題，通過構建數據一致性模型、進行數據一致性校驗等方式，保障數據在存儲和訪問過程中的一致性，在提升數據訪問性能的同時確保數據存儲和訪問的正確性。一般包括一致性協議優化、一致性檢驗等技術點。
高並行讀寫優化：高並行讀寫優化用於提高分布式文件讀寫的並行化水平，最大化提升分布式文件系統下的數據訪問效率。一般包括分布式數據訪問緩存管理和調度演算法優化、IO 演算法優化和合並 IO 等技術點。
分布式散列與動態均衡：分布式散列與動態均衡實現分布式文件系統下高性能的數據塊定位，提高數據訪問性能，以及數據塊的遷移和再平衡，提升分布式文件系統的穩定性和可持續服務能力。一般包括基於一致性哈希的數據塊索引管理、動態數據再平衡等技術點。
存儲高可用：存儲高可用通過數據多副本技術、狀態自檢測和自修復、核心服務分布式部署等技術手段，實現自動檢測分布式文件系統中的各種錯誤和失效，並且在文件系統出現錯誤和失效時可自行進行多副本間的數據修復，最終持續向用戶提供正常的數據訪問服務。一般包括可配置數據多副本、數據自恢復及自維護等技術點。
海量小文件高性能存儲訪問：海量小文件高性能存儲訪問主要採用小文件匯集成大文件進行存儲、細粒度二級索引管理等技術，實現在現有分布式文件系統的基礎上，擴展對海量小文件的存儲與訪問的能力，同時解決小文件的隨機讀寫問題，大大提高分布式文件系統對海量小文件的存儲訪問效率。
❷ 什麼是靈動的分布式存儲系統
什麼是分布式系統
分布式系統是由一組通過網路進行通信、為了完成共同的任務而協調工作的計算機節點組成的系統。
分布式系統的出現是為了用廉價的、普通的機器完成單個計算機無法完成的計算、存儲任務。其目的是利用更多的機器，處理更多的數據。
首先需要明確的是，只有當單個節點的處理能力無法滿足日益增長的計算、存儲任務的時候，且硬體的提升（加內存、加磁碟、使用更好的CPU）高昂到得不償失的時候，應用程序也不能進一步優化的時候，我們才需要考慮分布式系統。
因為，分布式系統要解決的問題本身就是和單機系統一樣的，而由於分布式系統多節點、通過網路通信的拓撲結構，會引入很多單機系統沒有的問題，為了解決這些問題又會引入更多的機制、協議，帶來更多的問題。
在很多文章中，主要講分布式系統分為分布式計算（computation）與分布式存儲（storage）。
計算與存儲是相輔相成的，計算需要數據，要麼來自實時數據（流數據），要麼來自存儲的數據；而計算的結果也是需要存儲的。
在操作系統中，對計算與存儲有非常詳盡的討論，分布式系統只不過將這些理論推廣到多個節點罷了。
那麼分布式系統怎麼將任務分發到這些計算機節點呢，很簡單的思想，分而治之，即分片（partition）。
對於計算，那麼就是對計算任務進行切換，每個節點算一些，最終匯總就行了，這就是MapRece的思想；對於存儲，更好理解一下，每個節點存一部分數據就行了。當數據規模變大的時候，Partition是唯一的選擇，同時也會帶來一些好處：
（1）提升性能和並發，操作被分發到不同的分片，相互獨立
（2）提升系統的可用性，即使部分分片不能用，其他分片不會受到影響
理想的情況下，有分片就行了，但事實的情況卻不大理想。原因在於，分布式系統中有大量的節點，且通過網路通信。
單個節點的故障（進程crash、斷電、磁碟損壞）是個小概率事件，但整個系統的故障率會隨節點的增加而指數級增加，網路通信也可能出現斷網、高延遲的情況。
在這種一定會出現的「異常」情況下，分布式系統還是需要繼續穩定的對外提供服務，即需要較強的容錯性。
❸ 大數據原理及技術—HDFS
4V：數據量大（volume）、數據類型繁多（variety）、處理速度快（velocity）、價值密度低（value）
Hadoop 是一個開源分布式計算平台，提供了系統底層細節透明的分布式架構基礎。Hadoop的核心是分布式文件系統HDFS和MapRece。Hadoop採用分布式存儲和分布式處理兩大核心技術，其設計目標是可以高效穩定運行在廉價的計算機集群上(低成本)，可以擴展到數以千計計算機節點，從而可以採用冗餘數據存儲方式，當一個節點數據出現問題，其他副本可以提供服務。
同普通文件系統，分布式文件系統採用塊（磁碟塊）的概念，是文件系統讀寫操作的最小單位，塊是數據讀寫的基本單元。HDFS默認一個塊大小是64MB。
由計算機集群多個節點構成，兩類節點：主節點（master）／名稱節點（name）、從節點（slave）／數據節點（data）。名稱節點負責文件（包括數據節點）和目錄的創建、刪除和重命名等，同時管理數據節點和文件塊的映射關系，因此客戶端只有訪問名稱節點才能找到請求的文件塊所在位置，進而找到相應位置讀取文件塊。數據節點負責數據的存儲和讀取。存儲時，名稱節點分配存儲位置；讀取時，從名稱節點獲取數據節點文件塊，再由客戶端寫入或訪問數據。
