大數據的存儲，java 怎樣存儲大數據
1，java 怎樣存儲大數據2，hadoop是怎么存儲大數據的3，大數據和傳統數據存儲的區別4，大數據時代數據應該如何存儲5，為什么mongodb適合大數據的存儲1，java 怎樣存儲大數據
bigdicimal: http://wenku.baidu.com/view/26299d4569eae009581bec22.html因為基本數據類型都有固定的大小，只能儲存一定范圍的數據
所以，對于較大的數據，只能通過數據類的方式實現：
java.math.bigdecimal
java.math.biginteger由于8字節 64位 1符號 11科學記數位數還有52位數儲存數字能精確16-17位 最好寫個加法方法 可用字符串從后往前加先判斷誰位數多 每位加10進一返回字符串 這樣就精確了
2，hadoop是怎么存儲大數據的 hadoop本身是分布式框架，如果在hadoop框架下，需要配合hbase，hive等工具來進行大數據計算。如果具體深入還要了解hdfs，map/reduce，任務機制等等。如果要分析還要考慮其他分析展現工具。大數據還有分析才有價值用于分析大數據的工具主要有開源與商用兩個生態圈。開源大數據生態圈：1、hadoop hdfs、hadoopmapreduce, hbase、hive 漸次誕生，早期hadoop生態圈逐步形成。2、. hypertable是另類。它存在于hadoop生態圈之外，但也曾經有一些用戶。3、nosql，membase、mongodb商用大數據生態圈：1、一體機數據庫/數據倉庫：ibm puredata(netezza), oracleexadata, sap hana等等。2、數據倉庫：teradataasterdata, emc greenplum, hpvertica 等等。3、數據集市：qlikview、 tableau 、 以及國內的yonghong data mart 。存放到hdfs 一般都是要分析的數據。分析完成的數據直接存儲到mysql 或者oracle 中。這種處理方式是離線處理。如日志文件存儲到hdfs 分析出網站的流量 uv pv 等等。一般都是用pig hive 和mr 等進行分析的。 存放到hbase 一般都是數據拿過來直接用的。而且他是實時的。也就是說數據就是成型的而且不需要進行分析就能得到結果的數據。 大致就是這么個意思。有點啰嗦了。
3，大數據和傳統數據存儲的區別 沒什么關聯性 大數據是海量數據、是一種現狀、一種解決問題的手段 傳統數據存儲是存儲的問題主要區別在于，現在的大數據包括非結構化數據，并且可以從各種數據中提取有用的信息，比如郵件、日志文件、社交多媒體、商業交易及其他數據。比如，保存在數據庫里的一家連鎖零售商店的某商品的銷售圖表數據。對這些數據的獲取就不是大數據范疇的問題。大數據應用的一個主要特點是實時性或者近實時性。大數據比傳統數據存儲更需要非常高性能、高吞吐率、大容量的基礎設備。傳統數據和大數據的區別 第一、計算機科學在大數據出現之前，非常依賴模型以及算法。人們如果想要得到精準的結論，需要建立模型來描述問題，同時，需要理順邏輯，理解因果，設計精妙的算法來得出接近現實的結論。因此，一個問題，能否得到最好的解決，取決于建模是否合理，各種算法的比拼成為決定成敗的關鍵。然而，大數據的出現徹底改變了人們對于建模和算法的依賴。舉例來說，假設解決某一問題有算法a 和算法b。在小量數據中運行時，算法a的結果明顯優于算法b。也就是說，就算法本身而言，算法a能夠帶來更好的結果；然而，人們發現，當數據量不斷增大時，算法b在大量數據中運行的結果優于算法a在小量數據中運行的結果。