海量数据的高效存储_---_淘宝云梯极限存储的原理和实践
云存储的应用原理
云存储的应用原理什么是云存储云存储是一种通过网络将数据存储在远程服务器上的技术。
它允许用户通过互联网访问和管理存储在云服务器上的数据，而无需自己购买和维护物理硬件设备。
云存储的应用原理云存储的应用原理基于分布式系统和虚拟化技术。
下面是云存储的应用原理的详细介绍：1.分布式文件系统：–云存储使用分布式文件系统来管理数据。
分布式文件系统将数据分散存储在多个物理服务器上，每个服务器上存储一部分数据。
这样做的好处是可以提高数据的可靠性和可用性，避免单点故障的影响，并且能够实现数据的动态扩展和负载均衡。
–分布式文件系统通常采用冗余数据存储和数据副本机制来保证数据的可靠性。
冗余数据存储意味着相同的数据会在多个服务器上存储一份副本，以防止单个服务器故障导致数据丢失。
数据副本机制可以保证数据的高可用性，即使某个服务器不可用，仍然可以通过其他服务器访问数据。
2.虚拟化技术：–云存储使用虚拟化技术来实现资源的抽象和隔离。
虚拟化技术将物理服务器划分为多个虚拟服务器，每个虚拟服务器可以独立运行操作系统和应用程序。
这样做的好处是可以更好地利用物理服务器的资源，提高资源的利用率和灵活性，同时实现资源的隔离，避免不同用户之间的干扰。
–云存储使用虚拟化技术来实现虚拟硬盘，即将物理硬盘划分为多个虚拟硬盘，每个虚拟硬盘可以被分配给一个用户或一个应用程序使用。
用户可以通过互联网访问和管理自己的虚拟硬盘，进行数据的读写和管理操作。
3.数据传输和访问：–云存储使用网络来传输和访问数据。
用户通过互联网将数据上传到云服务器，或者从云服务器下载数据到本地。
可以使用各种协议和技术来实现数据的传输和访问，如HTTP、FTP、WebDAV等。
–数据传输和访问过程中需要保证数据的安全性和隐私性。
云存储通常使用加密算法来保护数据的传输过程中不被窃取或篡改。
同时，用户可以设置访问权限和身份认证机制来控制数据的访问，确保只有授权的用户可以访问数据。
云存储的优势和应用场景云存储具有以下优势和应用场景：1.高可用性和可靠性：–由于云存储采用分布式文件系统和冗余数据存储机制，可以实现数据的高可用性和可靠性。
云存储技术的工作原理
云存储技术的工作原理云存储技术作为一种创新的数据存储方式，逐渐成为企业和个人用户的首选。
它可以提供便捷的数据存储、备份和访问服务，帮助用户在任何时间、任何地点获取所需的数据。
那么，云存储技术的工作原理是怎样的呢？一、概述云存储技术是基于云计算的一种创新应用，它将用户的数据存储在云服务器上，通过互联网实现数据的传输与管理。
与传统的本地存储方式相比，云存储具有更高的可扩展性、灵活性和安全性。
二、数据分片与冗余备份云存储技术将用户的数据分成多个较小的数据块，并对每个数据块进行冗余备份。
这样的设计可以提高数据的可靠性和持久性，即使某些数据块出现故障或损坏，系统仍然能够通过冗余备份恢复数据完整性。
三、数据传输与加密当用户上传数据到云存储平台时，云存储系统会将数据分片进行加密，并通过安全的传输协议将加密后的数据传输到云服务器。
这样可以确保数据在传输过程中不被窃取或篡改，保护用户的隐私和数据安全。
四、数据存储与索引云存储平台会将用户的数据存储在多个云服务器上，以提高数据的可用性和可靠性。
同时，系统还会为每个数据块生成索引，并将索引信息存储在分布式数据库中。
这样用户可以通过索引方便地进行数据访问和管理。
五、数据访问与权限控制用户可以通过云存储平台提供的接口或应用程序，通过互联网访问自己存储在云服务器上的数据。
为了保护数据的安全，云存储系统会对用户进行身份认证，并根据用户的权限设置进行数据的读取、写入和删除操作。
六、数据备份与恢复云存储系统还提供了数据备份和恢复的功能。
用户可以通过系统提供的接口或设置，定期对重要数据进行备份，以防止数据的丢失或损坏。
在数据出现意外情况时，用户可以通过系统的恢复功能将数据恢复到之前的状态。
七、成本与效益云存储技术的使用可以大大降低用户的硬件成本和维护成本。
