海量结构化数据存储检索系统
海量结构化数据存储检索系统
Big Data是近年在云计算领域中出现的一种新型数据，传统关系型数据库系统在数据存储规模、检索效率等方面不再适用。目前的分布式No-SQL数据库可以提供分布式数据存储环境，但是无法支持多列查询，本文设计并实现分布式海量结构化数据存储检索系统(MDSS)，系统采用列存储结构，采用集中分布式B+Tree索引和局部索引相结合的方法提高检索效率，在此基础上讨论复杂查询条件的任务分解机制，支持大数据的多属性检索、模糊检索以及统计分析等查询功能。
引言
Big Data是近年在云计算领域提出的对数据的加载效率、存储规模以及数据的检索效率有很高要求的应用场合，通常数据的加载效率在Mb/s甚至Gb/s量级，数据的存储规模在TB甚至PB规模，本文称这种模式为“大数据集”管理。大数据集的一类重要应用针对结构化数据的存储与检索。典型的应用如海量日志、网络报文以及web2，0框架下的SNS，电子商务，数据挖掘等应用场合。传统的RDBMS由于数据一致性的约束，在管理大规模数据集存储条件下，在数据更新、局部数据失效以及系统扩展性等方面工作效率低下。目前的解决思路是：通过放宽对于数据一致性的要求，取消复杂的关联查询，结合具体的应用场景，提高系统的可用性。但是由于大量的记录存放于同一个表空间中，会达到数十亿条甚至上百亿条记录的规模。在如此大规模数据存储条件下，如何高效的实现数据的存储、检索都面临着新的挑战。
Google对这一问题进行深入分析，结合Google的业务背景，提出Bigtable数据管理方法，建立列存储数据结构，提供基于Row-Key的数据检索接口。此后，业界也纷纷提出分布式结构化数据存储管理模型，也称为No-SQL（Not Only Sql）数据库。典型的No-SQL数据库包括Dynamo，Cassandra, PNUTS，Hbase以及Hypertable等：但是目前的海量结构化数据管理系统对于数据检索的多属性支持较弱，通常仅提供基于Key的读取GET和写入PUT操作，不具备多属性查询，数值统计、分析等复杂的查询功能。
目前基于Hadoop提出的数据仓库工具HIVE、PIG等，可以支持复杂的查询条件，但是不适用于流数据的高效存储与检索。如HIVE仅支持文本文件的批量导入，不支持流数据在线频繁加载操作。在复杂条件的检索过程中HIVE会把查询条件分解成多个MapReduce 任务，每个Map过程以及Reduce结果都要把文件写入到集群文件系统中进行缓存，导致系统检索效率低，不适用于流数据的高效存储与查询。
针对该问题，本文基于Hadoop建立面向结构化流数据提出具有在线数据加载和快速检索的分布式数据存储系统MDSS(Massive Data Storage System)，建立二维表空间数据管理模型，重点解决数据的分布存储与复杂条件的快速查询问题。
1 MDSS系统工作原理
“大数据集”要求较高的数据加载效率、数据存储效率以及数据检索效率，目前主要的解决思路是利用多机协同的分布式存储环境提高系统的处理效率。MDSS分布式系统结构如图1所示，系统包括三个部分：加载机集群、查询机集群、元数据节点集群以及存储节点集群。图1 MDSS系统结构图
加载机集群：整个系统的数据加载端。可以以进程为单位，在多台设备上同时建立多个并发数据加载客户端，通过并发加载提高系统整体加载效率。在MDSS中，加载机集群同时缓存近期入库的数据，经过固定的时间周期，把缓存数据通过Gb Ethernet写到数据存储管理装置中。
查询机集群：用户在查询机上发出查询指令，查询机根据元数据节点集群保存的元数据信息，向存储节点分发查询任务，最后汇总多个存储节点返回的查询结果，提交给用户；
存储节点集群：持久存储长期保存的历史数据。把数据源进行分块存储，通常把一次或
几次从加载机刷新到集群中的数据作为数据分块。
元数据节点集群：用来协调整个集群的工作，查询子任务的并发执行，保存整个系统工作所需的元数据信息。元数据节点集群存储的元数据包括：系统节点状态信息；索引分片具体的存储位置信息；表空间元数据、每个表空间的一些辅助信息以及系统的工作日志等。MDSS系统主要支持分布式的数据存储和检索，具体数据查询流程如图2所示。
海量数据存储论文
海量数据存储 (----计算机学科前沿讲座论文 昆明理工大学信息院 计算机应用技术 2010/11 随着信息社会的发展,越来越多的信息被数据化,尤其是伴随着Internet的发展,数据呈爆炸式增长。从存储服务的发展趋势来看,一方面,是对数据的存储量的需求越来越大,另一方面,是对数据的有效管理提出了更高的要求。首先是存储容量的急剧膨胀,从而对于存储服务器提出了更大的需求;其次是数据持续时间的增加。最后,对数据存储的管理提出了更高的要求。数据的多样化、地理上的分散性、对重要数据的保护等等都对数据管理提出了更高的要求。随着数字图书馆、电子商务、多媒体传输等用的不断发展,数据从GB、TB到PB量级海量急速增长。存储产品已不再是附属于服务器的辅助设备,而成为互联网中最主要的花费所在。海量存储技术已成为继计算机浪潮和互联网浪潮之后的第三次浪潮,磁盘阵列与网络存储成为先锋。 一、海量数据存储简介 海量存储的含义在于,其在数据存储中的容量增长是没有止境的。因此,用户需要不断地扩张存储空间。但是,存储容量的增长往往同存储性能并不成正比。这也就造成了数据存储上的误区和障碍。 海量存储技术的概念已经不仅仅是单台的存储设备。而多个存储设备的连接使得数据管理成为一大难题。因此,统一平台的数据管理产品近年来受到了广大用户的欢迎。这一类型产品能够整合不同平台的存储设备在一个单一的控制界面上,结合虚拟化软件对存储资源进行管理。这样的产品无疑简化了用户的管理。 数据容量的增长是无限的,如果只是一味的添加存储设备,那么无疑会大幅增加存储成本。因此,海量存储对于数据的精简也提出了要求。同时,不同应用对于存储
视频结构化大数据平台解决方案
视频结构化大数据平台 解 决 方 案 千视通