這一發現給計算機學科及計算機衍生學科都帶來了里程碑式的啟示：當數據越來越大時，數據本身（而不是研究數據所使用的算法和模型）保證了數據分析結果的有效性。即便缺乏精準的算法，只要擁有足夠多的數據，也能得到接近事實的結論。數據因此而被譽為新的生產力。 第二、當數據足夠多的時候，不需要了解具體的因果關系就能夠得出結論。 例如，google 在幫助用戶翻譯時，并不是設定各種語法和翻譯規則。而是利用google數據庫中收集的所有用戶的用詞習慣進行比較推薦。google檢查所有用戶的寫作習慣，將最常用、出現頻率最高的翻譯方式推薦給用戶。在這一過程中，計算機可以并不了解問題的邏輯，但是當用戶行為的記錄數據越來越多時，計算機就可以在不了解問題邏輯的情況之下，提供最為可靠的結果。可見，海量數據和處理這些數據的分析工具，為理解世界提供了一條完整的新途徑。 第三、由于能夠處理多種數據結構，大數據能夠在最大程度上利用互聯網上記錄的人類行為數據進行分析。大數據出現之前，計算機所能夠處理的數據都需要前期進行結構化處理，并記錄在相應的數據庫中。但大數據技術對于數據的結構的要求大大降低，互聯網上人們留下的社交信息、地理位置信息、行為習慣信息、偏好信息等各種維度的信息都可以實時處理，立體完整地勾勒出每一個個體的各種特征。在大數據領域發展較早也做的比較好的算是八爪魚采集器了。
4，大數據時代數據應該如何存儲 pb或多pb級基礎設施與傳統大規模數據集之間的差別簡直就像白天和黑夜的差別，就像在筆記本電腦上處理數據和在raid陣列上處理數據之間的差別。當day在2009年加入shutterfly時，存儲已經成為該公司最大的開支，并且以飛快的速度增長。每n個pb的額外存儲意味著我們需要另一個存儲管理員來支持物理和邏輯基礎設施，day表示，面對大規模數據存儲，系統會更頻繁地出問題，任何管理超大存儲的人經常都要處理硬件故障。大家都在試圖解決的根本問題是：當你知道存儲的一部分將在一段時間內出現問題，你應該如何確保數據可用性，同時確保不會降低性能？raid問題解決故障的標準答案是復制，通常以raid陣列的形式。但day表示，面對龐大規模的數據時，raid解決問題的同時可能會制造更多問題。在傳統raid數據存儲方案中，每個數據的副本都被鏡像和存儲在陣列的不同磁盤中，以確保完整性和可用性。但這意味著每個被鏡像和存儲的數據將需要其本身五倍以上的存儲空間。隨著raid陣列中使用的磁盤越來越大（從密度和功耗的角度來看，3tb磁盤非常具有吸引力），更換故障驅動器的時間也將變得越來越長。實際上，我們使用raid并不存在任何操作問題，day表示，我們看到的是，隨著磁盤變得越來越大，當任何組件發生故障時，我們回到一個完全冗余的系統的時間增加。生成校驗是與數據集的大小成正比的。當我們開始使用1tb和2tb的磁盤時，回到完全冗余系統的時間變得很長。可以說，這種趨勢并沒有朝著正確的方向發展。對于shutterfly而言，可靠性和可用性是非常關鍵的因素，這也是企業級存儲的要求。day表示，其快速膨脹的存儲成本使商品系統變得更具吸引力。當day及其團隊在研究潛在技術解決方案以幫助控制存儲成本時，他們對于一項叫做糾刪碼（erasure code）的技術非常感興趣。采用擦除代碼技術的下一代存儲里德-所羅門糾刪碼最初作為前向糾錯碼（forward error correction, fec）用于不可靠通道的數據傳輸，例如外層空間探測的數據傳輸。這項技術還被用于cd和dvd來處理光盤上的故障，例如灰塵和劃痕。一些存儲供應商已經開始將糾刪碼納入他們的解決方案中。