用户无需购买昂贵的存储设备，也无需花费大量时间和资源进行数据备份和管理。
同时，用户只需要按需付费，根据实际的存储容量和使用量进行计费，大大降低了成本。
云储存原理
云储存原理今天来聊聊云储存原理。
你有没有过这样的经历呢？手机存储空间不够了，但是又不舍得删掉那些照片或者文件，这时候要是有个超级大的“网盘”能把这些东西存起来就好了。
这个“网盘”其实就是云储存的一种简单体现。
我最初接触云储存的时候，就觉得特别神奇。
怎么我的东西就能“飞”到云端上去呢？其实啊，云储存可不是真的把你的东西存到天上的云里。
它是把数据分散存放在很多的服务器里，这些服务器可能分布在世界各地不同的数据中心。
打个比方吧，云储存就像住在公寓里。
你要存的文件就像你的各种生活用品。
每个公寓房间（服务器）都有一定的空间可以放东西，很多这样的房间组合在一起，就有超级大的空间可以存放各种各样的文件了。
这就要说到云储存是怎么做到把数据存到这些服务器里的呢。
一般来说，当你要上传一个文件到云储存的时候，云服务提供商会有预先写好的算法，把你的大文件切成一个个小的“数据块”。
比如说，你有一个1GB 的视频要上传，它可能被切成100个10MB的小数据块。
然后就像给每个小数据块贴上一个独特的标签一样，根据这个特殊的算法，这些数据块被分散存到不同的服务器里。
说到这里，你可能会问了：“那我下次要用这个文件的时候，它怎么知道把这些分散的数据块再组合起来呢？”这就是算法的精妙之处了。
每个数据块都有特殊的标记和索引，就像拼图的每一块形状和位置都是对应的。
当你要下载文件的时候，根据索引把每个数据块都找出来，再组合在一起就得到了你原来完整的文件了。
云储存还有很多实用的地方呢。
像现在很多企业用云储存来存储公司的数据，员工们无论在哪里，只要能上网就能获取到这些数据，是不是很方便呢？但是云储存也不是万能的。
比如说，云储存依赖于网络，如果网络不好，上传和下载速度就会很慢，甚至可能会中断传输。
老实说，我一开始也不太明白云储存的一些复杂技术。
比如数据的加密传输，数据的安全备份策略等。
我就查了很多资料，慢慢地才了解到，为了保证大家存到云端的数据安全，云服务提供商要做很多的工作。
淘宝售卖的云服务器原理
淘宝售卖的云服务器原理淘宝售卖的云服务器原理云服务器是一种基于云计算技术的虚拟化服务器，可以为用户提供弹性灵活的计算资源。
淘宝作为一家知名的电商平台，在其平台上售卖云服务器，并为用户提供云计算服务。
本文将一步一步回答关于淘宝售卖云服务器的原理。
1. 云服务器的基本原理云服务器的基本原理是将一台物理服务器分割成多个虚拟机实例，并通过虚拟化技术将这些实例隔离开来，每个实例都拥有自己的操作系统、存储、计算资源等。
这样一台物理服务器就可以同时运行多个云服务器实例，为不同用户提供计算资源。
2. 淘宝云服务器的架构淘宝云服务器的架构主要包括物理服务器集群、虚拟化管理层和云服务器管理平台。
物理服务器集群是底层资源池，由多台物理服务器组成，用于提供计算、存储和网络资源。
虚拟化管理层是云服务器的核心，通过虚拟化技术将物理服务器分割成多个独立的虚拟机实例，并对其进行管理和调度。
云服务器管理平台是用户和系统交互的入口，用户可以通过该平台购买、配置、管理和监控云服务器。
3. 淘宝云服务器的购买流程用户在淘宝平台上购买云服务器的流程如下：a. 用户登录淘宝，搜索并选择合适的云服务器产品。
b. 用户根据自己的需求和预算选择适当的配置，包括计算资源、存储容量、带宽等。
c. 用户确认订单后，进行支付，可以选择预付费或后付费方式。
d. 支付完成后，用户可以在淘宝云服务器管理平台上进行配置和管理，包括操作系统安装、网络配置、数据存储等。
e. 用户可以根据自己的需求随时调整云服务器的配置和规格。
4. 淘宝云服务器的实现技术淘宝云服务器的实现主要借助了以下技术：a. 虚拟化技术：淘宝使用了虚拟化技术将物理服务器分割成多个虚拟机实例，每个实例拥有独立的操作系统和计算资源。
常用的虚拟化技术包括VMware、KVM、Xen等。
