压缩数据库

压缩数据库
压缩数据库

压缩数据库解决方案

1、用BACKUP LOG database WITH NO_LOG清除日志

把数据库属性中的故障还原模型改为“简单”可以大大减慢日志增长的速度。

如果把还原模型调到简单,这样就不支持时间点还原了,但是日志文件会很小,如果数据比较重要推荐还是把数据库的还原模型调为完全

用BACKUP LOG database WITH NO_LOG命名后,会截断不活动日志,不减小物理日志文件的大小,但逻辑日志会减小,收缩数据库后会把不活动虚拟日志删除来释放空间,不会损坏数据。

如果日志被截断并收缩数据库后,就不能直接用最近的一个全库备份做时间点还原,建议立即备份数据库,以防万一。

2、sql server运行中,是否能删除主数据库事务日志文件

步骤如下:(1)、分离数据库企业管理器--数据库--右击你要删除日志的数据库--所有

任务--分离数据库

(2)、然后删除日志文件

(3)、然后再附加数据库

企业管理器--数据库--右击数据库--所有任务--附加数据库这时候只附加。mdf就可以了。

3、压缩SQL数据库及日志的详细方法

SQL Server 2000基础教程——压缩数据库数据库在使用一段时间后,时常会出现因数据删除而造成数据库中空闲空间太多的情况,这时就需要减少分配给数据库文件和事务日志文件的磁盘空间,以免浪费磁盘空间。当数据库中没有数据时,可以修改数据库文件属性直接改变其占用空间,但当数据库中有数据时,这样做会破坏数据库中的数据,因此需要使用压缩的方式来缩减数据库空间。可以在数据库属性选项中选择“Auto shrink”选项,让系统自动压缩数据库,也可以用人工的方法来压缩。人工压缩数据库有以下两种方式:

1、用Enterprise Manager 压缩数据库

在Enterprise Manager 中在所要压缩的数据库上单击右键,从快捷菜单中的“所有任务(All Tasks)”中选择“Shrink Database(压缩数据库)”选项,就会出现如图6-10所示的对话框。可以在图6-10所示的对话框中选择数据库的压缩方式,也可以选择使用压缩计划或压缩单个文件单击图6-10中的“Files”按钮,会出现如图6-11所示的压缩数据库文件对话框,可以针

对每个数据库文件进行不同的压缩设置。

单击图6-10中的“Change” 按钮,会出现如图6-12所示的压缩计划编辑对话框,可以指定压缩计划的执行方式。单击图6-12中的“Change” 按钮,会出现如图6-13所示的循环工作计划编辑对话框,可以编辑计划执行的周期或时间点。设置完成后单击“OK” 按钮就开始压缩数据库,在压缩结束后会显示一个压缩情况信息框。

2、用Transact-SQL 命令压缩数据库

可以使用DBCC SHRINKDATABASE 和DBCC SHRINKFILE 命令来压缩数据库。其中DBCC SHRINKDATABASE 命令对数据库进行压缩,DBCC SHRINKFILE 命令对数据库中指定的文件进行压缩。

(1)DBCC SHRINKDATABASE

DBCC SHRINKDATABASE 命令语法如下:

DBCC SHRINKDATABASE (database_name [, target_percent]

[, {NOTRUNCATE | TRUNCATEONLY}] )

各参数说明如下:

·target_percent 指定将数据库压缩后,未使用的空间占数据库大小的百分之几。如果指定的百分比过大,超过了压缩前未使用空间所占的比例,则数据库不会被压缩。并且压缩后的数据库不能比数据库初始设定的容量小。

·NOTRUECATE

将数据库缩减后剩余的空间保留在数据库,中不返还给操作系统

。如果不选择此选项,则剩余的空间返还给操作系统。

·TRUNCATEONLY

将数据库缩减后剩余的空间返还给操作系统。使用此命令时SQL Server 将文件缩减到最后一个文件分配,区域但不移动任何数据文件。选择此项后,target_percent 选项就无效了。例6-14:压缩数据库mytest 的未使用空间为数据库大小的20%

dbcc shrinkdatabase (mytest, 20)

运行结果如下:

DBCC execution completed. If DBCC printed error

messages, contact your system administrator.

(2) DBCC SHRINKFILE

DBCC SHRINKFILE 命令压缩当前数据库中的文件。其语法如下:

DBCC SHRINKFILE ( {file_name|file_id }

{ [, target_size]|

[, {EMPTYFILE | NOTRUNCATE | TRUNCATEONLY}] } )

各参数说明如下:

·file_id

指定要压缩的文件的鉴别号(Identification number,即ID)

。文件的ID 号可以通过FILE_ID()函数或如本章前面所讲述

的Sp_helpdb 系统存储过程来得到。

·target_size

指定文件压缩后的大小。以MB 为单位。如果不指定此选项,SQL Server 就会尽最大可能地缩减文件。

·EMPTYFILE

指明此文件不再使用,将移动所有在此文件中的数据到同一文件组中的其它文件中去。执行带此参数的命令后,此文件就可以用ALTER DATABASE命令来删除了。其余参数NOTRUNCATE 和TRUNCATEONLY 与DBCC SHRINKDATABASE

命令中的含义相同。例6-15: 压缩数据库mydb 中的数据库文件mydb_data2 的大小到1MB。use mydb dbcc shrinkfile (mydb_data2, 1)

企业管理器里面的方法:

1、打开企业管理器

2、打开要处理的数据库

3、点击最上面菜单>工具>SQL查询分析器,打开SQL查询分析器

4、在输入窗口里面输入:

Code:

DUMP TRANSACTION[数据库名]WITH NO_LOG

BACKUP LOG[数据库名]WITH NO_LOG

DBCC SHRINKDATABASE([数据库名])

点击绿色的小三角(或按F5)执行查询,等状态栏提示处理完成

即可!

