如何设计存储海量数据的存储系统

最新推荐文章于 2025-10-14 21:05:41 发布
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本文介绍了一种基于Hadoop的海量数据存储系统设计方案，该方案利用HDFS进行数据存储，通过MapReduce实现数据处理，并采用HBase来提供高效的数据访问能力。

基于Hadoop的海量数据存储系统设计paperuri:(514aa584f4ded0754e78326c77a15543)
Hadoop基于HDFS、MapReduce、HBase

Hadoop HDFS：海量数据的存储解决方案
m0_62110645的博客
04-15 2321
作为处理大规模数据集的强大工具，HDFS已经成为了很多组织在大数据时代的基石。虽然存在一些设计和性能挑战，但其开源的本质和持续的技术进步保证了HDFS在未来数据技术领域的重要位置。无论是数据存储、大数据分析还是云服务，HDFS都将继续发挥其独特的价值和功能。
面向海量数据的云存储系统实现与应用研究
12-04
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海量数据存储解决方案.pdf
10-13
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SQL入门：行列转换实战-从基础到高级
最新发布
xwxty的博客
10-14 1332
SQL行列转换是数据处理的常用技巧，包括行转列和列转行两种方式。行转列通过CASE表达式和聚合函数将多行合并为一行多列，适用于报表统计等场景；列转行则用UNION ALL将多列拆分为多行，常用于数据拆分。标准SQL支持固定维度的转换，动态维度需借助存储过程或数据库扩展语法（如PIVOT/UNPIVOT）。注意事项包括处理NULL值、避免使用UNION去重、特殊字符转义以及大数据量下的性能优化。根据数据量、维度固定性和数据库类型选择合适的实现方式，复杂场景可结合ETL工具预先处理。
Mysql海量数据存储和解决方案之一—分布式DB方案
summer85的博客
07-30 862
1)  分布式DB水平切分中用到的主要关键技术：分库，分表，M-S,集群，负载均衡   2) 需求分析：一个大型互联网应用每天几十亿的PV对DB造成了相当高的负载，对系统的稳定性的扩展性带来极大挑战。 3) 现有解决方式：通过数据切分提高网站性能，横向扩展数据层       水平切分DB，有效降低了单台机器的负载，也减小了宕机的可能性。       集群方案：解决DB宕机带来的...
海量数据存储方案
weixin_33753845的博客
03-14 1087
参考原文：http://blog.youkuaiyun.com/xlgen157387/article/details/53230138 一、网站应用背景 开发一个网站的应用程序，当用户规模比较小的时候，使用简单的：一台应用服务器+一台数据库服务器+一台文件服务器，这样的话完全可以解决一部分问题，也可以通过堆硬件的方式来提高网站应用的访问性能，当然，也要考虑成本的问题。 当问题的规模在经济条件下通过堆硬...
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文件系统技术内幕：大数据时代海量数据存储之道.docx
09-13
文件系统技术内幕：大数据时代海量数据存储之道 大数据时代的到来带来了海量数据的挑战，如何高效、可靠地存储和管理这些数据成为企业和组织面临的重要问题。文件系统技术作为信息管理的重要组成部分，在海量数据...
安防领域海康监控系统存储架构设计与优化：应对海量视频数据存储与访问挑战
08-16
内容概要：文章详细介绍了海康监控系统的存储架构设计与优化，旨在解决视频监控领域中海量数据存储与访问的问题。随着视频监控技术的发展，高分辨率摄像头和24小时不间断录像导致视频数据量激增，给存储带来巨大挑战...
基于单片机的高精度海量数据采集与存储系统
08-30
"基于单片机的高精度海量数据采集与存储系统" 该系统解决了恶劣实验环境下数据的高精度采集和海量存储问题，满足了事后分析的需求。该系统的设计基于MSP430F1611单片机，采用16位高精度A/D转换芯片ADS1146实现数据...