目录 1. 建设背景 (4) 2. 建设目标 (5) 3. 建设原则 (6) 3.1. 标准化原则 (6) 3.2. 统一设计原则 (6) 3.3. 大数据处理原则 (6) 3.4. 高可靠/高安全性原则 (6) 3.5. 适用性原则 (7) 3.6. 可扩展性原则 (7) 4. 系统总体设计 (7) 4.1. 设计依据 (7) 4.2. 总体架构设计 (10) 4.3. 业务架构设计 (11) 4.4. 网络架构设计 (12) 5. 数据结构化 (13) 5.1. 概述 (13) 5.2. 数据采集 (14) 5.3. 控制调度单元 (15) 5.4. 目标结构化单元 (15) 5.5. 车辆结构化单元 (21) 5.6. 前端要求 (26) 6. 数据存储 (29) 6.1. 概述 (29) 6.2. 功能设计 (29) 6.2.1. 数据存储 (29) 6.2.2. 数据服务 (30) 6.2.3. 系统管理 (31) 6.3. 存储设计 (32) 7. 数据应用 (32) 7.1 以图搜车 (33) 7.2人物大数据 (34) 7.2.1人物综合查询 (34) 7.2.2人物检索 (34) 7.2.3人骑车检索 (36) 7.2.4视频框选嫌疑目标 (37) 7.3以图搜图 (38) 7.3.1智能建库引擎 (38) 7.3.2以图搜图应用 (38) 7.4GIS应用 (39) 7.4.1基本操作 (39) 7.4.2地图查询 (39) 7.4.3轨迹展示 (40)
7.4.4摄像头操作............................................................................ 错误！未定义书签。 7.4.5系统管理 (41) 8. 平台特点 (44) 8.1. 提高海量视频倒查的效能 (44) 8.2. 提供视频关键特征的视频检索 (45) 8.3. 永久保存结构化的视频信息 (45) 8.4. 基于虚拟化服务的云计算架构 (46) 9. 配置清单.................................................................................................... 错误！未定义书签。
(完整版)Android大数据的存储和大数据的访问
南昌航空大学实验报告 二0一4 年11 月14 日 课程名称：Android 实验名称：Android数据存储和数据访问 班级：姓名：同组人： 指导教师评定：签名： 一：实验目的 掌握SharedPreferences的使用方法； 掌握各种文件存储的区别与适用情况； 了解SQLite数据库的特点和体系结构； 掌握SQLite数据库的建立和操作方法； 理解ContentProvider的用途和原理； 掌握ContentProvider的创建与使用方法 二：实验工具 Eclipse（MyEclipse）+ ADT + Android2.2 SDK； 三：实验题目 1.应用程序一般允许用户自己定义配置信息，如界面背景颜色、字体大小和字体颜色等，尝试使用SharedPreferences保存用户的自定义配置信息，并在程序启动时自动加载这些自定义的配置信息。 2.尝试把第1题的用户自己定义配置信息，以INI文件的形式保存在内部存储器上。 3.使用代码建库的方式，创建名为test.db的数据库，并建立staff数据表，表内的属性值如下表所示：
4.建立一个ContentProvider，用来共享第3题所建立的数据库； 四：实验代码 InternalFileDemo public class InternalFileDemo extends Activity { private final String FILE_NAME = "fileDemo.txt"; private TextView labelView; private TextView displayView; private CheckBox appendBox ; private EditText entryText; @Override public void onCreate(Bundle savedInstanceState) { super.onCreate(savedInstanceState); setContentView(https://www.360docs.net/doc/f11513276.html,yout.main); labelView = (TextView)findViewById(https://www.360docs.net/doc/f11513276.html,bel); displayView = (TextView)findViewById(R.id.display); appendBox = (CheckBox)findViewById(R.id.append); entryText = (EditText)findViewById(R.id.entry); Button writeButton = (Button)findViewById(R.id.write); Button readButton = (Button)findViewById(R.id.read); writeButton.setOnClickListener(writeButtonListener); readButton.setOnClickListener(readButtonListener); entryText.selectAll(); entryText.findFocus(); } OnClickListener writeButtonListener = new OnClickListener() {
大数据存储方式概述