程序里面的方法:

压缩数据库日志

--1.清空日志

exec('DUMP TRANSACTION ['+@dbname+'] WITH NO_LOG')

--2.截断事务日志:

exec('BACKUP LOG ['+@dbname+'] WITH NO_LOG')

--3.收缩数据库文件(如果不压缩,数据库的文件不会减小

exec('DBCC SHRINKDATABASE(['+@dbname+'])')

4、减小日志的方法:

一、用如下步做了:

1、DUMP TRANSACTION庫名WITH no_log

2、dbcc shrinkfile(logfilename)

3、收縮數據庫

4、設定自動收縮。

二、分离数据库,删除日志文件,再附加,OK!右击数据库--所有任务--分离or 附加

三、1、backup log庫名WITH no_log,2、dbcc shrinkfile(logfilename),3、收縮數據庫

4、設定自動收縮。

多媒体数据压缩与存储技术习题

第四章 多媒体数据压缩与存储技术习题 4-1填空题 1.自信息函数是 的函数。必然发生的事件概率 为 ,自信息函数值为 。把 叫作信息熵或简称熵(Entropy ),记为 。 2.所有概率分布p j 所构成的熵,以 为最大,因此,可设法改变信源 的概率分布使 ,再用最佳编码方法使 来达到高效编码的目的。 3.MPEG 中文翻译“动态图像专家组”,MPEG 专家组推出的MPEG-1标准中文含 义是 标准,它包括 四部分。 4.CD-DA 中文含义 ,其相应的国际标准称为 书标准。CD-ROM 中文含义 ,其相应的国际标准称为 书标准。 5.在CD-ROM 光盘中,用 代表“1”, 而 代表“0”,为保证光盘上的信息能可靠读出,把“0”的游程最小长度限制在 个,而最长限制在 个。 6.DVD 原名 ,中文翻译 。DVD 光盘按单/双面与 单/双层结构可以分为 四种。按照DVD 光盘的不同用途,可以把它分为: , , , , , 。 4-2简答题 1.请解释信息熵的本质为何? 2.请解释在MPEG 压缩算法中,最好每16帧图像至少有一个帧内图(I 帧) 的原因。 3.简要说明光盘的类型有哪些? 4.DVD 有哪些类型?DVD 存储容量大大增加的原因是什么? 4-3应用题 1.某信源有以下6个符号,其出现概率如下: 求其信息熵及其Huffman 编码? 2.设某亮度子块按Z 序排列的系数如下: ? ?????=8/1 8/1 8/1 8/1 4/1 4/1 654321a a a a a a X

k 0 1 2 3 4 5 6 7-63 系数: 12 4 1 0 0 -1 1 0 0 请按JPEG基本系统对其进行编码。 4-4计算题 1.请计算52速光盘的传输速率。 4-5上机应用题 1.请用Nero Express 7将上一章编辑的电影剪辑制作成VCD。

SQL数据库的备份、还原、压缩与数据转移的方法.

当前,全国各级审计机关普遍应用AO系统进行现场审计,但由于被审计单位使用的财务软件种类太多,AO系统不可能提供全部财务软件数据导入模板,虽然AO现场审计实施系统2008版比2005版在模板数量上有所增加,但仍然不能完全解决各级审计机关在实际审计工作遇到的数据导入难题,只能通过后台备份数据库,然后还原到审计人员电脑中进行处理后,再一步一步导入AO中。由于审计人员大部分非计算机专业,对数据库的基本操作了解不是很多,无形中影响了计算机辅助审计的开展。为此,笔者分析了大量的被审计单位的财务系统后台数据库,其中大部分财务软件使用了SQL作为后台数据库,因此总结了SQL数据库的备份、压缩与SQL数据库数据处理的方法,供审计人员在审计工作中借鉴使用。 一、备份数据库1、打开SQL企业管理器,在控制台根目录中依次点开Microsoft SQL Server 2、SQL Server组——>双击打开你的服务器——>双击打开数据库目录3、选择你的数据库名称(如财务数据库cwdata)——>然后点上面菜单中的工具——>选择备份数据库4、备份选项选择完全备份,目的中的备份到如果原来有路径和名称则选中名称点删除,然后点添加,如果原来没有路径和名称则直接选择添加,接着指定路径和文件名,指定后点确定返回备份窗口,接着点确定进行备份。二、还原数据库1、打开SQL企业管理器,在控制台根目录中依次点开Microsoft SQL Server;2、SQL Server组——>双击打开你的服务器——>点图标栏的新建数据库图标,新建数据库的名字自行取; 3、点击新建好的数据库名称(如财务数据库cwdata)——>然后点上面菜单中的工具——>选择恢复数据库; 4、在弹出来的窗口中的还原选项中选择从设备——>点选择设备——>点添加——>然后选择你的备份文件名——>添加后点确定返回,这时候设备栏应该出现您刚才选择的数据库备份文件名,备份号默认为1(如果您对同一个文件做过多次备份,可以点击备份号旁边的查看内容,在复选框中选择最新的一次备份后点确定)——>然后点击上方常规旁边的选项按钮; 5、在出现的窗口中选择在现有数据库上强制还原,以及在恢复完成状态中选择使数据库可以继续运行但无法还原其它事务日志的选项。在窗口的中间部位的将数据库文件还原为这里要按照你SQL的安装进行设置(也可以指定自己的目录),逻

大数据知识

1、大数据概念: 大数据(big data),或称巨量资料,指的是所涉及的资料量规模巨大到无法透过目前主流软件工具,在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。 2、大数据简介: “大数据”作为时下最火热的IT行业的词汇,随之而来的数据仓库、数据安全、数据分析、数据挖掘等等围绕大数据的商业价值的利用逐渐成为行业人士争相追捧的利润焦点。 早在1980年,著名未来学家阿尔文·托夫勒便在《第三次浪潮》一书中,将大数据热情地赞颂为“第三次浪潮的华彩乐章”。不过,大约从2009年开始,“大数据”才成为互联网信息技术行业的流行词汇。美国互联网数据中心指出,互联网上的数据每年将增长50%,每两年便将翻一番,而目前世界上90%以上的数据是最近几年才产生的。此外,数据又并非单纯指人们在互联网上发布的信息,全世界的工业设备、汽车、电表上有着无数的数码传感器,随时测量和传递着有关位置、运动、震动、温度、湿度乃至空气中化学物质的变化,也产生了海量的数据信息。 大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息,而在于对这些含有意义的数据进行专业化处理。换言之,如果把大数据比作一种产业,那么这种产业实现盈利的关键,在于提高对数据的“加工能力”,通过“加工”实现数据的“增值”。且中国物联网校企联盟认为,物联网的发展离不开大数据,依靠大数据可以提供足够有利的资源。 随着云时代的来临,大数据(Big data)也吸引了越来越多的关注。《著云台》的分析师团队认为,大数据(Big data)通常用来形容一个公司创造的大量非结构化和半结构化数据,这些数据在下载到关系型数据库用于分析时会花费过多时间和金钱。大数据分析常和云计算联系到一起,因为实时的大型数据集分析需要像MapReduce一样的框架来向数十、数百或甚至数千的电脑分配工作。 3、大数据的领域: 大数据可分成大数据技术、大数据工程、大数据科学和大数据应用等领域。目前人们谈论最多的是大数据技术和大数据应用。 大数据的4个“V”,或者说特点有四个层面: 第一,数据体量巨大。从TB级别,跃升到PB级别。 第二,数据类型繁多。前文提到的网络日志、视频、图片、地理位置信息等等。 第三,价值密度低,商业价值高。以视频为例,连续不间断监控过程中,可能有用的数据仅仅有一两秒。 第四,处理速度快。1秒定律。最后这一点也是和传统的数据挖掘技术有着本质的不同。 业界将其归纳为4个“V”——Volume,Variety,Value,Velocity。 4、大数据技术: 大数据需要特殊的技术,以有效地处理大量的容忍经过时间内的数据。适用于大数据的技术,包括大规模并行处理(MPP)数据库、数据挖掘电网、分布式文件系统、分布式数据库、云计算平台、互联网和可扩展的存储系统。 大数据技术分为整体技术和关键技术两个方面。

