SMAQ：海量数据的存储计算和查询模型(译)

最新推荐文章于 2025-10-15 10:55:14 发布
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本文介绍了SMAQ大数据架构的概念，SMAQ代表存储（Storage）、MapReduce处理、查询（Query），这是一种针对大规模数据处理的设计理念。文章探讨了如何利用这些组件来构建高效的大数据处理系统。
使用 Hadoop 实现大数据的高效存储与查询
想看什么文章都可以私信给我，综合性博客。
01-18 1743
Hadoop的强大之处在于其分布式计算和存储能力，使得它能够处理海量数据。在使用Hadoop实现大数据高效存储与查询时，我们不仅要利用HDFS提供的高容错、高并发的分布式存储能力，还可以结合Hive、Spark和HBase等技术，提供高效的数据查询和分析能力。通过合理的存储格式、查询引擎选择以及优化策略，能够最大化Hadoop在大数据应用中的优势，提升数据处理效率。
面对海量数据，如何才能查得更快?
Java____superman的博客
08-29 928
本文已收录GitHub，更有互联网大厂面试真题，面试攻略，高效学习资料等 本文和大家分享一下如何来保存原始数据，我们知道，原始数据的数据量太大，能存下来就很不容易了，这个数据是没法直接来给业务系统查询和分析的。有两个原因，一是数据量太大了，二是也没有很好的数据结构和查询能力，来支持业务系统查询。 所以一般的做法是，用流计算或者是批计算，把原始数据再进行一次或者多次的过滤、汇聚和计算，把计算结果落到另外一个存储系统中去，由这个存储再给业务系统提供查询支持。这里的“流计算”，指的是 Flink、Storm..
演讲实录：“分布式数据库海量数据存储和实时查询实现与应用”
weixin_33699914的博客
04-26 322
简单介绍我们公司，有些朋友还不太了解。我们公司叫巨杉数据库，核心产品是SequoiaDB巨杉数据库。是我们的团队完全从零开始研发的。巨杉数据库是商业数据库，同时我们本身也将产品开源，我们是中国第一款商业开源数据库产品 美国硅谷有《红鲱鱼》杂志，评了全球企业100强，绝大多数是硅谷的企业，只有少数中国企业，这是对我们创新能力的认可。 这是2016年的硅谷大数据全景图，本图囊括当今世界上所...
海量数据存储与快速查询（一）
weixin_33936401的博客
04-23 339
接上篇文章，在经历很多尝试后，终于发现kt＋leveldb有下面无法避免的缺点： 1. Leveldb原生只有压缩操作，数据的清理是依赖重复key的，但是kt封装后，会失去这一特性，导致内存无法释放，需要修改leveldb源代码解决。 2. kt+leveldb 封装，由于其非原生，不能满足性能需求，KV平均负载在1k/s左右，虽然业务逻辑使他变复杂，但是1k的处理速度不能满足现在的需求。 结合上...
ZZ SMAQ：海量数据的存储计算和查询模型(译)
dreaming架构师，充分践行，适当补充理论的一年
02-21 358
  本文翻译自The SMAQ stack for big data     英文原文：http://radar.oreilly.com/2010/09/the-smaq-stack-for-big-data.htm SMAQ代表了存储，MapReduce和查询。 译者：phylips@bmy 出处：http://duanple.blog.163.com/blog/sta...
Java海量数据存储与查询
a59859的博客
11-30 163
1.
海量数据存储与查询之布隆过滤器
lzh824359508的博客
04-09 557
海量数据存储与查询提出问题如何存储海量数据布隆过滤器使用场景 提出问题 如何快速在亿级黑名单中快速定位URL地址是否在黑名单中？（每条URL平均64字节） 目前有十亿数量的自然数，乱序排列，需要对其进行排序，在32位机器上完成，内存限制2G 如何存储海量数据 链表：O(1)的插入删除，O(n)的查找速度，由于过慢的查找速度所以不适合。 散列表（hashmap）：数组+链表/红黑树，具有优秀的查找速度。但是经过计算，一亿的int需要花费12GB+，因此全部无法放入内存中，不适合。 假设存放1，3，5
SMAQ技术：引领大数据处理的新篇章
MapReduce是Google提出的用于处理海量数据的一种编程模型，其核心在于将复杂的计算任务分解成可并行执行的map和reduce阶段。在map阶段，原始数据被分割并分配到多台机器上进行处理，生成中间结果；在reduce阶段，...
Google技术论文集：架构、系统与分布式计算详解
6. **SMAQ (2006)**: SMAQ是对海量数据存储、计算和查询的综述，不仅局限于Google技术，还扩展到当时的NoSQL系统流行趋势。 7. **GFS访谈录**: Kirk McKusick和Sean Quinlan之间的访谈记录，提供了GFS技术背后的...