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基于SD卡的BMS海量历史数据存储系统设计
01-31
为了获取动力电池随车工作时的状态数据，从而为优化控制参数提供参考，本文利用SD存储卡设计了一种2 G容量的电池管理系统（Battery Management System， BMS）随车数据存储系统。该系统采用高速SPI方式与SD卡通信，...
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10-05
文件系统技术内幕 大数据时代海量数据存储之道 文件系统技术是计算机科学中的一种技术，旨在管理和存储计算机文件。随着大数据时代的来临，海量数据存储面临着巨大的挑战。为了更好地应对这一挑战，本书深入浅出地...
海量数据的理想存储方案
weixin_34112900的博客
04-03 276
随着信息化建设的不断深入，企业级的信息管理平台已经完成了从信息化建设到数据积累的职能转变，在一些信息化起步较早、系统建设较规范的行业，如通信、金融、大型生产制造等领域，海量数据的存储、分析需求的迫切性日益明显。     以移动通信运营商为例，随着移动业务和用户规模的不断扩大，每天都产生海量的业务、计费以及网管数据，然而庞大的数据量使得传统的数据库存储已经无法满足存储和分析需求。主要面临的问题包括...
海量数据存储策略
weixin_44879791的博客
06-17 1192
​分表就是一种表设计的方案. 在构建数据库时考虑好根据什么分表, 表中存储哪部分数据, 将一张表的数据分为多张表来存储, 分表与分区物理上都是分为了多张表, 差别在于逻辑上, 分表也是多张表, 需要考虑之后增删改查所需访问的是哪张表.当数据库的访问量达到一定程度后, 数据库就会产生性能瓶颈,又或者是出现磁盘瓶颈时,可以使用分库的方式解决. 将数据存储在多个数据库中, 减轻单个数据库的压力. 将数据库分布在不同磁盘中,缓解磁盘压力,讲题磁盘使用频率.​表分区是一种数据存储方案, 可解决单表数据过多的问题.
某架构师去面试，被问到如何设计海量商品数据的存储？
互联网架构小马的博客
10-26 731
案例背景 在开始文章之前我们先来回顾一下，你在面试时，有没有被问到以下几个问题： 如何设计一个支持海量商品存储的高扩展性架构？ 在做分库分表时，基于 Hash 取模和一致性 Hash 的数据分片是如何实现的？ 在电商大促时期，如何对热点商品数据做存储策略 ？ 强一致性和最终一致性的数据共识算法是如何实现的 ？ 在分布式系统中，核心的考察点包括了分布式系统中数据的存储、分布、复制，以及相关协议和算法，上述问题都与此相关。而在实际面试中，面试官通常会提出一个业务场景，如“如何设计海量商品数据的存储？”
从0到1设计分布式海量小文件存储系统（待完善）
fangmeng1997的博客
06-14 560
从0到1设计分布式海量小文件存储系统
海量数据存储的解决方案（分布式数据库）
qq_38472451的博客
05-06 598
海量数据存储的解决方案（分布式数据库）
海量数据的存储和访问解决方案
思考、总结、专注
05-24 1万+
数据库水平切分的实现原理解析－－－分库，分表，主从，集群，负载均衡器 第1章  引言 随着互联网应用的广泛普及，海量数据的存储和访问成为了系统设计的瓶颈问题。对于一个大型的互联网应用，每天几十亿的PV无疑对数据库造成了相当高的负载。对于系统的稳定性和扩展性造成了极大的问题。通过数据切分来提高网站性能，横向扩展数据层已经成为架构研发人员首选的方式。水平切分数据库，可以降低
大型网站应用之海量数据和高并发解决方案总结一二
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徐刘根的博客
11-19 9万+
一、网站应用背景开发一个网站的应用程序，当用户规模比较小的时候，使用简单的：一台应用服务器+一台数据库服务器+一台文件服务器，这样的话完全可以解决一部分问题，也可以通过堆硬件的方式来提高网站应用的访问性能，当然，也要考虑成本的问题。当问题的规模在经济条件下通过堆硬件的方式解决不了的时候，我们应该通过其他的思路去解决问题，互联网发展至今，已经提供了很多成熟的解决方案，但并不是都具有适用性，你把淘宝的技
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