客戶端需要訪問一個文件時，首先從名稱節點獲得這個文件的數據塊的位置列表，然後根據列表獲取實際存儲各個數據塊的數據節點的位置，最後數據節點根據數據塊信息在本地文件系統找到對應文件，並把數據返回客戶端。
採用主從（master／slave）結構模型，一個HDFS集群包括一個名稱節點和若干個數據節點。名稱節點作為中心伺服器，負責管理文件系統的命名空間（命名空間包括目錄、文件和塊）和客戶端對文件的訪問；數據節點負責處理文件系統客戶端的讀寫請求，在名稱節點統一調度下進行數據塊創建、刪除、復制等操作。每個數據節點會周期性向名稱節點發送「心跳」信息，報告自己的狀態，沒有按時發送則會被標記為「宕機」。
冗餘存儲：採取多副本方式存儲數據，因此保證了系統的容錯性和可用性。
❹ 大規模分布式存儲系統的內容介紹
《大規模分布式存儲系統：原理解析與架構實戰》是分布式系統領域的經典著作，由阿里巴巴高級技術專家「阿里日照」（OceanBase核心開發人員）撰寫，陽振坤、章文嵩、楊衛華、汪源、余鋒（褚霸）、賴春波等來自阿里、新浪、網易和網路的資深技術專家聯袂推薦。理論方面，不僅講解了大規模分布式存儲系統的核心技術和基本原理，而且對谷歌、亞馬遜、微軟和阿里巴巴等國際型大互聯網公司的大規模分布式存儲系統進行了分析；實戰方面，首先通過對阿里巴巴的分布式資料庫OceanBase的實現細節的深入剖析完整地展示了大規模分布式存儲系統的架構與設計過程，然後講解了大規模分布式存儲技術在雲計算和大數據領域的實踐與應用。
《大規模分布式存儲系統：原理解析與架構實戰》內容分為四個部分：基礎篇——分布式存儲系統的基礎知識，包含單機存儲系統的知識，如數據模型、事務與並發控制、故障恢復、存儲引擎、壓縮/解壓縮等；分布式系統的數據分布、復制、一致性、容錯、可擴展性等。范型篇——介紹谷歌、亞馬遜、微軟、阿里巴巴等著名互聯網公司的大規模分布式存儲系統架構，涉及分布式文件系統、分布式鍵值系統、分布式表格系統以及分布式資料庫技術等。實踐篇——以阿里巴巴的分布式資料庫OceanBase為例，詳細介紹分布式資料庫內部實現，以及實踐過程中的經驗。專題篇——介紹分布式系統的主要應用：雲存儲和大數據，這些是近年來的熱門領域，本書介紹了雲存儲平台、技術與安全，以及大數據的概念、流式計算、實時分析等。
❺ 分布式資料庫的工作原理是什麼
分布式數據有不同的理論支撐，TiDB 官方社區（AskTUG）
目前國產數據排名靠前的可以了解下 TiDB
水平彈性擴展
通過簡單地增加新節點即可實現 TiDB 的水平擴展，按需擴展吞吐或存儲，輕松應對高並發、海量數據場景。
分布式事務
TiDB 100% 支持標準的 ACID 事務。
真正金融級高可用
相比於傳統主從 (M-S) 復制方案，基於 Raft 的多數派選舉協議可以提供金融級的 100% 數據強一致性保證，且在不丟失大多數副本的前提下，可以實現故障的自動恢復 (auto-failover)，無需人工介入。
❻ 分布式存儲是什麼
什麼是分布式存儲系統？
就是將數據分散存儲在多 *** 立的設備上
分布式存儲是什麼？選擇什麼樣的分布式存儲更好？
分布式存儲系統，是將數據分散存儲在多 *** 立的設備上。傳統的網路存儲系統採用集中的存儲伺服器存放所有數據，存儲伺服器成為系統性能的瓶頸，也是可靠性和安全性的焦點，不能滿足大規模存儲應用的需要。分布式網路存儲系統採用可擴展的系統結構，利用多台存儲伺服器分擔存儲負荷，利用位置伺服器定位存儲信息，它不但提高了系統的可靠性、可用性和存取效率，還易於擴展。
聯想超融合ThinkCloud AIO超融合雲一體機是聯想針對企業級用戶推出的核心產品。ThinkCloud AIO超融合雲一體機實現了對雲管理平台、計算、網路和存儲系統的無縫集成，構建了雲計算基礎設施即服務的一站式解決方案，為用戶提供了一個高度簡化的一站式基礎設施雲平台。這不僅使得業務部署上線從周縮短到天，而且與企業應用軟體、中間件及資料庫軟體完全解耦，能夠有效提升企業IT基礎設施運維管理的效率和關鍵應用的性能
什麼是分布式數據存儲
定義：