大数据存储方式概述 随着信息社会的发展，越来越多的信息被数据化，尤其是伴随着Internet的发展，数据呈爆炸式增长。从存储服务的发展趋势来看，一方面，是对数据的存储量的需求越来越大，另一方面，是对数据的有效管理提出了更高的要求。首先是存储容量的急剧膨胀，从而对于存储服务器提出了更大的需求；其次是数据持续时间的增加。最后，对数据存储的管理提出了更高的要求。数据的多样化、地理上的分散性、对重要数据的保护等等都对数据管理提出了更高的要求。随着数字图书馆、电子商务、多媒体传输等用的不断发展，数据从GB、TB 到PB量级海量急速增长。存储产品已不再是附属于服务器的辅助设备，而成为互联网中最主要的花费所在。海量存储技术已成为继计算机浪潮和互联网浪潮之后的第三次浪潮,磁盘阵列与网络存储成为先锋。 一、海量数据存储简介 海量存储的含义在于，其在数据存储中的容量增长是没有止境的。因此，用户需要不断地扩张存储空间。但是，存储容量的增长往往同存储性能并不成正比。这也就造成了数据存储上的误区和障碍。海量存储技术的概念已经不仅仅是单台的存储设备。而多个存储设备的连接使得数据管理成为一大难题。因此，统一平台的数据管理产品近年来受到了广大用户的欢迎。这一类型产品能够整合不同平台的存储设备在一个单一的控制界面上，结合虚拟化软件对存储资源进行管理。这样的产品无疑简化了用户的管理。 数据容量的增长是无限的，如果只是一味的添加存储设备，那么无疑会大幅增加存储成本。因此，海量存储对于数据的精简也提出了要求。同时，不同应用对于存储容量的需求也有所不同，而应用所要求的存储空间往往并不能得到充分利用，这也造成了浪费。 针对以上的问题，重复数据删除和自动精简配置两项技术在近年来受到了广泛的关注和追捧。重复数据删除通过文件块级的比对，将重复的数据块删除而只留下单一实例。这一做法使得冗余的存储空间得到释放，从客观上增加了存储容量。 二、企业在处理海量数据存储中存在的问题 目前企业存储面临几个问题，一是存储数据的成本在不断地增加，如何削减开支节约成本以保证高可用性；二是数据存储容量爆炸性增长且难以预估；三是越来越复杂的环境使得存储的数据无法管理。企业信息架构如何适应现状去提供一个较为理想的解决方案，目前业界有几个发展方向。 1.存储虚拟化 对于存储面临的难题，业界采用的解决手段之一就是存储虚拟化。虚拟存储的概念实际上在早期的计算机虚拟存储器中就已经很好地得以体现，常说的网络存储虚拟化只不过是在更大规模范围内体现存储虚拟化的思想。该技术通过聚合多个存储设备的空间，灵活部署存储空间的分配，从而实现现有存储空间高利用率，避免了不必要的设备开支。 存储虚拟化的好处显而易见，可实现存储系统的整合，提高存储空间的利用率，简化系统的管理，保护原有投资等。越来越多的厂商正积极投身于存储虚拟化领域，比如数据复制、自动精简配置等技术也用到了虚拟化技术。虚拟化并不是一个单独的产品，而是存储系统的一项基本功能。它对于整合异构存储环境、降低系统整体拥有成本是十分有效的。在存储系统的各个层面和不同应用领域都广泛使用虚拟化这个概念。考虑整个存储层次大体分为应用、文件和块设备三个层次，相应的虚拟化技术也大致可以按这三个层次分类。 目前大部分设备提供商和服务提供商都在自己的产品中包含存储虚拟化技术，使得用户能够方便地使用。 2.容量扩展 目前而言，在发展趋势上，存储管理的重点已经从对存储资源的管理转变到对数据资源
结构化数据和非结构化数据
相对于结构化数据(即行数据,存储在数据库里,可以用二维表结构来逻辑表达实现的数据)而言,不方便用数据库二维逻辑表来表现的数据即称为非结构化数据,包括所有格式的办公文档、文本、图片、XML、HTML、各类报表、图像和音频/视频信息等等。 字段可根据需要扩充，即字段数目不定，可称为半结构化数据，例如Exchange存储的数据。 非结构化数据库 在信息社会，信息可以划分为两大类。一类信息能够用数据或统一的结构加以表示，我们称之为结构化数据，如数字、符号；而另一类信息无法用数字或统一的结构表示，如文本、图像、声音、网页等，我们称之为非结构化数据。结构化数据属于非结构化数据，是非结构化数据的特例 数据清洗从名字上也看的出就是把“脏”的“洗掉”。因为数据仓库中的数据是面向某一主题的数据的集合，这些数据从多个业务系统中抽取而来而且包含历史数据，这样就避免不了有的数据是错误数据、有的数据相互之间有冲突，这些错误的或有冲突的数据显然是我们不想要的，称为“脏数据”。我们要按照一定的规则把“脏数据”“洗掉”，这就是数据清洗.而数据清洗的任务是过滤那些不符合要求的数据，将过滤的结果交给业务主管部门，确认是否过滤掉还是由业务单位修正之后再进行抽取。不符合要求的数据主要是有不完整的数据、错误的数据、重复的数据三大类。 (1)不完整的数据 这一类数据主要是一些应该有的信息缺失，如供应商的名称、分公司的名称、客户的区域信息缺失、业务系统中主表与明细表不能匹配等。对于这一类数据过滤出来，按缺失的内容分别写入不同Excel文件向客户提交，要求在规定的时间内补全。补全后才写入数据仓库。 (2)错误的数据 这一类错误产生的原因是业务系统不够健全，在接收输入后没有进行判断直接写入后台数据库造成的，比如数值数据输成全角数字字符、字符串数据后面有一个回车操作、日期格式不正确、日期越界等。这一类数据也要分类，对于类似于全角字符、数据前后有不可见字符的问题，只能通过写SQL语句的方式找出来，然后要求客户在业务系统修正之后抽取。日期格式不正确的或者是日期越界的这一类错误会导致ETL运行失败，这一类错误需要去业务系统数据库用SQL的方式挑出来，交给业务主管部门要求限期修正，修正之后再抽取。 (3)重复的数据 对于这一类数据——特别是维表中会出现这种情况——将重复数据记录的所有字段导出来，让客户确认并整理。 数据清洗是一个反复的过程，不可能在几天内完成，只有不断的发现问题，解决问题。对于是否过滤，是否修正一般要求客户确认，对于过滤掉的数据，写入Excel文件或者将过滤数据写入数据表，在ETL开发的初期可以每天向业务单位发送过滤数据的邮件，促使他们尽快地修正错误,同时也可以做为将来验证数据的依据。数据清洗需要注意的是不要将有
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
海量数据挖掘的关键技术及应用现状
