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比较开放的数据存储平台有吗

发布时间: 2023-03-19 18:17:19

❶ 大数据技术平台有哪些

Java:只要了解一些基础即可,做大数据不需要很深的Java 技术,学java SE 就相当于有学习大数据。基础

Linux:因为大数据相关软件都是在Linux上运行的,所以Linux要学习的扎实一些,学好Linux对你快速掌握大数据相关技术会有很大的帮助,能让你更好的理解hadoop、hive、hbase、spark等大数据软件的运行环境和网络环境配置,能少踩很多坑,学会shell就能看懂脚本这样能更容易理解和配置大数据集群。还能让你对以后新出的大数据技术学习起来更快。

好说完基础了,再说说还需要学习哪些大数据技术,可以按我写的顺序学下去。

Oozie:既然学会Hive了,我相信你一定需要这个东西,它可以帮你管理你的Hive或者MapRece、Spark脚本,还能检查你的程序是否执行正确,出错了给你发报警并能帮你重试程序,最重要的是还能帮你配置任务的依赖关系。我相信你一定会喜欢上它的,不然你看着那一大堆脚本,和密密麻麻的crond是不是有种想屎的感觉。

Hbase:这是Hadoop生态体系中的NOSQL数据库,他的数据是按照key和value的形式存储的并且key是唯一的,所以它能用来做数据的排重,它与MYSQL相比能存储的数据量大很多。所以他常被用于大数据处理完成之后的存储目的地。

Kafka:这是个比较好用的队列工具,队列是干吗的?排队买票你知道不?数据多了同样也需要排队处理,这样与你协作的其它同学不会叫起来,你干吗给我这么多的数据(比如好几百G的文件)我怎么处理得过来,你别怪他因为他不是搞大数据的,你可以跟他讲我把数据放在队列里你使用的时候一个个拿,这样他就不在抱怨了马上灰溜溜的去优化他的程序去了,因为处理不过来就是他的事情。而不是你给的问题。当然我们也可以利用这个工具来做线上实时数据的入库或入HDFS,这时你可以与一个叫Flume的工具配合使用,它是专门用来提供对数据进行简单处理,并写到各种数据接收方(比如Kafka)的。

Spark:它是用来弥补基于MapRece处理数据速度上的缺点,它的特点是把数据装载到内存中计算而不是去读慢的要死进化还特别慢的硬盘。特别适合做迭代运算,所以算法流们特别稀饭它。它是用scala编写的。Java语言或者Scala都可以操作它,因为它们都是用JVM的。

❷ 公司有很多应用系统,有推荐的统一数据存储平台吗

推荐了解XEDP 平台,XSKY星辰天铅岁槐合的这款产品在很不错的。它可以同时提供块、文件和对象多接口,可以支撑企业各种各样的应用负载,能实现雀伏多应用数据的统一存槐友储管理。

❸ 在数据资源化管理上比较靠谱的数据存储软件大家推荐一个

数据采集一般分为了传统的工具采集(写好的一个采集程序输入你要采集的内容自动采集)
定制化的采集(数据公司给你为你量身定制一套采集程序根据你的需求给你定制化的采集)

通用的工具采集
火车头、八爪鱼采集器 、神箭手采集平台、集搜客GooSeeKer等
这类采集工具的好处是费用低,适宜针对小数量的数据采集,但是面对返爬虫技术稍高的网页无能为力,且面对大量复杂的数据也无能为力!
定制采集
探码科技、iDataAPI
定制采集的话你面对的不是工具而是面对面的与人交谈,你提需求数据公司帮你实现,效果好,更精准,安全。适宜数量大,数据要求质量高精准的行业!
插入链接的是有代表性的公司和工具可以去了解下!
大数据分析平台是一个集成性的平台,可以将企业用户所用的数据接入,然后在该平台上进行处理,最后对得到的数据,通过各种方式进行分析展示。
大数据平台应该是集数据整合、数据处理、数据存储、数据分析、可视化、数据采集填报等功能为一体,真正帮助企业挖掘数据背后的业务逻辑,洞悉数据的蛛丝马迹,发现数据的潜在价值。亿信华辰的一站式数据分析平台ABI,就是大数据分析平台的一个典型代表。该平台融合了数据源适配、ETL数据处理、数据建模、数据分析、数据填报、工作流、门户、移动应用等核心功能。采用轻量级SOA架构设计、B/S模式,各模块间无缝集成。支持广泛的数据源接入。数据整合模块支持可视化的定义ETL过程,完成对数据的清洗、装换、处理。数据集模块支持数据库、文件、接口等多方式的数据建模。数据分析模块支持报表分析、敏捷看板、即席报告、幻灯片、酷屏、数据填报、数据挖掘等多种分析手段对数据进行分析、展现、应用。

❹ 数据存储平台有好的选择吗

想选个好的,还是有的。

❺ 可以介绍下比较主流的数据存储平台吗

时下比较主流的是XSKY星辰天合的XEDP 平台,操作简单。它可以承接各种形态的数据,能够实现从单资源池数台到数百台的不停机水平扩展,能够满足海量的数据存储管理需求。