数据压缩,算法的综述

数据压缩算法的综述 S1******* 许申益 摘要:数据压缩技术在数据通讯和数据存储应用中都有十分显著的益处。随着数据传输技术和计算机网络通讯技术的普及应用,以及在计算机应用中,应用软件的规模和处理的数据量的急剧增加,尤其是多媒体技术在计算机通讯领域中的出现,使数据压缩技术的研究越来越引起人们的注意。本文综述了在数据压缩算法上一些已经取得的成果,其中包括算术编码、字典式压缩方法以及Huffman码及其改进。 关键字:数据压缩;数据存储;计算机通讯;多媒体技术 1.引言 数据压缩技术在数据通讯和数据存储应用中都有十分显著的益处。在数据的存储和表示中常常存在一定的冗余度,一些研究者提出了不同的理论模型和编码技术降低了数据的冗余度。Huffman 提出了一种基于统计模型的压缩方法,Ziv Jacob 提出了一种基于字典模型的压缩方法。随着数据传输技术和计算机网络通讯技术的普及应用,以及在计算机应用中,应用软件的规模和处理的数据量的急剧增加,尤其是多媒体技术在计算机和通讯两个领域中的出现,使数据压缩技术的研究越来越引起人们的注意。本文综述了在数据压缩算法上的一些已经取得的成果。 本文主要介绍了香农范诺编码以及哈弗曼算法的基本思想,运用其算法的基本思想设计了一个文件压缩器,用Java 语言内置的优先队列、对象序列化等功能实现了文件压缩器的压缩和解压功能。 2数据压缩算法的分类 一般可以将数据压缩算法划分为静态的和动态的两类。动态方法又是又叫做适应性(adaptive)方法,相应的,静态方法又叫做非适应性方法(non-adaptive)。 静态方法是压缩数据之前,对要压缩的数据经过预扫描,确定出信源数据的

PACS、HIS系统数据分级压缩存储需求

方案概述:本方案适用于PACS、HIS系统数据分级压缩存储需求。 应用场景:本方案针对医疗影像系统PACS和信息管理系统HIS 数据飞速正常,存储的数据大多数以DICOM格式,而且数据访问调度方式也不一样,各种数据存储也不一致,可能带来存储空间的浪费,鉴于这种情况,我建议在存储设备上利用各种技术来解决。 PACS数据:每年的数据增长量约20TB -30TB;根据业务人员需求,有些数据需要长期在线,有些数据需要经常调用,有些数据需要定期调用,有些数据需要离线保存。这些数据要作为文件保存,一般格式是DICOM,非常占空间。 HIS、LIS数据:每年的数据增长量约为200GB -300GB;数据调用周期与PACS数据基本相同,另外病人信息、交易、医嘱等是每天调用、病案分析等是定根据需要进行调用。 技术思路: PACS系统数据需求: PACS系统数据在增长量非常大,按原DS4300存储容量,已经远远不够PACS数据的需求,而且应用技术也不能满足;PACS系统在数据访问上也是出于高峰状态,而有些可能只是定期调用,针对这种情况,我建议应用存储虚拟化技术、自动分层技术、精简配置技术、数据压缩技术和重复删除技术来保障PACS系统数据增长,同时也同存储设备扩展功能来解决数据的增长。下面分别对这些技术简单说明,方便对方案理解,如下:

1、存储虚拟化技术把存储系统的物理特性在应用程序面前掩盖起来,从而增强了灵活性和相应能力,存储虚拟化技术可管理及虚拟化内部存储系统和现有的异构存储系统,这有助于将磁盘利用率从平均30%左右提高到80%以上,而且这项技术能够在不同类型的存储系统之间实时转移数据,可以消除IO热点度,提供负载均衡能力。 这项技术能够整合目前的DS4300存储的容量,更好利用磁盘空间,而且通过增加其他存储设备来满足新添加CT设备将要的容量。 2、自动分层技术是一项为优化布置数据提供出众效率的关键存储技术固态盘(SSD)相对于传统机械硬盘驱动器(HDD)的性能,把最需要高I/O性能的数据(如数据库的日志文件)放在 SSD 上,可以最小的投入换取最大的产出。因此,应用子卷级的自动分层存储技术,让存储系统根据数据的访问频度和性能要求,自动地将需要高IOPS 的数据迁移到SSD上,而无须用户的干预。 IBM EasyTier 就是一种较为典型的自动分层产品,该产品这主要是针对采用了 SSD 的用户,使他们能够更有效的利用SSD 的空间。 这项技术正好适用了PACS数据,有的需要经常调用,有的可能只是指定调度,大大提高了效率。满足了PACS数据分层存储,提高效率。 3、精简配置技术也是在集中存储条件下节省空间的一种有效手段。很多环境下如果做集中存储,每台服务器都会向存储要求一个超出自己存储需要的空间范围,而这些空间往往会成为闲置空间,造成很大的浪费。而“精简配置”只在需要存储资源时,才自动分配。因