网络化时代信息膨胀成为必然，如何准确、高效地从丰富而膨胀的数据中筛选出对经营决策有用的信息已经成为企业和机构迫切需要解决的问题，针对于此，海量数据挖掘技术应运而生，并显示出强大的解决能力。Gartner的报告指出，数据挖掘会成为未来10年内重要的技术之一。 一、海量数据挖掘关键技术随时代而变化 所谓海量数据挖掘，是指应用一定的算法，从海量的数据中发现有用的信息和知识。海量数据挖掘关键技术主要包括海量数据存储、云计算、并行数据挖掘技术、面向数据挖掘的隐私保护技术和数据挖掘集成技术。 1．海量数据存储 海量存储系统的关键技术包括并行存储体系架构、高性能对象存储技术、并行I/O访问技术、海量存储系统高可用技术、嵌入式64位存储操作系统、数据保护与安全体系、绿色存储等。 海量数据存储系统为云计算、物联网等新一代高新技术产业提供核心的存储基础设施；为我国的一系列重大工程如平安工程等起到了核心支撑和保障作用；海量存储系统已经使用到石油、气象、金融、电信等国家重要行业与部门。发展具有自主知识产权、达到国际先进水平的海量数据存储系统不仅能够填补国内在高端数据存储系统领域的空白，而且可以满足国内许多重大行业快速增长的海量数据存储需要，并创造巨大的经济效益。 2．云计算 目前云计算的相关应用主要有云物联、云安全、云存储。云存储是在云计算(cloud computing)概念上延伸和发展出来的新概念，是指通过集群应用、网格技术或分布式文件系统等功能，将网络中大量各种不同类型的存储设备通过应用软件集合起来协同工作，共同对外提供数据存储和业务访问功能的一个系统。
当云计算系统运算和处理的核心是大量数据的存储和管理时，云计算系统中就需要配置大量的存储设备，那么云计算系统就转变成为一个云存储系统，所以云存储是一个以数据存储和管理为核心的云计算系统。 3．并行数据挖掘技术 高效率的数据挖掘是人们所期望的，但当数据挖掘的对象是一个庞大的数据集或是许多广泛分布的数据源时，效率就成为数据挖掘的瓶颈。随着并行处理技术的快速发展，用并行处理的方法来提高数据挖掘效率的需求越来越大。 并行数据挖掘涉及到了一系列体系结构和算法方面的技术，如硬件平台的选择（共享内存的或者分布式的）、并行的策略（任务并行、数据并行或者任务并行与数据并行结合）、负载平衡的策略（静态负载平衡或者动态负载平衡）、数据划分的方式（横向的或者纵向的）等。处理并行数据挖掘的策略主要涉及三种算法：并行关联规则挖掘算法、并行聚类算法和并行分类算法。 4．面向数据挖掘的隐私保护技术 数据挖掘在产生财富的同时也随之出现了隐私泄露的问题。如何在防止隐私泄露的前提下进行数据挖掘，是信息化时代各行业现实迫切的需求。 基于隐私保护的数据挖掘是指采用数据扰乱、数据重构、密码学等技术手段，能够在保证足够精度和准确度的前提下，使数据挖掘者在不触及实际隐私数据的同时，仍能进行有效的挖掘工作。 受数据挖掘技术多样性的影响，隐私保护的数据挖掘方法呈现多样性。基于隐私保护的数据挖掘技术可从4个层面进行分类：从数据的分布情况，可以分为原始数据集中式和分布式两大类隐私保护技术；从原始数据的隐藏情况，可以分为对原始数据进行扰动、替换和匿名隐藏等隐私保护技术；从数据挖掘技术层面，可以分为针对分类挖掘、聚类挖掘、关联规则挖掘等隐私保护技术；从隐藏内容层面，可以分为原始数据隐藏、模式隐藏。
第6章 数据存储与访问
电子教案 第6章数据存储与访问 教学目标： 课程重点： 学习目标： 1.掌握SharePreferences的使用方法 2.掌握各种文件存储的使用及步骤 3.掌握SQLite方式的存储实现 4.掌握CotentProvider方式的存储实现 课程难点： 1.SharePreferences的使用方法 2.各种文件存储的使用及步骤 3.SQLite方式的存储实现 4.CotentProvider方式的存储实现 教学方法：理论讲解、案例实训 教学过程： 6.1简单存储 在Android中提供了一种简单的数据存储方式SharedPreferences，这是一种轻量级的数据保存方式，用来存储一些简单的配置信息，以键值对的方式存储在一个XML配置文件中。 使用SharedPreferences方式来存取数据，通常用到位于android.content包中的SharedPreferences接口和SharedPreferences的内部接口SharedPreferences.Editor。 使用Context. getSharedPreferences (String name, int mode)方法得到SharedPreferences接口对象。该方法的第一个参数是配置文件名称,即保存数据的文件，第二个参数是访问操作模式。 获取SharedPreferences对象的方法如下所示： SharedPreferences sharedpreferences=getSharedPreferences(Preferences_Name, MODE); SharedPreferences常用方法如下： edit（）返回SharedPreferences的内部接口SharedPreferences.Editor contains(String Key) 判断是否包含该键值 getAll() 返回所有配置信息Map getBoolean(String key, boolean defValue) 获得一个boolean值 getFloat(String key, float defValue) 获得一个float值 getInt{String key, int defValue) 获得一个int值 getSting{String key, int defValue) 获得一个String值 SharedPreferences.Editor常用方法如下： Clear( ) 清除所有值 commit( ) 保存数据 remove(String key) 删除该键对应的值 getAll() 返回所有配置信息Map putBoolean(String key, boolean defValue) 保存一个boolean值
海量空间数据存储技术研究.
