大數據存儲，如何實現大數存儲
1，如何實現大數存儲2，java 怎樣存儲大數據3，大數據時代數據應該如何存儲4，大數據存儲需要具備什么5，為什么mongodb適合大數據的存儲1，如何實現大數存儲
你的大數意義是不是一個很大的數字啊。要是的話就用字符串來存儲，然后當你要運算的時候就一個一個字符去進行。數據庫分表，分庫。
用一定的算法，
把這些分散的數據在歸攏起來。多大
2，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
3，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。
4，大數據存儲需要具備什么 大數據存儲作為一個數據平臺，其并不僅僅是一個用于數據存儲的設備，其需要能夠提供符合成本效益的規模和能力，消除數據遷移，沒有存儲孤島，提供全局可訪問的數據保護和保持數據的可用性。1.提供符合成本效益的規模和能力，不僅需要購買行業標準的服務器和存儲產品，同時還要保證產品的擴展能力和性能。而且隨著硬件的推移，能夠根據需要進行擴展，存儲系統需要能夠持續保證企業的需求，通過增加存儲系統來維持數據增長的性能需求。2.消除數據遷移，大數據平臺必須滿足數據增長而不會受到系統約束的能力。3.拒絕存儲孤島，為了能夠充分利用大數據的機會，企業必須能夠訪問所有的數據，要實現這一點，新的存儲平臺必須能夠滿足這個要求，消除那些傳統的存儲孤島，而不是簡單的添加另一個存儲解決方案。4.提供全局管理方式，一個集中的數據管理方式在大數據增長迅速的年代已經是不可行的了，一個單點故障的成本會很高，一個大數據存儲平臺必須能夠管理分布在全球企業中的數據。5.保護和維護數據的可用性，數據價值越來越重要，為了防止企業級的產品硬件發生故障，存儲平臺必須通過智能軟件來保持數據的可用性和完整性。大數據之大大是相對而言的概念。例如，對于像saphana那樣的內存數據庫來說，2tb可能就已經是大容量了；而對于像谷歌這樣的搜索引擎，eb的數據量才能稱得上是大數據。大也是一個迅速變化的概念。hds在2004年發布的usp存儲虛擬化平臺具備管理32pb大數據存儲需要具備什么？大數據之大大是相對而言的概念。例如，對于像saphana那樣的內存數據庫來說，2tb可能就已經是大容量了；而對于像谷歌這樣的搜索引擎，eb的數據量才能稱得上是大數據。大也是一個迅速變化的概念。hds在2004年發布的usp存儲虛擬化平臺具備管理32pb內外部附加存儲的能力。當時，大多數人認為，usp的存儲容量大得有些離譜。但是現在，大多數企業都已經擁有pb級的數據量，一些搜索引擎公司的數據存儲量甚至達到了eb級。由于許多家庭都保存了tb級的數據量，一些云計算公司正在推廣其文件共享或家庭數據備份服務。有容乃大由此看來，大數據存儲的首要需求存儲容量可擴展。大數據對存儲容量的需求已經超出目前用戶現有的存儲能力。我們現在正處于pb級時代，而eb級時代即將到來。過去，許多企業通常以五年作為it系統規劃的一個周期。在這五年中，企業的存儲容量可能會增加一倍。現在，企業則需要制定存儲數據量級（比如從pb級到eb級）的增長計劃，只有這樣才能確保業務不受干擾地持續增長。這就要求實現存儲虛擬化。存儲虛擬化是目前為止提高存儲效率最重要、最有效的技術手段。它為現有存儲系統提供了自動分層和精簡配置等提高存儲效率的工具。擁有了虛擬化存儲，用戶可以將來自內部和外部存儲系統中的結構化和非結構化數據全部整合到一個單一的存儲平臺上。當所有存儲資產變成一個單一的存儲資源池時，自動分層和精簡配置功能就可以擴展到整個存儲基礎設施層面。在這種情況下，用戶可以輕松實現容量回收和容量利用率的最大化，并延長現有存儲系統的壽命，顯著提高it系統的靈活性和效率，以滿足非結構化數據增長的需求。