如何压缩SQL Server 2005指定数据库文件和日志的大小

面有两个SQL语句可以达到在SQL Server 2005/2008压缩指定数据库文件和日志的大小的效果: 1、DBCC SHRINKDATABASE (Transact-SQL) 收缩指定数据库中的数据文件和日志文件的大小。 语法 DBCC SHRINKDATABASE ( 'database_name' | database_id | 0 [ ,target_percent ] [ , { NOTRUNCATE | TRUNCATEONLY } ] ) [ WITH NO_INFOMSGS ] 参数 'database_name' | database_id | 0 要收缩的数据库的名称或 ID。如果指定 0,则使用当前数据库。 target_percent 数据库收缩后的数据库文件中所需的剩余可用空间百分比。 NOTRUNCATE 通过将已分配的页从文件末尾移动到文件前面的未分配页来压缩数据文件中的数据。target_percent 是可选参数。文件末尾的可用空间不会返回给操作系统,文件的物理大小也不会更改。因此,指定 NOTRUNCATE 时,数据库看起来未收缩。 NOT RUNCATE 只适用于数据文件。日志文件不受影响。 TRUNCATEONLY 将文件末尾的所有可用空间释放给操作系统,但不在文件内部执行任何页移动。数据文件只收缩到最近分配的区。如果与 TRUNCATEONLY 一起指定,将忽略 target _percent。 TRUNCATEONLY 只适用于数据文件。日志文件不受影响。 WITH NO_INFOMSGS 取消严重级别从 0 到 10 的所有信息性消息。 结果集 列名说明 DbId 数据库引擎试图收缩的文件的数据库标识号。 FileId 数据库引擎尝试收缩的文件的文件标识号。 CurrentSize 文件当前占用的 8 KB 页数。

数据压缩原理

AIX 上总有一种压缩方式适合你 当今世界每天产生大量的数据,有些数据我们需要进行压缩,压缩数据的好处不言而喻:节省空间;方便传输;加密保护等等。很多压缩工具应运而出,每种工具都有自己的特点。对于AIX 平台上的压缩方法也很多compress、pack、gzip、pax、tar 等等。本文将首先简单介绍一下压缩的基本原理然后详细介绍AIX 平台的常用压缩工具并针对它们各自的特色进行比较,让读者对对AIX 平台的压缩有针对性的认识,从而能够根据不通的需要选择合适的压缩工具。 数据压缩的原理 数据压缩是指在不丢失信息的前提下,缩减数据量以减少存储空间,提高其传输、存储和处理效率的一种技术方法。或按照一定的算法对数据进行重新组织,减少数据的冗余和存储的空间。数据压缩包括有损压缩和无损压缩。无损压缩是可逆的;有损压缩是不可逆的。 计算机处理信息是以二进制数(0 和1)的形式表示的,压缩软件把二进制信息中相同的字符串以特殊字符标记起来,从而实现缩小文件大小来达到压缩的目的。压缩的理论基础是信息论。从信息的角度来看,压缩就是去除掉信息中的冗余,即去除掉确定的或可推知的信息,而保留不确定的信息,也就是用一种更接近信息本质的描述来代替原有的冗余的描述,这个本质的东西就是信息量。 数据压缩的硬件和软件工具也非常多,本文将针对AIX 平台常见的几种数据压缩工具进行介绍和比较并提供常用的示例进行解说,希望您能从中选择合适的压缩工具进行压缩。 AIX 平台上,通常我们看到的 .Z .gz .z .ar .tar 后缀的文件都是压缩文件。通过compress 可以生 成 .Z 压缩文件,通过compress、uncompress、gzip 可以解压 .Z 格式的压缩文件;通过gzip 可以生成 .gz 压缩文件,通过gzip 可以解压 .gz 格式的压缩文件;通过pack 可以生成 .z 压缩文件,通过unpack、gzip 可以解压 .z 格式的压缩文件;通过pax 可以生成 .ar 压缩文件,通过pax 可以解压 .ar 格式的压缩文件;通过pax、tar 可以生成 .tar 压缩文件,通过pax、tar、untar、可以解压 .tar 格式的压缩文件。图 1 描述了各种类型文件的压缩及解压可以选择的AIX 工具。 图 1. 不同文件类型的压缩及解压

在SQL Server 2008数据库中实现数据压缩

发布时间:2008.09.19 14:03 来源:赛迪网作者:林善茂 【赛迪网-IT技术报道】摘要:SQL Server 2008中有个有趣的新特性:数据压缩,利用该特性,我们可以减小数据表,索引以及分区的子集的大小。本文通过例子详细介绍如何使用该特性。 SQL Server中的数据压缩功能,最早在SQL Server 2005 SP2中出现,当时针对decimail 和numeric数据类型推出了新的存储格式--vardecimal。vardecimal存储格式允许decimal 和numeric数据类型的存储作为一个可变长度列。 这个概念已扩展在SQL Server 2008的所有固定长度的数据类型,如integer, char, 和float等数据类型。借助数据压缩,减少了存储成本,并提高查询性能,减少I / O和增加缓冲点击率。 虽然SQL Server 2008 支持 vardecimal 存储格式;但是,由于行级压缩可实现同样的目标,因此在SQL Server 2008中不推荐使用 vardecimal 存储格式。 SQL Server 2008对于表和索引,同时支持行(ROW)和页面(Page)两种压缩模式。下面对这两种数据压缩类型简单做个对比: 行压缩。行压缩可以将固定长度类型存储为可变长度存储类型。例如char(100)列储存在一个可变长度存储格式将只使用了存储量所定义的数据。储存的“ SQL Server 2008 ”,压缩后只需要存放15个字符,而非全部100个字符,从而节省了85%的存储空间。这是在SQL Server 2005 Service Pack 2中提供的vardecimal存储格式的思路的延伸。同时需要注意的是,这种压缩模式,将对所有数据类型的 NULL 和 0 值进行优化,从而使它们不占用任何字节。 页面压缩模式。这种压缩功能,建立在行压缩基础之上,通过只存储一次页面上相同事件字节来将存储的冗余数据减到最小。使用页压缩压缩表和索引,除了采用行压缩,还采用了前缀压缩和字典压缩。 数据压缩会减少的大小您的表格或索引指标,最好是先评估一下压缩后所能节省的空间。,估计节省空间在一个表或索引使用,无论是sp_estimate_data_compression_savings