海量空间数据存储技术研究作者：作者单位：唐立文，宇文静波唐立文(装备指挥技术学院试验指挥系北京 101416，宇文静波(装备指挥技术学院装备指挥系北京 101416 相似文献(10条 1.期刊论文戴海滨.秦勇.于剑.刘峰.周慧娟铁路地理信息系统中海量空间数据组织及分布式解决方案 -中国铁道科学2004,25(5 铁路地理信息系统采用分布式空间数据库系统和技术实现海量空间数据的组织、管理和共享.提出中心、分中心、子中心三层空间数据库分布存储模式,实现空间数据的全局一致和本地存放.铁路基础图库主要包括不同比例尺下的矢量和栅格数据.空间数据库的访问和同步采用复制和持久缓存.复制形成主从数据库结构,从数据库逻辑上是主数据库全部或部分的镜象.持久缓存是在本地形成对远程空间数据的部分缓存,本地所有的请求都通过持久缓存来访问. 2.学位论文骆炎民基于XML的WebGIS及其数据共享的研究 2003 随着计算机技术、网络通信技术、地球空间技术的发展，传统的GIS向着信息共享的WebGIS发展，WebGIS正成为大众化的信息工具，越来越多的 Web站点提供空间数据服务。但我们不得不面对这样的一个现实：数以万计的Web站点之间无法很好地沟通和协作，很难通过浏览器访问、处理这些分布于Web的海量空间数据；而且由于行业政策和数据安全的原因，这些空间资源
大多是存于特定的GIS系统和桌面应用中，各自独立、相对封闭，从而形成空间信息孤岛，难以满足Internet上空间信息决策所需的共享的需要。此外，从地理空间信息处理系统到地理空间信息基础设施和数字地球，地理空间信息共享是它们必须解决的核心问题之一。因此，对地理空间信息共享理论基础及其解决方案的研究迫在眉睫；表达、传输和显示不同格式空间数据，实现空间信息共享是数字地球建设的关键技术之一，GIS技术正在向更适合于Web的方向发展。本文着重于探索新的网络技术及其在地理信息领域中的应用。 3.学位论文马维峰面向Virtual Globe的异构多源空间信息系统体系结构与关键技术 2008 GIS软件技术经过30多年的发展，取得了巨大发展，但是随着GIS应用和集成程度的深入、Internet和高性能个人计算设备的普及，GIS软件技术也面临着诸多新的问题和挑战，主要表现为：GIS封闭式的体系结构与IT主流信息系统体系结构脱节，GIS与其他IT应用功能集成、数据集成困难；基于地图 (二维数据的数据组织和表现方式不适应空间信息应用发展的需求；表现方式单一，三维表现能力不足。现有GIS基础平台软件的设计思想、体系结构和数据组织已经不适应GIS应用发展的要求，尤其不能适应“数字地球”、“数字城市”、“数字区域”建设中对海量多源异构数据组织和管理、数据集成、互操作、应用集成、可视化和三维可视化的需求。 Virtual Globe 是目前“数字地球”最主要的软件实现技术，Vtrtual Globe通过三维可视化引擎，在用户桌面显示一个数字地球的可视化平台，用户可以通过鼠标、键盘操作在三维空间尺度对整个地球进行漫游、缩放等操作。随着Google Earth的普及，Virtual Globe已成为空间数据发布、可视化、表达、集成的一个重要途径和手段。 Virtual Globe技术在空间数据表达、海量空间数据组织、应用集成等方面对GIS软件技术具有重要的参考价值：从空间数据表达和可视化角度，基于Virtual Globe的空间信息可视化方式是GIS软件二维电子地图表达方式的最好替代者，其空间表达方式可以作为基于地图表达方式的数字化天然替代，对于GIS基础平台研究具有重要借鉴意义；从空间数据组织角度，Virtual Globe技术打破了以图层为基础的空间数据组织方式，为解决全球尺度海量数据的分布式存取提供了新的思路；从应用集成和空间数据互操作角度，基于VirtualGlobe的组件化GIS平台可以提供更好的与其他IT系统与应用的集成方式。论文在现有理论和技术基础上，借鉴和引入
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数据分级存储及访问方式设计方案 研究随记 认知问题的过程：what（什么）？→why(为什么)？→how（怎么做)？每一个需要研究的主题，我大都会按照这样的顺序重点在这三个问题上展开讨论和研究。 1. 数据分级存储的设计方案 1.1 什么是分级存储 分级存储是指根据数据不同的重要性、可用性、访问频次、存储成本等指标，分别存放在相应的存储设备上。其工作原理是基于数据访问的局部性，通过将不经常访问的数据自动移到存储层次中较低的层次，大大减少非重要性数据在一级磁盘所占用的空间，释放出较高成本的存储空间给更频繁访问的数据，从而加快整个系统的存储性能，获得更好的总体性价比。在分级存储系统中，一般分为在线存储、近线存储和离线存储三级存储方式。 1.2 为什么要分级存储 应用系统在线处理大量的数据，随着数据量的不断加大，如果都采用传统的在线存储方式，就需要大容量本地一级硬盘。这样一来一方面投资会相当较大，而且管理起来也相对较复杂；另一方面由于