分布式資料庫是指利用高速計算機網路將物理上分散的多個數據存儲單元連接起來組成一個邏輯上統一的資料庫。分布式資料庫的基本思想是將原來集中式資料庫中的數據分散存儲到多個通過網路連接的數據存儲節點上，以獲取更大的存儲容量和更高的並發訪問量。近年來，隨著數據量的高速增長，分布式資料庫技術也得到了快速的發展，傳統的關系型資料庫開始從集中式模型向分布式架構發展，基於關系型的分布式資料庫在保留了傳統資料庫的數據模型和基本特徵下，從集中式存儲走向分布式存儲，從集中式計算走向分布式計算。
特點：
1.高可擴展性：分布式資料庫必須具有高可擴展性，能夠動態地增添存儲節點以實現存儲容量的線性擴展。
2 高並發性：分布式資料庫必須及時響應大規模用戶的讀/寫請求，能對海量數據進行隨機讀/寫。
3. 高可用性：分布式資料庫必須提供容錯機制，能夠實現對數據的冗餘備份，保證數據和服務的高度可靠性。
分布式塊存儲和 分布式文件存儲有是什麼區別
分布式文件系統（dfs）和分布式資料庫都支持存入，取出和刪除。但是分布式文件系統比較暴力，可以當做key/value的存取。分布式資料庫涉及精煉的數據，傳統的分布式關系型資料庫會定義數據元組的schema，存入取出刪除的粒度較小。
分布式文件系統現在比較出名的有GFS（未開源），HDFS（Hadoop distributed file system）。分布式資料庫現在出名的有Hbase，oceanbase。其中Hbase是基於HDFS，而oceanbase是自己內部實現的分布式文件系統，在此也可以說分布式資料庫以分布式文件系統做基礎存儲。
統一存儲和融合存儲以及分布式存儲的區別
統一存儲具體概念：
統一存儲，實質上是一個可以支持基於文件的網路附加存儲（NAS）以及基於數據塊的SAN的網路化的存儲架構。由於其支持不同的存儲協議為主機系統提供數據存儲，因此也被稱為多協議存儲。
基本簡介：
統一存儲（有時也稱網路統一存儲或者NUS）是一個能在單一設備上運行和管理文件和應用程序的存儲系統。為此，統一存儲系統在一個單一存儲平台上整合基於文件和基於塊的訪問，支持基於光纖通道的SAN、基於IP的SAN（iSCSI）和NAS（網路附加存儲）。
工作方式：
既然是一個集中化的磁碟陣列，那麼就支持主機系統通過IP網路進行文件級別的數據訪問，或通過光纖協議在SAN網路進行塊級別的數據訪問。同樣，iSCSI亦是一種非常通用的IP協議，只是其提供塊級別的數據訪問。這種磁碟陣列配置多埠的存儲控制器和一個管理介面，允許存儲管理員按需創建存儲池或空間，並將其提供給不同訪問類型的主機系統。最通常的協議一般都包括了NAS和FC，或iSCSI和FC。當然，也可以同時支持上述三種協議的，不過一般的存儲管理員都會選FC或iSCSI中的一種，它們都提供塊級別的訪問方式，和文件級別的訪問方式（NAS方式）組成統一存儲。
分布式存儲支持多節點，節點是什麼，一個磁碟還是一個主控？
一個節點是存儲節點的簡稱，存儲節點一般是一個存儲伺服器（必然帶控制器），伺服器之間通過高速網路互連。
現在越來越多的存儲伺服器使用arm CPU+磁碟陣列節省能耗，提高「容量能耗比」。
分布式文件系統有哪些主要的類別？
分布式存儲在大數據、雲計算、虛擬化場景都有勇武之地，在大部分場景還至關重要。munity.emc/message/655951 下面簡要介紹*nix平台下分布式文件系統的發展歷史：
1、單機文件系統
用於操作系統和應用程序的本地存儲。
2、網路文件系統（簡稱：NAS）
基於現有乙太網架構，實現不同伺服器之間傳統文件系統數據共享。
3、集群文件系統
在共享存儲基礎上，通過集群鎖，實現不同伺服器能夠共用一個傳統文件系統。
4、分布式文件系統
在傳統文件系統上，通過額外模塊實現數據跨伺服器分布，並且自身集成raid保護功能，可以保證多台伺服器同時訪問、修改同一個文件系統。性能優越，擴展性很好，成本低廉。
分布式存儲都有哪些，並闡述其基本實現原理
神州雲科 DCN NCS DFS2000（簡稱DFS2000）系列是面向大數據的存儲系統，採用分布式架構，真正的分布式、全對稱群集體系結構，將模塊化存儲節點與數據和存儲管理軟體相結合，跨節點的客戶端連接負載均衡，自動平衡容量和性能，優化集群資源，3-144節點無縫擴展，容量、性能歲節點增加而線性增長，在 60 秒鍾內添加一個節點以擴展性能和容量。
什麼是Hadoop分布式文件系統 10分
分布式文件系統（Distributed File System）是指文件系統管理的物理存儲資源不一定直接連接在本地節點上，而是通浮計算機網路與節點相連。
Hadoop是Apache軟體基金會所研發的開放源碼並行運算編程工具和分散式檔案系統，與MapRece和Google檔案系統的概念類似。