❻ 什么数据存储软件的兼容性比较高

1. Ceph
Ceph是一个强大的存储系统,它在同一个系统中同时提供了对象,块(通过RBD)和文件存储。无论您是希望在虚拟机中使用块设备,还是将非结构化数据存储在对象存储中,Ceph都可以在一个平台上提供所有功能,并且还能获得出色的灵活性。 Ceph中的所有内容都以对象的形式存储,不管原始的数据类型是什么,RADOS(reliable autonomic distributed object store)都会把它们当做对象来进行存储。

RADOS层确保数据始终保持一致状态并且可靠。Ceph会通过数据复制,故障检测和恢复,以及跨群集节点进行数据迁移和重新平衡来实现数据一致性。 Ceph提供了一个符合POSIX的网络文件系统(CephFS),旨在实现高性能,大数据存储以及与传统应用程序的最大兼容。Ceph可以通过各种编程语言或者radosgw(RGW)实现无缝的访问对象存储,(RGW)这是一种REST接口,它与为S3和Swift编写的应用程序兼容。另一方面,Ceph的RADOS块设备(RBD)可以访问在整个存储集群中条带化和复制的块设备映像。

Ceph的特性
独立、开放和统一的平台:将块,对象和文件存储组合到一个平台中,包括最新添加的CephFS

兼容性:您可以使用Ceph 存储对外提供最兼容Amazon Web Services(AWS)S3的对象存储。

精简配置模式:分配存储空间时,只是虚拟分配容量,在跟进使用情况占用实际磁盘空间。这种模式提供了更多的灵活性和磁盘空间利用率。

副本:在Ceph Storage中,所有存储的数据都会自动从一个节点复制到多个其他节点。默认任何时间群集中的都有三份数据。

自我修复:Ceph Monitors会不断监控你的数据集。一旦出现一个副本丢失,Ceph会自动生成一个新副本,以确保始终有三份副本。

高可用:在Ceph Storage中,所有存储的数据会自动从一个节点复制到多个其他的节点。这意味着,任意节点中的数据集被破坏或被意外删除,在其他节点上都有超过两个以上副本可用,保证您的数据具有很高的可用性。

Ceph很强大:您的集群可以用于任何场景。无论您希望存储非结构化数据或为数据提供块存储或提供文件系统,或者希望您的应用程序直接通过librados使用您的存储,而这些都已经集成在一个Ceph平台上了。

可伸缩性:C

❼ 在大数量级的数据存储上,比较靠谱的分布式文件存储有哪些

一、 Ceph

Ceph最早起源于Sage就读博士期间的工作、成果于2004年发表,并随后贡献给开源社区。经过多年的发展之后,已得到众多云计算和存储厂商的支持,成为应用最广泛的开源分布式存储平台。
二、 GFS

GFS是google的分布式文件存储系统,是专为存储海量搜索数据而设计的,2003年提出,是闭源的分布式文件系统。适用于大量的顺序读取和顺序追加,如大文件的读写。注重大文件的持续稳定带宽,而不是单次读写的延迟。
三、 HDFS

HDFS(Hadoop Distributed File System),是一个适合运行在通用硬件(commodity hardware)上的分布式文件系统,是Hadoop的核心子项目,是基于流数据模式访问和处理超大文件的需求而开发的。该系统仿效了谷歌文件系统(GFS),是GFS的一个简化和开源版本。

❽ 数据云平台有哪些

数据云平台:
1.
阿里云,适合中小企业;
2.
腾讯云,适合游戏客户、开发者、APP用户等;
3.
小鸟云,适合中小型及大型企业;
4.
华为云,适合政府、大中型企业、银行等大客户。

❾ 数据分析平台有哪些

作为一个新兴的市场领域,自助式BI的厂商众多,不同厂商推出的自助式BI产品,在易用性、复杂性和功能上各不相同。有些产品可能主要用于简单的仪表盘和可视化,而不能承担更复杂的任务,如自助数据准备、数据发现或交互式可视化探索。也有类似于Smartbi的全能型BI工具,支持从多数据源整合、ETL数据处理、数据建模、数据可视化、数据分析、数据填报、移动应用的全线功能。总之,选择适合自己的自助式BI,大幅降低商业智能的使用门槛,是企业从数据分析中获益的最快早旦路径。像思迈特软件开发的Smartbi自助分析平台,它主要围绕业务人员提供企业级数分析工具和服务,以业务、问题为向导,让企业里的每一个人释放数据价模孙值,让大数据应用和分析走进员工和管理者工作中,激发各层人员对数据的认知、挖掘和运用;通过推动全员自助分析、数据共享,提升企业数据资产价值,促进业务发展、风险控制和内部管理,进而推动数字化转型大数据可视化是进行各种大数据分析解决的最重要组成部分之一,通过思迈特软件Smartbi数据加工工作都得到了极大的简化,采用“类Excel数据透视表”的设计,多维分析不再需要建立模型,就能够组合维度、汇总计算、切片、钻取,洞察数据。不仅如此,任何字段都可直接作为输出字段或筛选条件,轻松实现对数据的查询与探索。

Smartbi产品功能设计全面,涵盖数据提取、数据管理、数据分析、数据共享四个环节,帮助客户从数据的角度描述业务现状,分析业陆码扰务原因,预测业务趋势,推动业务变革。

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❿ 各位知道在数据容灾方面做的比较突出的数据存储平台有哪些品牌

XSKY星辰天合的XEDP 平台在数据容灾上非常专业。平台支持本地和跨站点等多种方式数据保护,支持延展集群的方式实现同城双活,双活和灾备方面非常有产品优势的。