6、大数据：企业信息管理与行业应用新范式
最新发布
v5w6x的博客
10-15 28
本文探讨了大数据在企业信息管理及多个行业中的应用新范式。重点分析了大数据环境下企业面临的挑战与应对策略，包括数据孤岛整合、SMAQ架构应用以及数据仓库与数据湖的比较。文章深入剖析了电信和银行两大行业的大数据实践：电信行业通过实时网络与用户数据融合优化服务体验，银行则利用大数据实现精准营销、风险控制和客户生命周期管理。通过具体案例展示了大数据平台如何推动决策智能化、提升运营效率并创造商业价值，强调企业需构建综合分析能力以获取竞争优势。
Google论文翻译合集：GFS、Chubby、Cluster等
SMAQ 论文提供了海量数据存储和计算的综述，包括分布式文件系统、NoSql 数据库、数据处理和查询等方面的技术和解决方案。 本资源摘要信息提供了 Google 系列论文翻译集的详细介绍和分析，包括 Cluster、GFS、...
谷歌论文精华：MapReduce、BigTable与分布式技术解析
8. **SMAQ (200X)**: SMAQ是对海量数据存储、计算和查询的一份综合评价，将讨论范围扩大到当时的NoSQL系统流行趋势。 这些论文不仅影响了Google自身的技术栈，还推动了整个IT行业的分布式计算和大数据处理的发展。...
分布式存储系统——《MySQL海量数据存储与优化》_分布式海量数据的研发与调优
2401_84264692的博客
04-13 1055
MySQL 是最流行的关系型数据库软件之一，由于其体积小、速度快、开源免费、简单易用、维护成本低等，在集群架构中易于扩展、高可用，因此深受开发者和企业的欢迎。Oracle和MySQL是世界市场占比最高的两种数据库。 IOE：IBM的服务器，Oracle数据库，EMC存储设备。都是有钱的公司产品采购，例如银行、电信、石 油、证券等大企业。Oracle：垄断，有钱的大企业采用，互联网企业之外使用第一。 MySQL：互联网高速发展，互联网企业使用第一。 详情官网查看：https://www.mysql.com/本
大数据中的SMAQ技术
juliashine的专栏
10-31 452
  本文译自 The SMAQ stack for big data  所谓海量数据，是指数据的规模大到已经难以使用传统的方式来处理。最早面临这个问题的是网络搜索引擎，而如今，社会化网络，移动电话、各种传感器和科学计算每天增长数以PB计的数据。 围绕Google关于这方面的工作和Yahoo的Haoop中对MapReduce的实现，兴起了一个海量数据处理工具的生态系统。 随着MapReduce越...
分布式系统领域经典论文翻译集
wolflikeinnocence的博客
03-31 368
分布式领域论文译序 sql&nosql年代记 SMAQ：海量数据的存储计算和查询 一．google论文系列 1.google系列论文译序 2. The anatomy of a large-scale hypertextual Web search engine (译 zz) 3. web search for a planet :the google cluster architecture(译) 4. GFS：google文件系统 (译) ...
Hbase+ES和MongoDB存储大数据的选用
赵广陆
03-16 4998
目录1 需求2 架构设计3 HBase和MongoDB的区别 1 需求 解决海量数据的存储，并且能够实现海量数据的秒级查询 Hbase是典型的nosql，是一种构建在HDFS之上的分布式、面向列的存储系统，在需要的时候可以进行实时的大规模数据集的读写操作；但是hbase的语法非常固话，即便在hbase之上嫁接了phoneix在应对复杂查询的时候，仍然力不从心； 所以说很多公司在历史遗留问题，最开始数据存储在hbase上，当业务越来越复杂，数据量越来越大的时候，使用hbase构建复杂的查询就很吃力了，甚至很
海量数据存储策略
Very_a的博客
04-21 1211
简单来说，就是按照某种规则，把表数据对应的ibd文件拆分成多个文件来存储。而且，一旦做了分表，无论是逻辑上，还是物理上，就从一张表变成了多张表！数据库的表最终肯定是保存在磁盘中，对于InoDB引擎，一张表的数据在磁盘上对应一个ibd文件。首先，在微服务项目中，我们会按照项目模块，每个微服务使用独立的数据库，因此每个库的表是不同的，这种分库模式成为。无论是分区，还是分表，我们刚才的分析都是建立在单个数据库的基础上。List分区：按照指定字段的枚举值分区，必须提前指定好所有的分区值，如果数据找不到分区会报错。
ClickHouse
我不是什么好人
06-03 1401
前言 mysql：关系型数据库，支持事务，单节点存储数据量有限 hbase：数据库、可存储海量数据、不太支持sql、存k-v取value比较快、不适合分析做报表 hive：数仓工具，底层转成mr程序处理和分析数据、良好的SQL语法、便于分析做报表、但是慢 clickhouse：存储海量数据、快速查询、多维度多运算模型 clickhouse简介 开源的用于OLAP的列式数据库管理系统（DBMS），主要用于在线分析处理查询，能够使用SQL查询实时生成分析数据报告 全称：click stream，data
海量日志存储和查询方法及系统
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baidu_24932821的博客
01-23 1万+
摘要 本发明提供一种海量日志存储和查询方法及系统，其中的方法包括将分片后的日志按照主从关系存储为文件结构，其中，分片后的日志按照主从关系存储在主文件和从文件内，主文件包括日志的聚合数量、分片开始时间和分片结束时间，且主文件采用XML数据结构，包括event元素、count元素、Level元素和Keyword元素，从文件包括日志的发生时间和发生日志的设备的IP；在主文件和从文件内对日志进行查询
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