磁盘中存储的大部分数据访问率并不高，但仍然占据硬盘空间，会导致存取速度下降。在这种情况下，数据分级存储的方式，可以在性能和价格间作出最好的平衡。 1.3 怎么实现分级存储架构 1.3.1 标准的三级数据分级存储架构 在线存储又称工作级的存储，是指将数据存放在高速的磁盘存储设备上（如FC 磁盘、SCSI 或光纤接口的磁盘阵列），其最大特征是存储设备和所存储的数据时刻保持“在线”状态，可随时读取和修改，以满足前端应用服务器或数据库对数据访问的速度要求。在线存储适合存储那些需要经常和快速访问的程序和文件，其存取速度快，性能好，存储价格相对昂贵。例如：用于应用的数据库和短近期（通常6个月-12个月）的数据的存储，需要满足大容量、高性能、高可靠性等特征。 近线存储是指将那些并不是经常用到或者访问量并不大的数据存放在性能较低、单位存储价格较便宜的存储设备上（通常是采用数据迁移技术自动将在线存储中不常用的数据迁移到近线存储设备上）。近线存储外延比较广泛，定位于用户在线存储和离线存储之间的应用，包括一些存取速度和价格介于高速磁盘与磁带之间的低端磁盘设备，如SATA 磁盘阵列、IDE磁盘阵列、DVD-RAM 光盘塔和光盘库、磁带库、NAS等。近线存储对性能总体要求相对不高，但要求能确保数据共享、可靠、传输稳定、适应一般的数据访问负荷。
物联网论文海量信息存储
数字化的存储手段 ——海量信息存储
摘要 随着信息社会的快速发展，越来越多的信息被数据化，尤其是伴随着计算机网络的发展，数据呈爆炸式增长。因此在日常生活工作中，如何安全地存放以及高效地使用海量资料，成为人们日益面临的重大困惑。随着数字图书馆、电子商务、多媒体传输等用的不断发展,存储产品已不再是附属于服务器的辅助设备，而成为互联网中最主要的花费所在。随之而来的是海量信息存储的需求不断增加，正是用户对存储空间需求的不断增加，推动海量信息存储技术的不断变化。海量存储技术已成为继计算机浪潮和互联网浪潮之后的第三次浪潮。本文从物联网对海量信息存储的需求出发，比较了三种基本的网络存储体系结构（DAS，NAS，SAN）各自特点，并讨论了数据中心的基本概念，最后以Google数据中心和Hadoop为例，简要介绍了数据中心的相关技术，指出了数据中心的研究热点，并提到了保证性能前提下降低数据中心成本的方法（服务器成本，网络设备成本，能源成本）。最后，对海量信息存储的前景做出了展望。 关键词：海量信息存储数据中心计算机网络
一、海量信息存储时代背景 随着计算机技术的发展，信息正以数据存储的方式高速增长着，不断推进着全球信息化的进程。随之而来的是海量信息存储的需求不断增加。从存储服务的发展趋势来看，一方面，是对数据的存储量的需求越来越大，另一方面，是对数据的有效管理提出了更高的要求。首先是存储容量的急剧膨胀，从而对于存储服务器提出了更大的需求；其次是数据持续时间的增加。最后，对数据存储的管理提出了更高的要求。 海量存储的含义在于，其在数据存储中的容量增长是没有止境的。因此，用户需要不断地扩张存储空间。海量存储技术的概念已经不仅仅是单台的存储设备。数据容量的增长是无限的，如果只是一味的添加存储设备，那么无疑会大幅增加存储成本。因此，海量存储对于数据的精简也提出了要求。同时，不同应用对于存储容量的需求也有所不同，而应用所要求的存储空间往往并不能得到充分利用，这也造成了浪费。 如今，物联网对海量信息存储的需求日益增加，一方面，全球信息总量迅猛增长，仅2007年产生的数据量为281EB （ 1EB=10亿GB ），而物联网中对象的数量将庞大到以百亿为单位。其次，物联网中的对象积极参与业务流程的需求也在增加，这些都导致了网络化存储和大型数据中心的诞生。 二、三种基本的网络存储体系结构 直接式存储DAS是指主机与存储设备(磁盘或磁盘阵列等)之间直接连接，存储设备通过SCSI或 ATA(目前连接方式已扩展为FC、USB等多种)作为数据接口的存储方式。网络附加存储NAS是指直接挂接在网上的存储设备，实际上就是一台专用的存储服务器，它不承担应用服务，而是通过网络接口与网络连接，数据通过网络协议进行传输，支持异构服务器间共享数据。存储区域网络SAN是独立于服务器网络之外的高速存储专用网，采用高速的光纤通道作为传输媒体，以FC(FiberChannel，光纤通道)+SCSI的应用协议作为存储访问协议，将存储子系统网络化，实现了真正高速共享存储的目标。 比较各自的特点，可以得到以下结论： 对于DAS：管理容易，结构相对简单；采用集中式体系结构，不能满足大规模数据访问的需求；存储资源利用率低，资源共享能力差，造成“信息孤岛”； 对于NAS：容易实现文件级别共享；性能严重依赖于网络流量，尤其当用户数过多、读写过频繁时性能受限； 对于SAN：存储管理简化，存储容量利用率提高；没有直接文件级别的访问能力，但可在SAN基础上建立文件系统。 三、海量数据存储技术 为了支持大规模数据的存储、传输与处理，针对海量数据存储目前主要开展如下三个方向的研究： 1、虚拟存储技术 存储虚拟化的核心工作是物理存储设备到单一逻辑资源池的映射，通过虚拟化技术，为用户和应用程序提供了虚拟磁盘或虚拟卷，并且用户可以根据需求对它进行任意分割、合并、重新组合等操作，并分配给特定的主机或应用程序，为用户隐藏或屏蔽了具体的物理设备的各种物理特性。 2、高性能I/O 集群由于其很高的性价比和良好的可扩展性，近年来在HPC领域得到了广泛的应用。数据共享是集群系统中的一个基本需求。当前经常使用的是网络文件系