使用糾刪碼，數據可以被分解成幾塊，單塊分解數據是無用的，然后它們被分散到不同磁盤驅動器或者服務器。在任何使用，這些數據都可以完全重組，即使有些數據塊因為磁盤故障已經丟失。換句話說，你不需要創建多個數據副本，單個數據就可以確保數據的完整性和可用性。基于糾刪碼的解決方案的早期供應商之一是cleversafe公司，他們添加了位置信息來創建其所謂的分散編碼，讓用戶可以在不同位置（例如多個數據中心）存儲數據塊或者說數據片。每個數據塊就其自身而言是無用的，這樣能夠確保隱私性和安全性。因為信息分散技術使用單一數據來確保數據完整性和可用性，而不是像raid一樣使用多個副本，公司可以節省多達90%的存儲成本。當你將試圖重組數據時，你并不一定需要提供所有數據塊，cleversafe公司產品策略、市場營銷和客戶解決方案副總裁russ kennedy表示，你生成的數據塊的數量，我們稱之為寬度，我們將重組數據需要的最低數量稱之為門檻。你生成的數據塊的數量和重組需要的數量之間的差異決定了其可靠性。同時，即使你丟失節點和驅動器，你仍然能夠得到原來形式的數據。 5，為什么mongodb適合大數據的存儲 mongo是一個高性能，開源，無模式的文檔型數據庫，它在許多場景下可用于替代傳統的關系型數據庫或鍵/值存儲方式。mongo使用c++開發，提供了以下功能：◆面向集合的存儲：適合存儲對象及json形式的數據。◆動態查詢：mongo支持豐富的查詢表達式。查詢指令使用json形式的標記，可輕易查詢文檔中內嵌的對象及數組。◆完整的索引支持：包括文檔內嵌對象及數組。mongo的查詢優化器會分析查詢表達式，并生成一個高效的查詢計劃。◆查詢監視：mongo包含一個監視工具用于分析數據庫操作的性能。◆復制及自動故障轉移：mongo數據庫支持服務器之間的數據復制，支持主-從模式及服務器之間的相互復制。復制的主要目標是提供冗余及自動故障轉移。◆高效的傳統存儲方式：支持二進制數據及大型對象（如照片或圖片）。◆自動分片以支持云級別的伸縮性（處于早期alpha階段）：自動分片功能支持水平的數據庫集群，可動態添加額外的機器。mongodb的主要目標是
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2，hadoop是怎么存儲大數據的 hadoop本身是分布式框架，如果在hadoop框架下，需要配合hbase，hive等工具來進行大數據計算。如果具體深入還要了解hdfs，map/reduce，任務機制等等。如果要分析還要考慮其他分析展現工具。大數據還有分析才有價值用于分析大數據的工具主要有開源與商用兩個生態圈。開源大數據生態圈：1、hadoop hdfs、hadoopmapreduce, hbase、hive 漸次誕生，早期hadoop生態圈逐步形成。2、. hypertable是另類。它存在于hadoop生態圈之外，但也曾經有一些用戶。3、nosql，membase、mongodb商用大數據生態圈：1、一體機數據庫/數據倉庫：ibm puredata(netezza), oracleexadata, sap hana等等。2、數據倉庫：teradataasterdata, emc greenplum, hpvertica 等等。3、數據集市：qlikview、 tableau 、 以及國內的yonghong data mart 。存放到hdfs 一般都是要分析的數據。分析完成的數據直接存儲到mysql 或者oracle 中。這種處理方式是離線處理。如日志文件存儲到hdfs 分析出網站的流量 uv pv 等等。一般都是用pig hive 和mr 等進行分析的。 存放到hbase 一般都是數據拿過來直接用的。而且他是實時的。也就是說數據就是成型的而且不需要進行分析就能得到結果的數據。 大致就是這么個意思。有點啰嗦了。