b. 负载均衡技术：淘宝通过负载均衡技术将用户的请求均匀地分发到不同的云服务器实例上，提高系统的稳定性和性能。
c. 自动化运维技术：淘宝通过自动化运维技术实现了云服务器的自动部署、弹性扩容和故障恢复等功能，提高了运维效率和服务器的可用性。
云存储技术的实现原理与应用分析
云存储技术的实现原理与应用分析一、云存储技术的实现原理云存储是一种新型数据存储方式，通过互联网把数据存储在远程服务器上，用户通过网络访问数据。
云存储技术的实现原理是通过云存储平台将用户的数据存储在数据中心的存储设备上，同时为用户提供网络访问服务。
云存储技术的实现原理可以分为以下几个方面：1、数据存储系统：云存储系统中的数据存储是核心部分。
数据存储设备采用的是分布式存储系统，通过多个节点共同存放数据，并且进行数据备份和数据复制，保证数据的高可靠性和可用性。
2、数据传输协议：云存储平台采用HTTPS、WebDav等协议作为数据传输协议。
HTTPS协议是一种加密协议，可以保证数据在传输过程中的安全性。
WebDav协议是一种基于HTTP协议的数据传输协议，可以方便地进行文件上传和下载操作。
3、数据访问控制：云存储平台中的数据访问采用的是授权机制。
用户需要提供账号和口令进行身份认证，通过访问控制机制限制用户访问、修改或删除数据的权限。
4、数据备份与恢复：云存储平台中的数据备份与恢复可以进行自动备份和手动备份。
在数据出现故障时，系统会进行数据的自动恢复，保证数据的完整性和可用性。
5、应用接口：云存储平台提供丰富的API接口，可以方便地进行开发和应用。
二、云存储技术的应用分析1、数据备份和数据存储云存储技术可以作为企业重要数据的备份和存储手段。
通过将数据备份到云端，可以提高数据安全性和可用性，避免由于本地存储设备的损坏和丢失导致的数据丢失问题。
2、数据共享和协同云存储平台支持多用户访问和修改同一份数据，可实现协同办公、文件共享等功能。
可以极大地提升团队合作的效率。
3、互联网应用云存储技术可以为互联网应用提供强有力的存储支持。
例如，网盘服务、在线音乐、在线电影等互联网产品都离不开云存储服务。
4、移动设备的数据备份与同步随着智能手机等移动设备的普及，云存储技术也开始广泛应用于移动设备备份与数据同步。
用户可以通过云存储平台来实现移动设备数据的备份、同步和共享。
存储设备工作原理
存储设备工作原理
嘿，朋友们！今天咱来聊聊存储设备工作原理，这可真是个超级有趣的事儿啊！
你想想看，存储设备不就像是个神奇的大仓库嘛！咱平时用的手机啊、电脑啊，里面那些照片啦、视频啦、文件啦，都得有个地方好好存着呀，这就是存储设备的工作。
比如说，你的手机相册里存着那么多美好的回忆，那些回忆就像宝贝一样被好好地放在这个“大仓库”里。
存储设备的工作原理呢，就好像是个细心的管理员。
它要把各种数据有条理地安排好位置，不能弄乱了呀！比如说硬盘，它里面有好多好多的小格子，数据就像是一个个小物件，被准确地放在该放的格子里。
咱再拿优盘打个比方，它就像是个小巧玲珑的手提箱，能把数据随时带在身边。
当你插进电脑，它就开始和电脑这个“大伙伴”交流啦，把里面的数据快速地交出来。
哎呀，你说这多神奇呀！那这些存储设备是怎么做到这么厉害的呢？其实它们有自己的一套办法。
它们用各种技术手段，确保数据能安全地存着，
还能随时被找到和使用。
这就像你整理自己的房间一样，把东西都放得井井有条，想用的时候就能一下子找到。
存储设备还不断进化呢！就像人会长本事一样，它们变得越来越能装，越来越快！这可太棒啦，以后咱们就能存更多的好东西了呀！
所以说呀，存储设备真的是我们生活中离不开的好帮手！它们默默地工作，为我们守护着那些珍贵的数据。
以后可要好好感谢它们哟！。
海量数据的高效存储_---_淘宝云梯极限存储的原理和实践
4.使用hive的双重分区映射生命周期目录，这样用户可以通过灵活的 hive分区过滤来获得期望的数据。
5.数据验证，为了保证应用极限存储后结果的正确性，因此增加了数 据条数对比的验证规则。
方案主体逻辑