常用大数据量、海量数据处理方法 (算法)总结

大数据量的问题是很多面试笔试中经常出现的问题,比如baidu goog le 腾讯这样的一些涉及到海量数据的公司经常会问到。 下面的方法是我对海量数据的处理方法进行了一个一般性的总结,当然这些方法可能并不能完全覆盖所有的问题,但是这样的一些方法也基本可以处理绝大多数遇到的问题。下面的一些问题基本直接来源于公司的面试笔试题目,方法不一定最优,如果你有更好的处理方法,欢迎与我讨论。 1.Bloom filter 适用范围:可以用来实现数据字典,进行数据的判重,或者集合求交集 基本原理及要点: 对于原理来说很简单,位数组+k个独立hash函数。将hash函数对应的值的位数组置1,查找时如果发现所有hash函数对应位都是1说明存在,很明显这个过程并不保证查找的结果是100%正确的。同时也不支持删除一个已经插入的关键字,因为该关键字对应的位会牵动到其他的关键字。所以一个简单的改进就是counting Bloom filter,用一个counter数组代替位数组,就可以支持删除了。 还有一个比较重要的问题,如何根据输入元素个数n,确定位数组m 的大小及hash函数个数。当hash函数个数k=(ln2)*(m/n)时错误率最小。在错误率不大于E的情况下,m至少要等于n*lg(1/E)才能表示任

意n个元素的集合。但m还应该更大些,因为还要保证bit数组里至少一半为0,则m应该>=nlg(1/E)*lge 大概就是nlg(1/E)1.44倍(lg 表示以2为底的对数)。 举个例子我们假设错误率为0.01,则此时m应大概是n的13倍。这样k大概是8个。 注意这里m与n的单位不同,m是bit为单位,而n则是以元素个数为单位(准确的说是不同元素的个数)。通常单个元素的长度都是有很多bit的。所以使用bloom filter内存上通常都是节省的。 扩展: Bloom filter将集合中的元素映射到位数组中,用k(k为哈希函数个数)个映射位是否全1表示元素在不在这个集合中。Counting bloom filter(CBF)将位数组中的每一位扩展为一个counter,从而支持了元素的删除操作。Spectral Bloom Filter(SBF)将其与集合元素的出现次数关联。SBF采用counter中的最小值来近似表示元素的出现频率。 问题实例:给你A,B两个文件,各存放50亿条URL,每条URL占用6 4字节,内存限制是4G,让你找出A,B文件共同的URL。如果是三个乃至n个文件呢? 根据这个问题我们来计算下内存的占用,4G=2^32大概是40亿*8大概是340亿,n=50亿,如果按出错率0.01算需要的大概是650亿个

数据结构实验五矩阵的压缩存储与运算

第五章矩阵的压缩存储与运算 【实验目的】 1. 熟练掌握稀疏矩阵的两种存储结构(三元组表和十字链表)的实现; 2. 掌握稀疏矩阵的加法、转置、乘法等基本运算; 3. 加深对线性表的顺序存储和链式结构的理解。 第一节知识准备 矩阵是由两个关系(行关系和列关系)组成的二维数组,因此对每一个关系上都可以用线性表进行处理;考虑到两个关系的先后,在存储上就有按行优先和按列优先两种存储方式,所谓按行优先,是指将矩阵的每一行看成一个元素进行存储;所谓按列优先,是指将矩阵的每一列看成一个元素进行存储;这是矩阵在计算机中用一个连续存储区域存放的一般情形,对特殊矩阵还有特殊的存储方式。 一、特殊矩阵的压缩存储 1. 对称矩阵和上、下三角阵 若n阶矩阵A中的元素满足 = (0≤i,j≤n-1 )则称为n阶对称矩阵。对n阶对称矩阵,我们只需要存储下三角元素就可以了。事实上对上三角矩阵(下三角部分为零)和下三角矩阵(上三角部分为零),都可以用一维数组ma[0.. ]来存储A的下三角元素(对上三角矩阵做转置存储),称ma为矩阵A的压缩存储结构,现在我们来分析以下,A和ma之间的元素对应放置关系。 问题已经转化为:已知二维矩阵A[i,j],如图5-1, 我们将A用一个一维数组ma[k]来存储,它们之间存在着如图5-2所示的一一对应关系。 任意一组下标(i,j)都可在ma中的位置k中找到元素m[k]= ;这里: k=i(i+1)/2+j (i≥j) 图5-1 下三角矩阵 a00 a10 a11 a20 … an-1,0 … an-1,n-1 k= 0 1 2 3 … n(n-1)/2 … n(n+1)/2-1 图5-2下三角矩阵的压缩存储 反之,对所有的k=0,1,2,…,n(n+1)/2-1,都能确定ma[k]中的元素在矩阵A中的位置(i,j)。这里,i=d-1,(d是使sum= > k的最小整数),j= 。 2. 三对角矩阵

数据压缩的重要性

数据压缩的重要性 数据压缩是指在不丢失有用信息的前提下,缩减数据量以减少存储空间,提高其传输、存储和处理效率,或按照一定的算法对数据进行重新组织,减少数据的冗余和存储的空间的一种技术方法。数据压缩包括有损压缩和无损压缩。 在计算机科学和信息论中,数据压缩或者源编码是按照特定的编码机制用比未经编码少的数据位元(或者其它信息相关的单位)表示信息的过程。例如,如果我们将“compression”编码为“comp”那么这篇文章可以用较少的数据位表示。一种流行的压缩实例是许多计算机都在使用的ZIP 文件格式,它不仅仅提供了压缩的功能,而且还作为归档工具(Archiver)使用,能够将许多文件存储到同一个文件中。 对于任何形式的通信来说,只有当信息的发送方和接受方都能够理解编码机制的时候压缩数据通信才能够工作。例如,只有当接受方知道这篇文章需要用英语字符解释的时候这篇文章才有意义。同样,只有当接受方知道编码方法的时候他才能够理解压缩数据。一些压缩算法利用了这个特性,在压缩过程中对数据进行加密,例如利用密码加密,以保证只有得到授权的一方才能正确地得到数据。 数据压缩能够实现是因为多数现实世界的数据都有统计冗余。例如,字母“e”在英语中比字母“z”更加常用,字母“q”后面是“z”的可能性非常小。无损压缩算法通常利用了统计冗余,这样就能更加简练地、但仍然是完整地表示发送方的数据。 如果允许一定程度的保真度损失,那么还可以实现进一步的压缩。例如,人们看图画或者电视画面的时候可能并不会注意到一些细节并不完善。同样,两个音频录音采样序列可能听起来一样,但实际上并不完全一样。有损压缩算法在带来微小差别的情况下使用较少的位数表示图像、视频或者音频。 由于可以帮助减少如硬盘空间与连接带宽这样的昂贵资源的消耗,所以压缩非常重要,然而压缩需要消耗信息处理资源,这也可能是费用昂贵的。所以数据压缩机制的设计需要在压缩能力、失真度、所需计算资源以及其它需要考虑的不同因素之间进行折衷。