中型企業可以在不影響性能的情況下將hus的容量擴展到近3pb，并可通過動態虛擬控制器實現系統的快速預配置。此外，通過hdsvsp的虛擬化功能，大型企業可以創建0.25eb容量的存儲池。隨著非結構化數據的快速增長，未來，文件與內容數據又該如何進行擴展呢？不斷生長的大數據與結構化數據不同，很多非結構化數據需要通過互聯網協議來訪問，并且存儲在文件或內容平臺之中。大多數文件與內容平臺的存儲容量過去只能達到tb級，現在則需要擴展到pb級，而未來將擴展到eb級。這些非結構化的數據必須以文件或對象的形式來訪問。基于unix和linux的傳統文件系統通常將文件、目錄或與其他文件系統對象有關的信息存儲在一個索引節點中。索引節點不是數據本身，而是描述數據所有權、訪問模式、文件大小、時間戳、文件指針和文件類型等信息的元數據。傳統文件系統中的索引節點數量有限，導致文件系統可以容納的文件、目錄或對象的數量受到限制。hnas和hcp使用基于對象的文件系統，使得其容量能夠擴展到pb級，可以容納數十億個文件或對象。位于vsp或hus之上的hnas和hcp網關不僅可以充分利用模塊存儲的可擴展性，而且可以享受到通用管理平臺hitachicommandsuite帶來的好處。hnas和hcp為大數據的存儲提供了一個優良的架構。大數據存儲平臺必須能夠不受干擾地持續擴展，并具有跨越不同時代技術的能力。數據遷移必須在最小范圍內進行，而且要在后臺完成。大數據只要復制一次，就能具有很好的可恢復性。大數據存儲平臺可以通過版本控制來跟蹤數據的變更，而不會因為大數據發生一次變更，就重新備份一次所有的數據。hds的所有產品均可以實現后臺的數據移動和分層，并可以增加vsp、hus數據池、hnas文件系統、hcp的容量，還能自動調整數據的布局。傳統文件系統與塊數據存儲設備不支持動態擴展。大數據存儲平臺還必須具有彈性，不允許出現任何可能需要重建大數據的單點故障。hds可以實現vsp和hus的冗余
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2，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
3，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。
4，大數據存儲需要具備什么 大數據存儲作為一個數據平臺，其并不僅僅是一個用于數據存儲的設備，其需要能夠提供符合成本效益的規模和能力，消除數據遷移，沒有存儲孤島，提供全局可訪問的數據保護和保持數據的可用性。1.提供符合成本效益的規模和能力，不僅需要購買行業標準的服務器和存儲產品，同時還要保證產品的擴展能力和性能。而且隨著硬件的推移，能夠根據需要進行擴展，存儲系統需要能夠持續保證企業的需求，通過增加存儲系統來維持數據增長的性能需求。2.消除數據遷移，大數據平臺必須滿足數據增長而不會受到系統約束的能力。3.拒絕存儲孤島，為了能夠充分利用大數據的機會，企業必須能夠訪問所有的數據，要實現這一點，新的存儲平臺必須能夠滿足這個要求，消除那些傳統的存儲孤島，而不是簡單的添加另一個存儲解決方案。4.提供全局管理方式，一個集中的數據管理方式在大數據增長迅速的年代已經是不可行的了，一個單點故障的成本會很高，一個大數據存儲平臺必須能夠管理分布在全球企業中的數據。5.保護和維護數據的可用性，數據價值越來越重要，為了防止企業級的產品硬件發生故障，存儲平臺必須通過智能軟件來保持數據的可用性和完整性。大數據之大大是相對而言的概念。例如，對于像saphana那樣的內存數據庫來說，2tb可能就已經是大容量了；而對于像谷歌這樣的搜索引擎，eb的數據量才能稱得上是大數據。大也是一個迅速變化的概念。