2010年4月22日 全量(极限存储) 2010年4月23日 全量 Hive介绍
全文对比
数据统计 数据分拣
此处省略一万字
0929-0930 0929-INF 0930-INF
INF目录存放在某一天新增并且一直未曾被删除或修改的记录(即活跃数据)
三个结论: 任意一条记录，由于其生命周期确定，必定对应唯一的 一个数据标签 一个数据标签对应符合该生命周期的记录集合(该记录集 合有为空的可能性) 历史上出现的所有记录，必然可以成功的划分到不同的 生命周期数据标签里去
500G 502G 505G …G 1000G 200G 202G 205G …G 300G
点 击 流 日 志
…… 200G 20080102 202G 20080103 205G …… …G 20110720存储成本持续上升 300G
12 10 8 6 4 2 0 存 储 成 本 (P B)
用 户 表
select * from tb_users_exst where exst_pt(pt_start, pt_end, ' 20100410')
取一段时间快照:
select * from tb_users_exst where pt_start<='20100420' and pt_end>'20100410'
※存储总体占比不高，且数据冗余度较低，优化空间有限
云存储原理：分布式、可扩展的数据存储
云存储原理：分布式、可扩展的数据存储云存储是一种基于云计算架构的数据存储服务，它提供了分布式、可扩展、高可用、灵活的存储解决方案。
以下是云存储的基本原理：分布式存储：云存储系统采用分布式存储架构，将数据分散存储在多个物理或虚拟节点上。
这样的设计有助于提高系统的可靠性和可用性，因为即使某个节点发生故障，其他节点仍然可以提供服务。
可扩展性：云存储系统具有良好的可扩展性，可以根据需求动态地扩展存储容量和吞吐量。
新的存储节点可以被轻松地添加到系统中，以适应数据量的增长。
数据冗余与备份：为了提高数据的可靠性，云存储系统通常采用数据冗余和备份策略。
数据可能会在不同的地理位置进行备份，以防止因自然灾害、硬件故障等原因导致的数据丢失。
对象存储：云存储通常采用对象存储模型，将数据以对象的形式存储。
每个对象包含数据、元数据（描述数据的信息）以及唯一的标识符。
对象存储适用于大规模数据和非结构化数据。
访问控制和安全性：云存储系统提供细粒度的访问控制，以确保只有授权用户能够访问其存储的数据。
此外，数据在传输和存储过程中通常会采用加密等手段确保安全性。
云服务接口：云存储通过云服务接口（如Amazon S3、Microsoft Azure Blob Storage）向用户提供访问和管理数据的能力。
这些接口通常支持标准的HTTP协议，使得开发者可以使用常见的工具和库进行数据的上传、下载和管理。
弹性计算：云存储与云计算服务相结合，使得用户可以在需要时将存储和计算资源进行动态调整，从而更灵活地满足业务需求。
服务级别协议（SLA）：云存储提供商通常会制定服务级别协议，明确了服务的性能、可用性、故障处理等方面的承诺。
这有助于用户了解服务的质量和性能。
总体而言，云存储的原理基于分布式系统、可扩展性、数据冗余与备份等核心概念，以提供高效、可靠、安全的数据存储服务。
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因此，我们可以认为，任何一条记录(行数据)必定 在历史上某天新生(start)，并在其后的某一天死亡 (end)，而这个start-end对就定义为该记录的生命周 期。
活跃数据和死亡数据
活跃数据
一条记录，在其产生之后直至当天仍旧存活(未被 Delete/Update)，那么我们认为它是一条活跃数据 对于活跃数据，其产生(start)日期已经明确，但死亡 (end)日期并不确定 数据标签:start-INFINITY(无穷大),如20110401-INF
„
01
02
03
„
„
01
01
01
„
10
10
10
20
20
20
20
11
07
20
怎么办?