HDFS（Hadoop 分布式文件系統）是其中的一部分。
分布式文件存儲系統採用什麼方式
一。分布式Session的幾種實現方式1.基於資料庫的Session共享2.基於NFS共享文件系統3.基於memcached 的session，如何保證 memcached 本身的高可用性？4. 基於resin/tomcat web容器本身的session復制機制5. 基於TT/Redis 或 jbosscache 進行 session 共享。6. 基於cookie 進行session共享或者是：一、Session Replication 方式管理 (即session復制) 簡介：將一台機器上的Session數據廣播復制到集群中其餘機器上 使用場景：機器較少，網路流量較小 優點：實現簡單、配置較少、當網路中有機器Down掉時不影響用戶訪問 缺點：廣播式復制到其餘機器有一定廷時，帶來一定網路開銷二、Session Sticky 方式管理 簡介：即粘性Session、當用戶訪問集群中某台機器後，強制指定後續所有請求均落到此機器上 使用場景：機器數適中、對穩定性要求不是非常苛刻 優點：實現簡單、配置方便、沒有額外網路開銷 缺點：網路中有機器Down掉時、用戶Session會丟失、容易造成單點故障三、緩存集中式管理 簡介：將Session存入分布式緩存集群中的某台機器上，當用戶訪問不同節點時先從緩存中拿Session信息 使用場景：集群中機器數多、網路環境復雜優點：可靠性好 缺點：實現復雜、穩定性依賴於緩存的穩定性、Session信息放入緩存時要有合理的策略寫入二。Session和Cookie的區別和聯系以及Session的實現原理1、session保存在伺服器，客戶端不知道其中的信息；cookie保存在客戶端，伺服器能夠知道其中的信息。 2、session中保存的是對象，cookie中保存的是字元串。 3、session不能區分路徑，同一個用戶在訪問一個網站期間，所有的session在任何一個地方都可以訪問到。而cookie中如果設置了路徑參數，那麼同一個網站中不同路徑下的cookie互相是訪問不到的。 4、session需要藉助cookie才能正常 工作 。如果客戶端完全禁止cookie，session將失效。是無狀態的協議，客戶每次讀取web頁面時，伺服器都打開新的會話......
❼ 如何實現企業數據 大數據平台 分布式存放
Hadoop在可伸縮性、健壯性、計算性能和成本上具有無可替代的優勢，事實上已成為當前互聯網企業主流的大數據分析平台。本文主要介紹一種基於Hadoop平台的多維分析和數據挖掘平台架構。作為一家互聯網數據分析公司，我們在海量數據的分析領域那真是被「逼上樑山」。多年來在嚴苛的業務需求和數據壓力下，我們幾乎嘗試了所有可能的大數據分析方法，最終落地於Hadoop平台之上。
1. 大數據分析大分類
Hadoop平台對業務的針對性較強，為了讓你明確它是否符合你的業務，現粗略地從幾個角度將大數據分析的業務需求分類，針對不同的具體需求，應採用不同的數據分析架構。
按照數據分析的實時性，分為實時數據分析和離線數據分析兩種。
實時數據分析一般用於金融、移動和互聯網B2C等產品，往往要求在數秒內返回上億行數據的分析，從而達到不影響用戶體驗的目的。要滿足這樣的需求，可以採用精心設計的傳統關系型資料庫組成並行處理集群，或者採用一些內存計算平台，或者採用HDD的架構，這些無疑都需要比較高的軟硬體成本。目前比較新的海量數據實時分析工具有EMC的Greenplum、SAP的HANA等。
對於大多數反饋時間要求不是那麼嚴苛的應用，比如離線統計分析、機器學習、搜索引擎的反向索引計算、推薦引擎的計算等，應採用離線分析的方式，通過數據採集工具將日誌數據導入專用的分析平台。但面對海量數據，傳統的ETL工具往往徹底失效，主要原因是數據格式轉換的開銷太大，在性能上無法滿足海量數據的採集需求。互聯網企業的海量數據採集工具，有Facebook開源的Scribe、LinkedIn開源的Kafka、淘寶開源的Timetunnel、Hadoop的Chukwa等，均可以滿足每秒數百MB的日誌數據採集和傳輸需求，並將這些數據上載到Hadoop中央系統上。
按照大數據的數據量，分為內存級別、BI級別、海量級別三種。
這里的內存級別指的是數據量不超過集群的內存最大值。不要小看今天內存的容量，Facebook緩存在內存的Memcached中的數據高達320TB，而目前的PC伺服器，內存也可以超過百GB。因此可以採用一些內存資料庫，將熱點數據常駐內存之中，從而取得非常快速的分析能力，非常適合實時分析業務。圖1是一種實際可行的MongoDB分析架構。