“大数据时代的海量存储”总结报告
“大数据时代的海量存储”总结报告 经过几周的学习，我们逐渐了解了大数据时代的存储技术的发展，通过各小组的介绍，初步了解了各种存储器的原理、应用和发展历程。这些知识也许不是那么精深，但对我们来说是一种启蒙，在学习这些知识的过程中，我们也学会了一种学习方法，这对我们未来的学习生活将会有莫大的帮助。下面就针对这几周的学习，对所掌握的知识和自己的思考进行一个总结。 一、各存储介质 1.磁盘 磁盘的基础是一个个磁片，磁片里有扇区和磁道。扇区是存储的最小单元，一 个扇区里只能存一个文件的数据，这意味着即使文件没有占用扇区的所有空间， 也不能存放其他文件了，而大的文件可能要占用多个扇区，因此在使用磁盘的 过程中，要经常进行碎片整理，使磁盘的空间能得到有效的利用。磁道则是决 定磁盘存储量的因素。一般来说，硬盘和软盘都是磁盘。 ①软盘：由单片磁盘构成，存储量小，容易物理损坏，但作为最早的移动存储 介质，在历史上占有无法磨灭的地位，也为早期的文件转移提供便利。 ②硬盘：由多个磁片组成，因此存储量大了许多，通过磁头将数据传输出去， 在计算机系统里属于外存，需要驱动器才能被识别和使用，能永久地 存储数据，在现阶段依然被广泛的运用在各个领域。 ③移动硬盘：将硬盘小型化，通过USB接口与电脑连接，传输数据，相对U 盘来说，容量也大了许多，为当代生活提供了便利。 2.U盘 U盘，全称USB闪存盘。它是通过识别浮动栅中电子的有无来判断二进制的0 和1，以此来存储数据。因为它的电子可以长时间存在，所以数据可以保存在 U盘内。因为U盘小巧轻便、价格便宜、存储量大、性能可靠，所以受到了欢 迎，成为当代移动存储介质中的重要一员。不过因为技术和结构的限制，它在 电脑中的读写速度仍比不上移动硬盘，但抗物理损坏能力强于移动硬盘，算是 各有千秋，为人们的数据转移带来了方便。 3.固态盘 固态盘有两种，一种是基于闪存的，另一种则是基于DRAM。用闪存作为介质 的固态盘一般擦写次数为3000次左右，而因为它的平衡写入机制，在实际运 用中，它几乎是可以无限利用的，读写速度又远超机械硬盘，所以现在大多数 笔记本电脑都将光驱的位置用来放置固态盘，使电脑性能得到了提高；而利用 DRAM的固态盘虽然速度也很快，但是需要一个独立电源来保存它里面的数据， 因此相对于前者来说，它有些不便，是一种非主流的固态盘。 4.光盘 光盘是用聚碳酸酯做成基板，通过激光烧录后来进行数据记录，虽然以现在的 眼光来看，光盘的使用有着种种不便，但是在以往为半结构化和非结构化的数 据的传输做出了巨大的贡献。但近年来，大多数笔记本电脑放弃了光驱，换上 了固态盘，光盘也逐渐退出了历史的舞台。 二、海量存储器 1.磁盘存储阵列
金融行业非结构化数据存储方案
金融行业非结构化数据存储方案
传统的银行、保险行业的人工柜台、信贷申请、承保和理赔等业务除了在数据库中记录交易信息，往往也会产生大量的非结构化数据：身份证照片、纸质文件扫描件、取证文件扫描件、现场照片等，依据金融行业相关法规要求，这些文件需长期保存，以便于后督审计和避免可能存在的法律风险。 随着互联网金融的迅猛发展，金融行业的竞争日趋白热化，越来越多的金融公司希望金融科技能够帮助企业降低揽客成本和客户服务成本，提升办公效率和风险评估效率。为此，各大金融机构竞相实施金融科技项目，如：智能化柜台，降低营业网点业务开通成本；无纸化柜台，提升柜台工作和服务效率；理赔智能手机客户端，提升用户理赔效率；智能化信贷审核，提升风险评估效率，降低人力投入成本；基础架构云化、容器化，提升基础资源的利用和管理效率等。 这些新型金融科技的背后，显而易见地会产生海量的图片、文档、音频和视频等非结构化数据，其文件个数和数据量都呈现爆发性增长，对原有的存储系统架构带来了更多的新挑战。 海量非结构化数据带来的挑战