商 品 表
20080101 20080102 20080103 …… 20110720
500G 502G 505G …G 1000G
“21世纪核心的竞争 是数据的竞争” “谁拥有更多数据， 谁就拥有未来”
前端交易系统、商品中心、用户中心等出于效率的 考虑，不会长期保存大量历史数据，而数据平台作为企 业数据分析及挖掘的基础设施，天生具有保存历史数据 的职责，非但如此，如何快速、高效的获取历史上任意 一天的快照数据也成为设计历史数据存放方式时的重要 考量。
※当时存量数据中70%属于此类特征的业务数据，且记录冗余度高
数据分类
评价增量表: 评价ID 用户星级 用户昵称 评价记录 商品名称 …… 数据特点: 有业务主键，确保记录唯一 数据只有新增操作，不会变 更或删除 每天只需保留当天新增评价 数据记录冗余度基本为0 点击流日志: 记录时间 IP地址 引用链接 机器ID 用户ID …… 数据特点: 没有业务主键 属于日志流水，每日新增数据 数据记录重复程度非常低，每条 都基本唯一 数据记录冗余度基本为0
select * from tb_users_exst where exst_pt(pt_start, pt_end, ' 20100410')
取一段时间快照:
select * from tb_users_exst where pt_start<='20100420' and pt_end>'20100410'
极限存储应用场景
查看一件商品2011年的变更历史:
不使用极限存储: select * from tb_auctions where pt>=20110101 and pt<=20110731 扫描数据量:450G*7*30 = 92TB 使用极限存储: select * from tb_auctions_exst where pt_start<=20110101 and pt_end >20110731 扫描数据量:450G*7*2[膨胀率] = 6TB(当前实现) 450G*2[膨胀率] = 900G(理想情况)
获取某天增量(delta)数据:
select * from tb_auctions e pt_start = 20110105 注:月头不适用，1号增量需要额外计算
极限存储方案优化
性能优化:
支持从极限存储全量&当天增量产生极限存储数据 计算时间从2个小时下降至1个小时 计算成本下降了50% 优化调整运行参数: set io.sort.spill.percent=0.80; set io.sort.mb=512; set io.sort.factor=32; set io.sort.record.percent=0.04; set mapred.reduce.parallel.copies=8; set mapred.job.shuffle.input.buffer.percent=0.70;
4.使用hive的双重分区映射生命周期目录，这样用户可以通过灵活的 hive分区过滤来获得期望的数据。
5.数据验证，为了保证应用极限存储后结果的正确性，因此增加了数 据条数对比的验证规则。
方案主体逻辑
2010年4月22日 全量(极限存储) 2010年4月23日 全量 Hive介绍
全文对比
数据统计 数据分拣
2010年4月2 日全量
2010年4月3 日全量
…
2010年4月30 日全量
2010年4月2 日失效分区
2010年4月3 日失效分区
2010年4月 30日失效分 区
2010年4月1日
2010年4月2日
2010年4月3日
2010年4月30日
注:类似于数据库系统中常见的增量备份或周期备份策略
优点:
易于理解，在数据库备份中 广泛应用 实现较为简单
500G 502G 505G …G 1000G 200G 202G 205G …G 300G
点 击 流 日 志
…… 200G 20080102 202G 20080103 205G …… …G 20110720存储成本持续上升 300G
12 10 8 6 4 2 0 存 储 成 本 (P B)
用 户 表
……
记录生命周期标签云