圖1 用於實時分析的MongoDB架構
MongoDB大集群目前存在一些穩定性問題，會發生周期性的寫堵塞和主從同步失效，但仍不失為一種潛力十足的可以用於高速數據分析的Nosql。
此外，目前大多數服務廠商都已經推出了帶4GB以上SSD的解決方案，利用內存+SSD，也可以輕易達到內存分析的性能。隨著SSD的發展，內存數據分析必然能得到更加廣泛的應用。
BI級別指的是那些對於內存來說太大的數據量，但一般可以將其放入傳統的BI產品和專門設計的BI資料庫之中進行分析。目前主流的BI產品都有支持TB級以上的數據分析方案。種類繁多，就不具體列舉了。
海量級別指的是對於資料庫和BI產品已經完全失效或者成本過高的數據量。海量數據級別的優秀企業級產品也有很多，但基於軟硬體的成本原因，目前大多數互聯網企業採用Hadoop的HDFS分布式文件系統來存儲數據，並使用MapRece進行分析。本文稍後將主要介紹Hadoop上基於MapRece的一個多維數據分析平台。
數據分析的演算法復雜度
根據不同的業務需求，數據分析的演算法也差異巨大，而數據分析的演算法復雜度和架構是緊密關聯的。舉個例子，Redis是一個性能非常高的內存Key-Value NoSQL，它支持List和Set、SortedSet等簡單集合，如果你的數據分析需求簡單地通過排序，鏈表就可以解決，同時總的數據量不大於內存（准確地說是內存加上虛擬內存再除以2），那麼無疑使用Redis會達到非常驚人的分析性能。
還有很多易並行問題（Embarrassingly Parallel），計算可以分解成完全獨立的部分，或者很簡單地就能改造出分布式演算法，比如大規模臉部識別、圖形渲染等，這樣的問題自然是使用並行處理集群比較適合。
而大多數統計分析，機器學習問題可以用MapRece演算法改寫。MapRece目前最擅長的計算領域有流量統計、推薦引擎、趨勢分析、用戶行為分析、數據挖掘分類器、分布式索引等。
2. 面對大數據OLAP大一些問題
OLAP分析需要進行大量的數據分組和表間關聯，而這些顯然不是NoSQL和傳統資料庫的強項，往往必須使用特定的針對BI優化的資料庫。比如絕大多數針對BI優化的資料庫採用了列存儲或混合存儲、壓縮、延遲載入、對存儲數據塊的預統計、分片索引等技術。
Hadoop平台上的OLAP分析，同樣存在這個問題，Facebook針對Hive開發的RCFile數據格式，就是採用了上述的一些優化技術，從而達到了較好的數據分析性能。如圖2所示。
然而，對於Hadoop平台來說，單單通過使用Hive模仿出SQL，對於數據分析來說遠遠不夠，首先Hive雖然將HiveQL翻譯MapRece的時候進行了優化，但依然效率低下。多維分析時依然要做事實表和維度表的關聯，維度一多性能必然大幅下降。其次，RCFile的行列混合存儲模式，事實上限制死了數據格式，也就是說數據格式是針對特定分析預先設計好的，一旦分析的業務模型有所改動，海量數據轉換格式的代價是極其巨大的。最後，HiveQL對OLAP業務分析人員依然是非常不友善的，維度和度量才是直接針對業務人員的分析語言。
而且目前OLAP存在的最大問題是：業務靈活多變，必然導致業務模型隨之經常發生變化，而業務維度和度量一旦發生變化，技術人員需要把整個Cube（多維立方體）重新定義並重新生成，業務人員只能在此Cube上進行多維分析，這樣就限制了業務人員快速改變問題分析的角度，從而使所謂的BI系統成為死板的日常報表系統。
使用Hadoop進行多維分析，首先能解決上述維度難以改變的問題，利用Hadoop中數據非結構化的特徵，採集來的數據本身就是包含大量冗餘信息的。同時也可以將大量冗餘的維度信息整合到事實表中，這樣可以在冗餘維度下靈活地改變問題分析的角度。其次利用Hadoop MapRece強大的並行化處理能力，無論OLAP分析中的維度增加多少，開銷並不顯著增長。換言之，Hadoop可以支持一個巨大無比的Cube，包含了無數你想到或者想不到的維度，而且每次多維分析，都可以支持成千上百個維度，並不會顯著影響分析的性能。
而且目前OLAP存在的最大問題是：業務靈活多變，必然導致業務模型隨之經常發生變化，而業務維度和度量一旦發生變化，技術人員需要把整個Cube（多維立方體）重新定義並重新生成，業務人員只能在此Cube上進行多維分析，這樣就限制了業務人員快速改變問題分析的角度，從而使所謂的BI系統成為死板的日常報表系統。