大数据的容灾备份

大数据的容灾备份

大数据的容灾备份 导读 大数据(big data)一词越来越多地被提及,也越来越多受到人们的重视。而在大数据时代,面对越来越多、越来越大的数据,如何实现大数据的实时备份、防范数据的丢失,成为了亟待解决的难题。 在容灾备份行业,中国的本土公司在积极创新方面做得很不错,完全做到了“与时代同步”。我们要提升自己的能力全面迎接大数据容灾备份的到来。 从容应对“大数据库数据” 在数据库方面,国内的厂商拥有实时增量数据备份,这将大大提升大数据的传输量,就算数据库里的数据多,也不会漏备数据。 全面减少数据量 硬盘越来越大,其上的文件也越来越多。只可惜的是,重复文件太多太多,占据了太多的空间,造成浪费。因此我们必须将重复文件清除掉,这也将减少数据量和无用的文件。 现在去重的技术已经十分成熟,浪擎DAYS产品系列也集成存储备份及数据去重功能。这样可以全面减少数据量。 非复合型存储文件增量传输 现在多数的非结构化数据是视频文件、MP3文件或Lotus和Exchange产生的邮件文件等,而这些都是非复合型存储的文件,国内的浪擎科技D系实时备份产品可以对它们实现增量传输或备份,这对于大数据的备份自然是大有裨益的。 多级压缩搞定“大块头文件” 减少大数据传输量和处理工作量还有一个方法,就是进行压缩。现在国内已经有厂商提供了大数据的压缩功能,这样可以大大减少数据量。 软件硬一体解决方案 集软件硬件相结合的一体化应对大数据时代的数据爆炸是另一种解决方案,目前包括国内外多个厂家均推出相关的产品,浪擎科技也相继推出了备份一体机。除了做到“软硬兼施”,它们均可以存储、备份数据库和文件,以解决“结构与非结构数据”的存储和备份难题。 更值得提出的是,一体机的配置耗神同,完全胜任大数据的处理。从而满足客户对于大数据容灾备份和管理的需求。

如何给数据库备份文件压缩

如何给数据库备份文件压缩 在新的2008版本的SQL SERVER 数据库中提出了备份压缩的概念,其基本的原理就是和RAR等压缩工具一样,可以让原有的备份文件体积更小,可以节省服务器备份空间。 同时相同数据的压缩的备份比未压缩备份小,所以压缩备份所需的设备I/O 通常较少,因此通常可大大提高备份速度。 提示: 首先SQL SERVER 2008 以上的版本可以做备份压缩 代码解析 1:我们先开启CMDSHELL 用于调用DOS命令 EXEC sp_configure'show advanced options', 1; RECONFIGURE; EXEC sp_configure'xp_cmdshell', 1; RECONFIGURE; 2:备份数据库 --你备份数据库以当天时间为后缀名 declare @filename varchar(200) set @filename='F:\data\databasbackup\differentbackup\'+conver t(char(10),getdate(),120)+'.bak'--设置备份文件的路径和文件名 print @filename backup database Alice to disk=@filename with NOINIT,NOUNLOAD,NAME='backup',NOSKIP,STATS=10,NOFORMAT--执行备份 3:压缩已备份的文件 --将压缩备份文件并删除原文件

declare @file varchar(200) set @file='D:\WinRAR\WinRAR.exe a -ep -df F:\data\databasbackup\differentbackup\'+convert(char(10), getdate(),120)+'.rar F:\data\databasbackup\differentbackup\'+convert(char(10), getdate(),120)+'.bak' EXEC MASTER..xp_cmdshell@file 4:删除压缩备份后文件 DECLARE @sql VARCHAR(500) set @sql ='del F:\data\databasbackup\differentbackup\'+convert(char(10), dateadd(dd,-2,getdate()),120)+'.rar'--找到要删除的文件并执行删除 exec MASTER..xp_cmdshell@sql --执行命令 在实际中,我们需要通过作业来控制语句的执行时间具体步骤如下 1:创建作业 2:在步骤中将以上代码写入步骤中 3:在Schedules中规定作业执行的时间

五种大数据压缩算法

?哈弗曼编码 A method for the construction of minimum-re-dundancy codes, 耿国华1数据结构1北京:高等教育出版社,2005:182—190 严蔚敏,吴伟民.数据结构(C语言版)[M].北京:清华大学出版社,1997. 冯桂,林其伟,陈东华.信息论与编码技术[M].北京:清华大学出版社,2007. 刘大有,唐海鹰,孙舒杨,等.数据结构[M].北京:高等教育出版社,2001 ?压缩实现 速度要求 为了让它(huffman.cpp)快速运行,同时不使用任何动态库,比如STL或者MFC。它压缩1M数据少于100ms(P3处理器,主频1G)。 压缩过程 压缩代码非常简单,首先用ASCII值初始化511个哈夫曼节点: CHuffmanNode nodes[511]; for(int nCount = 0; nCount < 256; nCount++) nodes[nCount].byAscii = nCount; 其次,计算在输入缓冲区数据中,每个ASCII码出现的频率: for(nCount = 0; nCount < nSrcLen; nCount++) nodes[pSrc[nCount]].nFrequency++; 然后,根据频率进行排序: qsort(nodes, 256, sizeof(CHuffmanNode), frequencyCompare); 哈夫曼树,获取每个ASCII码对应的位序列: int nNodeCount = GetHuffmanTree(nodes); 构造哈夫曼树 构造哈夫曼树非常简单,将所有的节点放到一个队列中,用一个节点替换两个频率最低的节点,新节点的频率就是这两个节点的频率之和。这样,新节点就是两个被替换节点的父

第三章 空间数据采集与处理练习资料

一、单选题 1、对于离散空间最佳的内插方法 是: A.整体内插法 B.局部内插法 C.移动拟合法 D.邻近元法 2、下列能进行地图数字化的设备 是: A.打印机 B.手扶跟踪数字化仪 C.主 机 D.硬盘 3、有关数据处理的叙述错误的 是: A.数据处理是实现空间数据有序化的必要过程 B.数据处理是检验数据质量的关键环节 C.数据处理是实现数据共享的关键步骤 D.数据处理是对地图数字化前的预处理 4、邻近元法 是: A.离散空间数据内插的方法 B.连续空间内插的方法 C.生成DEM的一种方法 D.生成DTM的一种方法 5、一般用于模拟大范围内变化的内插技术是: A.邻近元法 B.整体拟合技术 C.局部拟合技术 D.移动拟合法 6、在地理数据采集中,手工方式主要是用于录入: A.属性数据 B.地图数据 C.影象数 据 D.DTM数据