3，大數據和傳統數據存儲的區別 沒什么關聯性 大數據是海量數據、是一種現狀、一種解決問題的手段 傳統數據存儲是存儲的問題主要區別在于，現在的大數據包括非結構化數據，并且可以從各種數據中提取有用的信息，比如郵件、日志文件、社交多媒體、商業交易及其他數據。比如，保存在數據庫里的一家連鎖零售商店的某商品的銷售圖表數據。對這些數據的獲取就不是大數據范疇的問題。大數據應用的一個主要特點是實時性或者近實時性。大數據比傳統數據存儲更需要非常高性能、高吞吐率、大容量的基礎設備。傳統數據和大數據的區別 第一、計算機科學在大數據出現之前，非常依賴模型以及算法。人們如果想要得到精準的結論，需要建立模型來描述問題，同時，需要理順邏輯，理解因果，設計精妙的算法來得出接近現實的結論。因此，一個問題，能否得到最好的解決，取決于建模是否合理，各種算法的比拼成為決定成敗的關鍵。然而，大數據的出現徹底改變了人們對于建模和算法的依賴。舉例來說，假設解決某一問題有算法a 和算法b。在小量數據中運行時，算法a的結果明顯優于算法b。也就是說，就算法本身而言，算法a能夠帶來更好的結果；然而，人們發現，當數據量不斷增大時，算法b在大量數據中運行的結果優于算法a在小量數據中運行的結果。這一發現給計算機學科及計算機衍生學科都帶來了里程碑式的啟示：當數據越來越大時，數據本身（而不是研究數據所使用的算法和模型）保證了數據分析結果的有效性。即便缺乏精準的算法，只要擁有足夠多的數據，也能得到接近事實的結論。數據因此而被譽為新的生產力。 第二、當數據足夠多的時候，不需要了解具體的因果關系就能夠得出結論。 例如，google 在幫助用戶翻譯時，并不是設定各種語法和翻譯規則。而是利用google數據庫中收集的所有用戶的用詞習慣進行比較推薦。google檢查所有用戶的寫作習慣，將最常用、出現頻率最高的翻譯方式推薦給用戶。在這一過程中，計算機可以并不了解問題的邏輯，但是當用戶行為的記錄數據越來越多時，計算機就可以在不了解問題邏輯的情況之下，提供最為可靠的結果。可見，海量數據和處理這些數據的分析工具，為理解世界提供了一條完整的新途徑。 第三、由于能夠處理多種數據結構，大數據能夠在最大程度上利用互聯網上記錄的人類行為數據進行分析。大數據出現之前，計算機所能夠處理的數據都需要前期進行結構化處理，并記錄在相應的數據庫中。但大數據技術對于數據的結構的要求大大降低，互聯網上人們留下的社交信息、地理位置信息、行為習慣信息、偏好信息等各種維度的信息都可以實時處理，立體完整地勾勒出每一個個體的各種特征。在大數據領域發展較早也做的比較好的算是八爪魚采集器了。
4，大數據時代數據應該如何存儲 pb或多pb級基礎設施與傳統大規模數據集之間的差別簡直就像白天和黑夜的差別，就像在筆記本電腦上處理數據和在raid陣列上處理數據之間的差別。當day在2009年加入shutterfly時，存儲已經成為該公司最大的開支，并且以飛快的速度增長。每n個pb的額外存儲意味著我們需要另一個存儲管理員來支持物理和邏輯基礎設施，day表示，面對大規模數據存儲，系統會更頻繁地出問題，任何管理超大存儲的人經常都要處理硬件故障。大家都在試圖解決的根本問題是：當你知道存儲的一部分將在一段時間內出現問題，你應該如何確保數據可用性，同時確保不會降低性能？raid問題解決故障的標準答案是復制，通常以raid陣列的形式。但day表示，面對龐大規模的數據時，raid解決問題的同時可能會制造更多問題。在傳統raid數據存儲方案中，每個數據的副本都被鏡像和存儲在陣列的不同磁盤中，以確保完整性和可用性。