3. 一種Hadoop多維分析平台的架構
整個架構由四大部分組成：數據採集模塊、數據冗餘模塊、維度定義模塊、並行分 析模塊。
數據採集模塊採用了Cloudera的Flume，將海量的小日誌文件進行高速傳輸和合並，並能夠確保數據的傳輸安全性。單個collector宕機之後，數據也不會丟失，並能將agent數據自動轉移到其他的colllecter處理，不會影響整個採集系統的運行。如圖5所示。
數據冗餘模塊不是必須的，但如果日誌數據中沒有足夠的維度信息，或者需要比較頻繁地增加維度，則需要定義數據冗餘模塊。通過冗餘維度定義器定義需要冗餘的維度信息和來源（資料庫、文件、內存等），並指定擴展方式，將信息寫入數據日誌中。在海量數據下，數據冗餘模塊往往成為整個系統的瓶頸，建議使用一些比較快的內存NoSQL來冗餘原始數據，並採用盡可能多的節點進行並行冗餘；或者也完全可以在Hadoop中執行批量Map，進行數據格式的轉化。
維度定義模塊是面向業務用戶的前端模塊，用戶通過可視化的定義器從數據日誌中定義維度和度量，並能自動生成一種多維分析語言，同時可以使用可視化的分析器通過GUI執行剛剛定義好的多維分析命令。
並行分析模塊接受用戶提交的多維分析命令，並將通過核心模塊將該命令解析為Map-Rece，提交給Hadoop集群之後，生成報表供報表中心展示。
核心模塊是將多維分析語言轉化為MapRece的解析器，讀取用戶定義的維度和度量，將用戶的多維分析命令翻譯成MapRece程序。核心模塊的具體邏輯如圖6所示。
圖6中根據JobConf參數進行Map和Rece類的拼裝並不復雜，難點是很多實際問題很難通過一個MapRece Job解決，必須通過多個MapRece Job組成工作流（WorkFlow），這里是最需要根據業務進行定製的部分。圖7是一個簡單的MapRece工作流的例子。
MapRece的輸出一般是統計分析的結果，數據量相較於輸入的海量數據會小很多，這樣就可以導入傳統的數據報表產品中進行展現。
❽ 區塊鏈分布式存儲：生態大數據的存儲新模式
區塊鏈，當之無愧的2019最靚的詞，在 科技 領域閃閃發亮，在實體行業星光熠熠。
2019年的1024講話，讓區塊鏈這個詞煥然一新，以前它總是和傳銷和詐騙聯系在一起，「區塊鏈」這個詞總是蒙上一層灰色。但是如今，區塊鏈則是和實體經濟融合緊密相連，成為國家的戰略技術， 這個詞瞬間閃耀著熱情的紅色和生意盎然的綠色 。
「產業區塊鏈」在這個時代背景下應運而生， 是繼「互聯網」後的又一大熱門詞彙，核心就是區塊鏈必須和實體產業融合，脫虛向實，讓區塊鏈技術找到更多業務場景才是正道。
區塊鏈的本質就是一個資料庫，而且是採用的分布式存儲的方式。作為一名區塊鏈從業者，今天就來講講 區塊鏈的分布式存儲和生態大數據 結合後，碰撞產生的火花。
當前的存儲大多為中心化存儲，存儲在傳統的中心化伺服器。如果伺服器出現宕機或者故障，或者伺服器停止運營，則很多數據就會丟失。
比如我們在微信朋友圈發的圖片，在抖音上傳的視頻等等，都是中心化存儲。很多朋友會把東西存儲在網上，但是某天打開後，網頁呈現404，則表示存儲的東西已經不見了。
區塊鏈，作為一個分布式的資料庫，則能很好解決這方面的問題。這是由區塊鏈的技術特徵決定了的。 區塊鏈上的數字記錄，不可篡改、不可偽造，智能合約讓大家更高效地協同起來，從而建立可信的數字經濟秩序，能夠提高數據流轉效率，打破數據孤島，打造全新的存儲模式。
生態大數據，其實和我們每天的生活息息相關，比如每天的天氣預報，所吃的農產品的溯源數據等等，都是生態大數據的一部分。要來談這個結合，首先咱們來看看生態大數據存儲的特點。
伴隨著互聯網的發展，當前，生態大數據在存儲方面有具有如下特點：
從數據規模來看，生態數據體量很大，數據已經從TB級躍升到了PB級別。
隨著各類感測器技術、衛星遙感、雷達和視頻感知等技術的發展，數據不僅來源於傳統人工監測數據，還包括航空、航天和地面數據，他們一起產生了海量生態環境數據。近10年以來，生態數據以每年數百個TB的數據在增長。
生態環境大數據需要動態新數據和 歷史 數據相結合來處理，實時連續觀測尤為重要。只有實時處理分析這些動態新數據，並與已有 歷史 數據結合起來分析，才能挖掘出有用信息，為解決有關生態環境問題提供科學決策。
比如在當前城市建設中，提倡的生態環境修復、生態模型建設中，需要大量調用生態大數據進行分析、建模和制定方案。但是目前很多 歷史 數據因為存儲不當而消失，造成了數據的價值的流失。
既然生態大數據有這些特點，那麼它有哪些存儲需求呢？