7、要保证GIS中数据的现势性必须实时进行: A.数据编辑 B.数据变换 C.数据更 新 D.数据匹配 8、下列属于地图投影变换方法的 是: A.正解变换 B.平移变换 C.空间变 换 D.旋转变换 9、以信息损失为代价换取空间数据容量的压缩方法是: A.压缩软件 B.消冗处理 C.特征点筛选 法 D.压缩编码技术 10、表达现实世界空间变化的三个基本要素是。 A. 空间位置、专题特征、时间 B. 空间位置、专题特征、属性 C. 空间特点、变化趋势、属性 D. 空间特点、变化趋势、时间 11、以下哪种不属于数据采集的方式: A. 手工方式 B.扫描方式 C.投影方 式 D.数据通讯方式 12、以下不属于地图投影变换方法的是: A. 正解变换 B.平移变换 C.数值变 换 D.反解变换 13、以下不属于按照空间数据元数据描述对象分类的是: A. 实体元数据 B.属性元数据 C.数据层元数据 D. 应用层元数据 14、以下按照空间数据元数据的作用分类的是: A. 实体元数据 B.属性元数据 C. 说明元数据 D. 分类元数据 15、以下不属于遥感数据误差的是: A. 数字化误差 B.数据预处理误差 C. 数据转换误差 D. 人工判读误差

数据传输压缩方法

数据由于从在冗余信息,利用人类感知冗余的特点,对从在的数据可进行压缩。衡量数据压缩的性能主要有三个指标: 1)压缩比 2)压缩质量 3)压缩与解压缩的效率 根据解码后的数据与原始数据是否完全一致,数据压缩方法划分为两类:可逆与不可逆。 图像压缩编码 1、无损压缩:霍夫曼编码、算数编码、行程编码、K-Z编码 2、有损压缩:运动补偿、离散余弦编码、离散小波编码、离散傅里叶变换编码、分型编码、矢量编码、JPEG编码、MPEG编码、H.264编码 1、赫夫曼编码:赫夫曼编码是可变字长编码(VLC)的一种。Huffman于1952年提出一种编码方法,该方法完全依据字符出现概率来构造异字头的平均长度最短的码字,有时称之为最佳编码,一般就称Huffman编码。下面引证一个定理,该定理保证了按字符出现概率分配码长,可使平均码长最短。 霍夫曼编码原理:设某信源产生有五种符号u1、u2、u3、u4和u5,对应概率P1=0.4,P2=0.1,P3=P4=0.2,P5=0.1。首先,将符号按照概率由大到小排队,如图所示。编码时,从最小概率的两个符号开始,可选其中一个支路为0,另一支路为1。这里,我们选上支路为0,下支路为1。再将已编码的两支路的概率合并,并重新排队。多次重复使用上述方法直至合并概率归一时为止。从图(a)和(b)可以看出,两者虽平均码长相等,但同一符号可以有不同的码长,即编码方法并不唯一,其原因是两支路概率合并后重新排队时,可能出现几个支路概率相等,造成排队方法不唯一。一般,若将新合并后的支路排到等概率的最上支路,将有利于缩短码长方差,且编出的码更接近于等长码。这里图(a)的编码比(b)好。 赫夫曼码的码字(各符号的代码是异前置码字,即任一码字不会是另一码宇的前面部分,这使各码字可以连在一起传送,中间不需另加隔离符号,只要传送时不出错,收端仍可分离各个码字,不致混淆。

SQL2000清理日志文件和压缩数据库的方法

SQL2000清理日志文件和压缩数据库的方法 2010-04-15 15:08:39| 分类:SQL SERVER | 标签:|字号大中小订阅 在处理一个网站的时候发现删除了90%的数据收缩数据库后,数据库的日志文件还是很大很大! 问其他人怎么解决也问不了,周围都是菜鸟,只有拿出我三脚猫的功夫+google 才搞出个用代码来清理日志文件和压缩数据库的方法,还是比较有用的。 在SQL Server中经常遇到事务日志变大的情况,除了将数据库设置为“自动收缩”外,还可以使用下面的SQL命令进行快速清除数据库中的事务日志,命令如下: --第一步:清空日志 DUMP TRANSACTION databasename WITH NO_LOG --第二步:截断事务日志 BACKUP LOG databasename WITH NO_LOG --第三步:收缩数据库 DBCC SHRINKDATABASE(databasename) ============================================== SQL Server 2000日志清除的两种方法2007-10-20 11:03SQL Server 2000日志清除的两种方法在使用过程中大家经常碰到数据库日志非常大的情况,在这里介绍了两种处理方法…… 方法一: 一般情况下,SQL数据库的收缩并不能很大程度上减小数据库大小,其主要作用是收缩日志大小,应 当定期进行此操作以免数据库日志过大 1、设置数据库模式为简单模式:打开SQL企业管理器,在控制台根目录中依次点开Microsoft SQL Server-->SQL Server组-->双击打开你的服务器-->双击打开数据库目录-->选择你的数据库名称(如论坛数据库Forum)-->然后点击右键选择属性-->选择选项-->在故障还原的模式中选择“简单”,然后按确定保存。 2、在当前数据库上点右键,看所有任务中的收缩数据库,一般里面的默认设置不用调整,直接点确定。 3、收缩数据库完成后,建议将您的数据库属性重新设置为标准模式,操作方法同第一点,因为日志在 一些异常情况下往往是恢复数据库的重要依据 注意: 进行这个操作的过程,数据库负担非常重;请在数据库比较空闲的时间段进行.(比如清我的近3G 的日志文件,忙了约两分钟) 方法二: SQL Server 中讲: BACKUP LOG 数据库名WITH NO_LOG|TRUNCATE_ONLY可以截断事务日志。 但我在数据库中进行上述操作后,事务日志还是没有改变。 第一步只是将非活动的事务日志截断,并没有收缩数据库,只有进行第二项操作后,数据库才进行事务日