但這意味著每個被鏡像和存儲的數據將需要其本身五倍以上的存儲空間。隨著raid陣列中使用的磁盤越來越大（從密度和功耗的角度來看，3tb磁盤非常具有吸引力），更換故障驅動器的時間也將變得越來越長。實際上，我們使用raid并不存在任何操作問題，day表示，我們看到的是，隨著磁盤變得越來越大，當任何組件發生故障時，我們回到一個完全冗余的系統的時間增加。生成校驗是與數據集的大小成正比的。當我們開始使用1tb和2tb的磁盤時，回到完全冗余系統的時間變得很長。可以說，這種趨勢并沒有朝著正確的方向發展。對于shutterfly而言，可靠性和可用性是非常關鍵的因素，這也是企業級存儲的要求。day表示，其快速膨脹的存儲成本使商品系統變得更具吸引力。當day及其團隊在研究潛在技術解決方案以幫助控制存儲成本時，他們對于一項叫做糾刪碼（erasure code）的技術非常感興趣。采用擦除代碼技術的下一代存儲里德-所羅門糾刪碼最初作為前向糾錯碼（forward error correction, fec）用于不可靠通道的數據傳輸，例如外層空間探測的數據傳輸。這項技術還被用于cd和dvd來處理光盤上的故障，例如灰塵和劃痕。一些存儲供應商已經開始將糾刪碼納入他們的解決方案中。使用糾刪碼，數據可以被分解成幾塊，單塊分解數據是無用的，然后它們被分散到不同磁盤驅動器或者服務器。在任何使用，這些數據都可以完全重組，即使有些數據塊因為磁盤故障已經丟失。換句話說，你不需要創建多個數據副本，單個數據就可以確保數據的完整性和可用性。基于糾刪碼的解決方案的早期供應商之一是cleversafe公司，他們添加了位置信息來創建其所謂的分散編碼，讓用戶可以在不同位置（例如多個數據中心）存儲數據塊或者說數據片。每個數據塊就其自身而言是無用的，這樣能夠確保隱私性和安全性。因為信息分散技術使用單一數據來確保數據完整性和可用性，而不是像raid一樣使用多個副本，公司可以節省多達90%的存儲成本。當你將試圖重組數據時，你并不一定需要提供所有數據塊，cleversafe公司產品策略、市場營銷和客戶解決方案副總裁russ kennedy表示，你生成的數據塊的數量，我們稱之為寬度，我們將重組數據需要的最低數量稱之為門檻。你生成的數據塊的數量和重組需要的數量之間的差異決定了其可靠性。同時，即使你丟失節點和驅動器，你仍然能夠得到原來形式的數據。 5，為什么mongodb適合大數據的存儲 mongo是一個高性能，開源，無模式的文檔型數據庫，它在許多場景下可用于替代傳統的關系型數據庫或鍵/值存儲方式。mongo使用c++開發，提供了以下功能：◆面向集合的存儲：適合存儲對象及json形式的數據。◆動態查詢：mongo支持豐富的查詢表達式。查詢指令使用json形式的標記，可輕易查詢文檔中內嵌的對象及數組。◆完整的索引支持：包括文檔內嵌對象及數組。mongo的查詢優化器會分析查詢表達式，并生成一個高效的查詢計劃。◆查詢監視：mongo包含一個監視工具用于分析數據庫操作的性能。◆復制及自動故障轉移：mongo數據庫支持服務器之間的數據復制，支持主-從模式及服務器之間的相互復制。復制的主要目標是提供冗余及自動故障轉移。◆高效的傳統存儲方式：支持二進制數據及大型對象（如照片或圖片）。◆自動分片以支持云級別的伸縮性（處于早期alpha階段）：自動分片功能支持水平的數據庫集群，可動態添加額外的機器。mongodb的主要目標是
F盤是固態硬盤還是機械硬盤，固態硬盤D盤 能和機械硬盤F盤 合并嗎 固態滿了
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