对业务部门来说，海量小文件的访问性能至关重要，直接关系到终端用户的体验，而一个股份制银行省分行的柜台系统、信贷系统每年会新增上亿个文件，大量小文件对文件存储是一大挑战，而很多银行已经在考虑如何实现文件大集中。 而随着VTM（远程虚拟银行服务系统）、双录系统的上线，存储容量需求高速增长，如保险公司银保的双录数据半年即可增加数百TB数据，存储是否能够提供高吞吐能力，来保障音视频文件的读写性能是重要的关注点。 大多数金融机构已经采用分布式数据库、大数据技术，来实现历史数据的在线统一存储和查询，而非结构化数据的存储规模可能会达到PB级甚至EB级，在这种情况下如何实现数据的统一存储和管理、历史数据的实时查询、未来的大数据分析，对存储高度智能化的管理能力提出了更高的要求。 当前IaaS层云化是大趋势，私有云实现了计算和存储资源的云化，分布式数据库实现了结构化数据的云化，云化后的资源可按需分配、弹性扩展。而非结构化数据存储的云化却缺乏很好的解决方案，尤其是随着音视频数据的加入，占用的存储空间越来越大，而这些数据的单位价值不高，如何降低单位存储成本也需重点考量。
第二篇小论文--海量数据存储研究 背景意义
研究背景 随着信息科技的发展,人们进入了数字信息时代,各种电子数据产生的越来越多,学校、企业、政府机关等大量纸质的数据已经被电子化。各种处理和记录系统产生的海量的数据;各种WEB应用网站每天产生的日志数据和每天用户上传的数据等都达到TB等级,如此海量数据的存储和备份已经成为一个热点问题。大量的数据混合处理之后可能会收到不同的效果,对于某些应用,例如用户行为分析,一般算法再好也不如大量的数据带来的效果更好,而这些分析的前提是数据如何存储。从这些角度上看,数据已经成为一种财富,很多公司都很重视数据这种无形的资产。例如目前很多公司在做的一项工作就是基于用户操作日志的行为分析,从分析结果中获得潜在的商机。但是快速分析的前提是如何保存这些日志数据才能提供更快的读取速度,以便加快算法产出分析的结果,同时还要保证这些数据高效的存储。 数据的存储面临的问题是数据量增加的同时,物理储存设备的访问速度没有增加。数据的一般存储方式是使用本地化存储或者使用RAID技术,本地化存储存在着严重的硬件速度瓶颈。单机的CPU、内存和硬盘等硬件有限,存储效率都停留在很低的级别,而且不具备容灾备份的功能,不能满足^^量数据的存储的需求,RAID技术采用分布式存储,利用多台机器的性能来提高系统整体的性能,提升了系统的存储效率,同时RAID具有容错的功能。但是面对海量数据的存储,使用RAID的方式需要花费巨大的资金,同时RAID虽然具有备份的能力,但是存储策略和自动修复功能都不完善。 面对如此海量数据的存储和分析的问题,人们提出了云计算解决方案,而且越来越多的科研机构和企业开始关注云计算这种新的计算模式。云计算框架的发展,带来了商业模式和计算方式的革命性转变,完全改变了过去数据主要集中在本地存储和本地计算的传统模式,使得企业机构、学校实验室和科研机构能够方便快捷地通过网络方式提升系统的计算力和存储空间,极大地降低了这些地方的硬件等基础设施的浪费和闲置,有效的提高了人力资源的效率,为企业、学校和科研机构节约了大量的资金和人力支出。
非结构化存储方案
非结构化数据存储方案 一、存储类型体系： 1.1 存储类型体系结构图 1.2 存储类型体系描述 （1）块存储：将存储区域划分为固定大小的小块，是传统裸存设备的存储空间对外暴露方式。块存储系统将大量磁盘设备通过SCSI/SAS或FC SAN与存储服务器连接，服务器直接通过SCSI/SAS或FC协议控制和 访问数据。主要包括DAS和SAN两种存储方式。对比如下图：
（2） 分布式文件存储：文件存储以标准文件系统接口形式向应用系统提供 海量非结构化数据存储空间。分布式文件系统把分布在局域网内各个计算机上的共享文件夹集合成一个虚拟共享文件夹，将整个分布式文件资源以统一的视图呈现给用户。它对用户和应用程序屏蔽各个节点计算机底层文件系统的差异，提供用户方便的管理资源的手段和统一 的访问接口。主要包括NAS 和HDFS 两种存储方式。 a) 网络附加存储NAS 结构如图：
b)HDFS分布式文件系统存储结构如图： （3）对象存储：对象存储为海量非结构化数据提供Key-Value这种通过键-值查找数据文件的存储模式，提供了基于对象的访问接口，有效地合并了NAS和SAN的存储结构优势，通过高层次的抽象具有NAS的跨平台共享数据优点，支持直接访问具有SAN的高性能和交换网络结 构的可伸缩性。主要包括swift和ceph两种实现形式。 a)Swift，OpenStack Object Storage（Swift）是OpenStack项目的子项目 之一，被称为对象存储。它构建在比较便宜的标准硬件存储基础设 施之上，无需采用RAID（磁盘冗余阵列），通过在软件层面引入一致性散列技术和数据冗余性，牺牲一定程度的数据一致性来达到高可 用性和可伸缩性，支持多租户模式、容器和对象读写操作，适合解 决非结构化数据存储问题。 b)ceph，Linux下PB级分布式文件系统，可轻松扩展PB容量，提供了 对多种工作负载的高性能和高可靠性。它大致分为四部分：客户端 （数据用户），元数据服务器（缓存和同步分布式元数据），一个对 象存储集群（包括数据和元数据），以及最后的集群监视器（执行监 视功能）。