哈夫曼压缩解压-大数据结构设计报告材料

《数据结构》课程设计 数学与应用数学一班胡耕岩2012214147 一、问题分析和任务定义 1.1设计任务 采用哈夫曼编码思想实现文件的压缩和恢复功能,并提供压缩前后的占用空间之比。要求 (1)运行时的压缩原文件的规模应不小于5K。 (2)提供恢复文件与原文件的相同性对比功能。 1.2问题分析 本课题是利用哈夫曼编码思想,设计对一个文本文件(.txt)中的字符进行哈夫曼编码,生成编码压缩文件,并且还可将一个压缩后的文件进行解码还原为原始文本文件(.txt)。 在了解哈夫曼压缩解压缩原理之前,首先让我们来认识哈夫曼树。哈夫曼树又称最优二叉树,是带权路径长度最小的二叉树。 在文本文件中多采用二进制编码。为了使文件尽可能的缩短,可以对文件中每个字符出现的次数进行统计。设法让出现次数多的字符二进制码短些,而让那些很少出现的字符二进制码长一些。若对字符集进行不等长编码,则要求字符集中任一字符的编码都不是其它字符编码的前缀。为了确保哈夫曼编码的唯一性,我们可以对它的左右子树的大小给予比较限定,如:左子树的权值小于右子树的权值。哈夫曼树中的左右分支各代表‘0’和‘1’,则从根节点到叶子节点所经历的路径分支的‘0’和‘1’组成的字符串,为该节点对应字符的哈夫曼编码。 统计字符中每个字符在文件中出现的平均概率(概率越大,要求编码越短)。利用哈夫曼树的特点:权越大的叶子离根越近,将每个字符的概率值作为权值,构造哈夫曼树。则概率越大的节点,路径越短。哈夫曼译码是从二进制序列的头部开始,顺序匹配成共的部分替换成相应的字符,直至二进制转换为字符序列。 哈夫曼用于文件解压缩的基础是在压缩二进制代码的同时还必须存储相应的编码,这样就可以根据存储的哈夫曼编码对压缩代码进行压缩。总之,该课题的任务应该是首先要打开要压缩的文本文件并读出其字符出现的频率,以其为权值构建哈夫曼树。其次要找到构建压缩功能的方法,在构建哈夫曼树的基础上进行编码,改变字符原先的存储结构,以达到压缩文件的目的,以外还有存储相应的哈夫曼编码,为解压缩做准备。 1.3测试用数据

Domino的压缩数据库的Load Compact命令

Domino的压缩数据库的Load Compact命令 压缩数据库 从数据库删除文档和附件时,Domino 会尝试重新利用未使用的空间,而不是立即减小文件的大小。有时,Domino 不能重新利用空间,或由于文件碎片而不能有效地重新利用空间,这一问题直到压缩数据库后才可解决。 有三种压缩样式: ?恢复空间的现场压缩 -b ?恢复空间并减小文件大小的现场压缩 -B(注意 -b -B的区别) ?拷贝样式压缩 这种样式的压缩会恢复数据库中未使用的空间,但不减小磁盘上数据库的大小。数据库的 DBIID(数据库实例标识符)不变,所以被压缩数据库与事务日志之间的关系保持不变。压缩期间用户和服务器仍可访问及编辑数据库。对于想保持或增大其大小的数据库,这种样式的压缩非常有用。 如果运行 Compact 任务时没有指定选项,Domino 将对所有启用事务日志的数据库使用这种样式的压缩。如果压缩数据库时指定 -b 选项,Domino 也将使用这种样式的压缩。 提示请尽量使用这种压缩样式,因为这种方法最快且对系统的影响最小。 这种样式的压缩既能减小数据库文件的大小又能恢复数据库中未使用的空间,比仅恢复空间的现场压缩稍慢。这种样式的压缩会为数据库分配新的DBIID,因此如果对启用记录的数据库使用该压缩样式,并使用已验证的备份实用程序,请在压缩完成后立即执行数据库的完整备份。这种压缩样式允许用户和服务器在压缩期间继续访问和编辑数据库。 如果运行 Compact 任务时没有指定选项,Domino 将对所有没有启用事务记录的数据库使用这种样式的压缩。如果根据 -B 选项,Domino 也将使用这种样式的压缩。为优化磁盘空间,建议您每周或每月使用 -B 选项对所有数据库运行一次 Compact 任务。 拷贝样式压缩创建数据库的拷贝,然后在压缩完成后删除原始数据库,所以需要额外的磁盘空间来创建数据库拷贝。这种样式的压缩实际上是创建一个具有新数据库标识符的新数据库。如果您对启用记录的数据库使用拷贝样式压缩(指定 -c 选项),压缩将分配新的 DBIID,因此,如果您使用已验证的备份实用程序,应该在压缩完成后立即执行数据库完整备份。使用拷贝样式压缩时,在压缩期间用户和服务器不能编辑数据库,如果指定 -L 选项,则仅能读取数据库。

大数据技术原理及应用

大数据技术原理及应用 (总10页) -CAL-FENGHAI.-(YICAI)-Company One1 -CAL-本页仅作为文档封面,使用请直接删除

大数据技术原理及应用 大数据处理架构—Hadoop简介 Hadoop项目包括了很多子项目,结构如下图 Common 原名:Core,包含HDFS, MapReduce和其他公共项目,从Hadoop 版本后,HDFS和MapReduce分离出去,其余部分内容构成Hadoop Common。Common为其他子项目提供支持的常用工具,主要包括文件系统、RPC(Remote procedure call) 和串行化库。 Avro Avro是用于数据序列化的系统。它提供了丰富的数据结构类型、快速可压缩的二进制数据格式、存储持久性数据的文件集、远程调用RPC的功能和简单的动态语言集成功能。其中,代码生成器既不需要读写文件数据,也不需要使用或实现RPC协议,它只是一个可选的对静态类型语言的实现。Avro系统依赖于模式(Schema),Avro数据的读和写是在模式之下完成的。这样就可以减少写入数据的开销,提高序列化的速度并缩减其大小。 Avro 可以将数据结构或对象转化成便于存储和传输的格式,节约数据存储空间和网络传输带宽,Hadoop 的其他子项目(如HBase和Hive)的客户端和服务端之间的数据传输。 HDFS HDFS:是一个分布式文件系统,为Hadoop项目两大核心之一,是Google file system(GFS)的开源实现。由于HDFS具有高容错性(fault-tolerant)的特点,所以可以设计部署在低廉(low-cost)的硬件上。它可以通过提供高吞吐率(high throughput)来访问应用程序的数据,适合那些有着超大数据集的应

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