當前，生態大數據面臨嚴重安全隱患，強安全的存儲對於生態大數據而言勢在必行。
大數據的安全主要包括大數據自身安全和大數據技術安全，比如在大數據的數據存儲中，由於黑客外部網路攻擊和人為操作不當造成數據信息泄露。外部攻擊包括對靜態數據和動態數據的數據傳輸攻擊、數據內容攻擊、數據管理和網路物理攻擊等。
例如，很多野外生態環境監測的海量數據需要網路傳輸，這就加大了網路攻擊的風險。如果涉及到軍用的一些生態環境數據，如果被黑客獲得這些數據，就可能推測到我國軍方的一些信息，或者獲取敏感的生態環境數據，後果不堪設想。
生態大數據的商業化應用需要整合集成政府、企業、科研院所等 社會 多來源的數據。只有不同類型的生態環境大數據相互連接、碰撞和共享，才能釋放生態環境大數據的價值。
以當前的智慧城市建設為例，很多城市都在全方位、多維度建立知識產權、種質資源、農資、農產品、病蟲害疫情等農業信息大數據中心，為農業產供銷提供全程信息服務。建設此類大數據中心，離不開各部門生態大數據的共享。
但是，生態大數據共享面臨著巨大挑戰。首先，我國生態環境大數據包括氣象、水利、生態、國土、農業、林業、交通、 社會 經濟等其他部門的大數據，涉及多領域多部門和多源數據。雖然目前這些部門已經建立了自己的數據平台，但這些平台之間互不連通，只是一個個的數據孤島。
其次，相關部門因為無法追蹤數據的軌跡，擔心數據的利益歸屬問題，便無法實現數據的共享。因此，要想挖掘隱藏在生態大數據背後的潛在價值，實現安全的數據共享是關鍵，也是生態大數據產生價值的前提和基礎。
生態大數據來之不易，是研究院所、企業、個人等 社會 來源的集體智慧。
其中，很多生態大數據涉及到了知識產權的保護。但是目前的中心化存儲無法保證知識產權的保護，無法對數據的使用進行溯源管理，容易造成知識產權的侵犯和隱私數據的泄露。
這些就是生態大數據在存儲方面的需求。在當前產業區塊鏈快速發展的今天，區塊鏈的分布式存儲是可以為生態大數據存儲提供全新的存儲方式的。 這個核心前提就是區塊鏈的分布式存儲、不可篡改和數據追蹤特性 。
把區塊鏈作為底層技術，搭建此類平台，專門存儲生態大數據，可以設置節點管理、存儲管理、用戶管理、許可管理、業務通道管理等。針對上層業務應用提供高可用和動態擴展的區塊鏈網路底層服務的實現。在這個平台的應用層，可以搭建API介面，讓整個平台的使用靈活可擴展。區塊鏈分布式存儲有如下特點：
利用區塊鏈的分布式存儲，能夠實現真正的生態大數據安全存儲。
首先，數據永不丟失。這點對於生態大數據的 歷史 數據特別友好，方便新老數據的調用和對比。
其次，數據不易被泄露或者攻擊。因為數據採取的是分布式存儲，如果遭遇攻擊，也只能得到存儲在部分節點里的數據碎片，無法完全獲得完整的數據信息或者數據段。
區塊鏈能夠實現生態數據的存儲即確權，這樣就能夠避免知識產權被侵害，實現安全共享。畢竟生態大數據的獲取，是需要生態工作者常年在野外駐守，提取數據的。
生態大數據來之不易，是很多生態工作者的工作心血和結晶，需要得到產權的保護，讓數據體現出應用價值和商業價值，保護生態工作者的工作動力，讓他們能夠深入一線，採集出更多優質的大數據。
同時，利用區塊鏈的數據安全共享機制，也能夠打破氣象、林業、濕地等部門的數據壁壘，構建安全可靠的數據共享機制，讓數據流轉更具價值。
現在有部分生態工作者，為了牟取私利，會將生態數據篡改。如果利用區塊鏈技術，則沒有那麼容易了。
利用加密技術，把存儲的數據放在分布式存儲平台進行加密處理。如果生態大數據發生變更，平台就可以記錄其不同版本，便於事後追溯和核查。
這個保護機制主要是利用了數據的不可篡改，滿足在使用生態大數據的各類業務過程中對數據的安全性的要求。
區塊鏈能夠對數據提供安全監控，記錄應用系統的操作日誌、資料庫的操作日誌數據，並加密存儲在系統上，提供日誌預警功能，對於異常情況通過區塊鏈瀏覽器展示出來，便於及時發現違規的操作和提供證據。
以上就是區塊鏈的分布式存儲能夠在生態大數據方面所起的作用。未來，肯定會出現很多針對生態大數據存儲的平台誕生。
生態大數據是智慧城市建設的重要基礎資料 ，引用區塊鏈技術，打造相關的生態大數據存儲和管理平台，能夠保證生態大數據的安全存儲和有效共享，為智慧城市建設添磚加瓦，推動產業區塊鏈的發展。
作者：Justina，微信公眾號：妙譯生花，從事於區塊鏈運營，擅長內容運營、海外媒體運營。
題圖來自Unsplash, 基於CC0協議。
❾ 大數據的存儲