hds在2004年發布的usp存儲虛擬化平臺具備管理32pb大數據存儲需要具備什么？大數據之大大是相對而言的概念。例如，對于像saphana那樣的內存數據庫來說，2tb可能就已經是大容量了；而對于像谷歌這樣的搜索引擎，eb的數據量才能稱得上是大數據。大也是一個迅速變化的概念。hds在2004年發布的usp存儲虛擬化平臺具備管理32pb內外部附加存儲的能力。當時，大多數人認為，usp的存儲容量大得有些離譜。但是現在，大多數企業都已經擁有pb級的數據量，一些搜索引擎公司的數據存儲量甚至達到了eb級。由于許多家庭都保存了tb級的數據量，一些云計算公司正在推廣其文件共享或家庭數據備份服務。有容乃大由此看來，大數據存儲的首要需求存儲容量可擴展。大數據對存儲容量的需求已經超出目前用戶現有的存儲能力。我們現在正處于pb級時代，而eb級時代即將到來。過去，許多企業通常以五年作為it系統規劃的一個周期。在這五年中，企業的存儲容量可能會增加一倍。現在，企業則需要制定存儲數據量級（比如從pb級到eb級）的增長計劃，只有這樣才能確保業務不受干擾地持續增長。這就要求實現存儲虛擬化。存儲虛擬化是目前為止提高存儲效率最重要、最有效的技術手段。它為現有存儲系統提供了自動分層和精簡配置等提高存儲效率的工具。擁有了虛擬化存儲，用戶可以將來自內部和外部存儲系統中的結構化和非結構化數據全部整合到一個單一的存儲平臺上。當所有存儲資產變成一個單一的存儲資源池時，自動分層和精簡配置功能就可以擴展到整個存儲基礎設施層面。在這種情況下，用戶可以輕松實現容量回收和容量利用率的最大化，并延長現有存儲系統的壽命，顯著提高it系統的靈活性和效率，以滿足非結構化數據增長的需求。中型企業可以在不影響性能的情況下將hus的容量擴展到近3pb，并可通過動態虛擬控制器實現系統的快速預配置。此外，通過hdsvsp的虛擬化功能，大型企業可以創建0.25eb容量的存儲池。隨著非結構化數據的快速增長，未來，文件與內容數據又該如何進行擴展呢？不斷生長的大數據與結構化數據不同，很多非結構化數據需要通過互聯網協議來訪問，并且存儲在文件或內容平臺之中。大多數文件與內容平臺的存儲容量過去只能達到tb級，現在則需要擴展到pb級，而未來將擴展到eb級。這些非結構化的數據必須以文件或對象的形式來訪問。基于unix和linux的傳統文件系統通常將文件、目錄或與其他文件系統對象有關的信息存儲在一個索引節點中。索引節點不是數據本身，而是描述數據所有權、訪問模式、文件大小、時間戳、文件指針和文件類型等信息的元數據。傳統文件系統中的索引節點數量有限，導致文件系統可以容納的文件、目錄或對象的數量受到限制。hnas和hcp使用基于對象的文件系統，使得其容量能夠擴展到pb級，可以容納數十億個文件或對象。位于vsp或hus之上的hnas和hcp網關不僅可以充分利用模塊存儲的可擴展性，而且可以享受到通用管理平臺hitachicommandsuite帶來的好處。hnas和hcp為大數據的存儲提供了一個優良的架構。大數據存儲平臺必須能夠不受干擾地持續擴展，并具有跨越不同時代技術的能力。數據遷移必須在最小范圍內進行，而且要在后臺完成。大數據只要復制一次，就能具有很好的可恢復性。大數據存儲平臺可以通過版本控制來跟蹤數據的變更，而不會因為大數據發生一次變更，就重新備份一次所有的數據。hds的所有產品均可以實現后臺的數據移動和分層，并可以增加vsp、hus數據池、hnas文件系統、hcp的容量，還能自動調整數據的布局。傳統文件系統與塊數據存儲設備不支持動態擴展。大數據存儲平臺還必須具有彈性，不允許出現任何可能需要重建大數據的單點故障。hds可以實現vsp和hus的冗余
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