0401-0402 0401-0403 0401-0404 0402-0403 0402-0404
分区映射 数据验证
数据分拣
2010040120100423
2010040220100423
……
2010040820100423
2010040920100423
…
2010042220100423
易用性优化:
Hive层增加hook，实现SQL自动替换，对用户及上层业务透明。 如: select * from tb_users where pt=‘20100410’
※存储总体占比不高，且数据冗余度较低，优化空间有限
思考&讨论
2010 0906
2010 0907
减少/去除冗余数据，降低存储成本 保证快照数据的快速访问 对业务应用透明或降低应用改造成本
参考方案
2010年4月1 日全量 增量数据 latest分区 增量数据 latest分区 增量数据 latest分区
方案主体逻辑
包含以下主要步骤：
1.通过主键关联对比昨天全量和今天全量的数据差异，并将这些数据 区分为活跃(Lived)或过期(Expired)数据。 2.对于对比的结果数据进行统计，获得每个生命周期下实际的数据条 数，统计结果用来产生不同生命周期的记录到文件目录的映射。 3.使用mapreduce数据对第1步结果进行分发，相同生命周期的数据 会被写入到对应的唯一的生命周期目录下(依赖2的统计结果)。
应用效果
迄今为止已有30余种业务数据完成应用，累积节省存储达15PB。
极限存储使用方法
Hive:
取某天快照:
select * from tb_users_exst where pt_start<=‘20100410’ and pt_end>‘20100410'
取某天快照(UDF方式):
历史区间快照原理
…… …… …… …… …… … 0201 …… …… …… …… 0415 0416 0422 …… INF INF 0421 0414 0415 0413 0414 INF INF INF 0313 0314 0313 0314 0310 0311 0313 0314
…
…… …… …… ……
缺点:
访问快照数据成本太高 无法直接反应删除/被变更数
据，需要额外设计 应用改造成本较高
记录生命周期
数据天生以行进行分割，行数据在数据库中称为 一条数据记录(Record). 一条记录对应可能有Insert/Update/Delete操作
Insert通常对应一条全新的记录，意味着记录的新生 Delete通常是原有的记录被删除，意味着记录的死亡 Update是在原有的记录上修改某些字段，一条Update 操作可以拆分为Delete/Insert原子对操作，即从记录的 维度来看，相当于前一条记录死亡，后一条记录新生
0201
0413 0414
0413 0414 0413 0414 0417
…… ……
0418 0416 0417 0416
INF
INF INF INF INF TimeLine
0413 0414 0415
所有在两条蓝色线条以内以及穿过任意一条蓝色线条的数据标签，其 数据内容组合起来即为0314-0415的数据全量快照
极限存储设计原理及实践
淘宝-数据平台与产品部 图海 2012年11月7日
1
2
云梯的存储职责
前端RDBMS
点击流日志 LogServer
其他集群
DataX TimeTunnel DBSync everyday… everytime…
云梯1
商 品 表
20080101 20080102 20080103 …… 20110720 …… 20080102 20080103 …… 20110720
20100423INF
遇到的问题
产生的目录/文件数非常多
– 产生目录数及文件数按日呈级数增长 – 一个月产生465个目录,一年产生66795个目录 文件数 = 目录数 * reduce数(如1000) – 对NameNode压力非常大 – 对应分区非常多，Hive元数据库压力也很大
文件大小不均匀 如何快速访问任意一天/一段时期的快照数据 分拣中运行出错会导致数据损坏或丢失 不同月份数据并行运行丢失数据问题 单个数据标签内数据损坏/丢失导致一段时期内快照不准 其他的一些保护机制