⼤數據的存儲⽅式是結構化、半結構化和⾮結構化海量數據的存儲和管理，輕型資料庫⽆法滿⾜對其存儲以及復雜的數據挖掘和分析操作，通常使⽤分布式⽂件系統、No SQL 資料庫、雲資料庫等。
結構化、半結構化和⾮結構化海量數據的存儲和管理，輕型資料庫⽆法滿⾜對其存儲以及復雜的數據挖掘和分析操作，通常使⽤分布式⽂件系統、No SQL 資料庫、雲資料庫等。
1 分布式系統：分布式系統包含多個⾃主的處理單元，通過計算機⽹絡互連來協作完成分配的任務，其分⽽治之的策略能夠更好的處理⼤規模數據分析問題。
主要包含以下兩類：
1）分布式⽂件系統：存儲管理需要多種技術的協同⼯作，其中⽂件系統為其提供最底層存儲能⼒的⽀持。分布式⽂件系統 HDFS 是⼀個⾼度容錯性系統，被設計成適⽤於批量處理，能夠提供⾼吞吐量的的數據訪問。
2）分布式鍵值系統：分布式鍵值系統⽤於存儲關系簡單的半結構化數據。典型的分布式鍵值系統有 Amazon Dynamo，以及獲得⼴泛應⽤和關注的對象存儲技術(Object Storage)也可以視為鍵值系統，其存儲和管理的是對象⽽不是數據塊。
2 Nosql 資料庫：關系資料庫已經⽆法滿⾜ Web2.0 的需求。主要表現為：⽆法滿⾜海量數據的管理需求、⽆法滿⾜數據⾼並發的需求、⾼可擴展性和⾼可⽤性的功能太低。No SQL 資料庫的優勢：可以⽀持超⼤規模數據存儲，靈活的數據模型可以很好地⽀持 Web2.0 應⽤，具有強⼤的橫向擴展能⼒等，典型的 No SQL 資料庫包含以下⼏種：
3 雲資料庫：雲資料庫是基於雲計算技術發展的⼀種共享基礎架構的⽅法，是部署和虛擬化在雲計算環境中的資料庫。
❿ 分布式存儲是什麼
中央存儲技術現已發展非常成熟。但是同時，新的問題也出現了，中心化的網路很容易擁擠，數據很容易被濫用。傳統的數據傳輸方式是由客戶端向雲伺服器傳輸，由伺服器向客戶端下載。而分布式存儲系統QKFile是從客戶端傳送到 N個節點，然後從這些節點就近下載到客戶端內部，因此傳輸速度非常快。對比中心協議的特點是上傳、下載速度快，能夠有效地聚集空閑存儲資源，並能大大降低存儲成本。
在節點數量不斷增加的情況下，QKFile市場趨勢開始突出，未來用戶數量將呈指數增長。分布式存儲在未來會有很多應用場景，如數據存儲，文件傳輸，網路視頻，社會媒體和去中心化交易等。網際網路的控制權越來越集中在少數幾個大型技術公司的手中，它的網路被去中心化，就像分布式存儲一樣，總是以社區為中心，面向用戶，而分布式存儲就是實現信息技術和未來網際網路功能的遠景。有了分布式存儲，我們可以創造出更加自由、創新和民主的網路體驗。是時候把網際網路推向新階段了。
作為今年非常受歡迎的明星項目，關於QKFile的未來發展會推動互聯網的進步，給整個市場帶來巨大好處。分布式存儲是基於網際網路的基礎結構產生的，區塊鏈分布式存儲與人工智慧、大數據等有疊加作用。對今天的中心存儲是一個巨大的補充，分布式時代的到來並不是要取代現在的中心互聯網，而是要使未來的數據存儲發展得更好，給整個市場生態帶來不可想像的活力。先看共識，後看應用，QKFile創建了一個基礎設施平台，就像阿里雲，阿里雲上面是做游戲的做電商的視頻網站，這就叫應用層，現階段，在性能上，坦白說，與傳統的雲存儲相比，沒有什麼競爭力。不過另一方面來說，一個新型的去中心化存儲的信任環境式非常重要的，在此環境下，自然可以衍生出許多相關應用，市場潛力非常大。
雖然QKFile離真正的商用還有很大的距離，首先QKFile的經濟模型還沒有定論，其次QKFile需要集中精力發展分布式存儲、商業邏輯和 web3.0，只有打通分布式存儲賽道，才有實力引領整個行業發展，人們認識到了中心化存儲的弊端，還有許多企業開始接受分布式存儲模式，即分布式存儲 DAPP應用觸達用戶。所以QKFile將來肯定會有更多的商業應用。創建超本地高效存儲方式的能力。當用戶希望將數據存儲在QKFile網路上時，他們就可以擺脫巨大的集中存儲和地理位置的限制，用戶可以看到在線存儲的礦工及其市場價格，礦工之間相互競爭以贏得存儲合約。使用者挑選有競爭力的礦工，交易完成，用戶發送數據，然後礦工存儲數據，礦工必須證明數據的正確存儲才能得到QKFile獎勵。在網路中，通過密碼證明來驗證數據的存儲安全性。采礦者通過新區塊鏈向網路提交其儲存證明。通過網路發布的新區塊鏈驗證，只有正確的區塊鏈才能被接受，經過一段時間，礦工們就可以獲得交易存儲費用，並有機會得到區塊鏈獎勵。數據就在更需要它的地方傳播了，旋轉數據就在地球范圍內流動了，數據的獲取就不斷優化了，從小的礦機到大的數據中心，所有人都可以通過共同努力，為人類信息社會的建設奠定新的基礎，並從中獲益。