大数据存储，如何实现大数存储
1，如何实现大数存储2，java 怎样存储大数据3，大数据时代数据应该如何存储4，大数据存储需要具备什么5，为什么mongodb适合大数据的存储1，如何实现大数存储
你的大数意义是不是一个很大的数字啊。要是的话就用字符串来存储，然后当你要运算的时候就一个一个字符去进行。数据库分表，分库。
用一定的算法，
把这些分散的数据在归拢起来。多大
2，java 怎样存储大数据 bigdicimal: http://wenku.baidu.com/view/26299d4569eae009581bec22.html因为基本数据类型都有固定的大小，只能储存一定范围的数据 所以，对于较大的数据，只能通过数据类的方式实现： java.math.bigdecimal java.math.biginteger由于8字节 64位 1符号 11科学记数位数还有52位数储存数字能精确16-17位 最好写个加法方法 可用字符串从后往前加先判断谁位数多 每位加10进一返回字符串 这样就精确了
3，大数据时代数据应该如何存储 pb或多pb级基础设施与传统大规模数据集之间的差别简直就像白天和黑夜的差别，就像在笔记本电脑上处理数据和在raid阵列上处理数据之间的差别。当day在2009年加入shutterfly时，存储已经成为该公司最大的开支，并且以飞快的速度增长。每n个pb的额外存储意味着我们需要另一个存储管理员来支持物理和逻辑基础设施，day表示，面对大规模数据存储，系统会更频繁地出问题，任何管理超大存储的人经常都要处理硬件故障。大家都在试图解决的根本问题是：当你知道存储的一部分将在一段时间内出现问题，你应该如何确保数据可用性，同时确保不会降低性能？raid问题解决故障的标准答案是复制，通常以raid阵列的形式。但day表示，面对庞大规模的数据时，raid解决问题的同时可能会制造更多问题。在传统raid数据存储方案中，每个数据的副本都被镜像和存储在阵列的不同磁盘中，以确保完整性和可用性。但这意味着每个被镜像和存储的数据将需要其本身五倍以上的存储空间。随着raid阵列中使用的磁盘越来越大（从密度和功耗的角度来看，3tb磁盘非常具有吸引力），更换故障驱动器的时间也将变得越来越长。实际上，我们使用raid并不存在任何操作问题，day表示，我们看到的是，随着磁盘变得越来越大，当任何组件发生故障时，我们回到一个完全冗余的系统的时间增加。生成校验是与数据集的大小成正比的。当我们开始使用1tb和2tb的磁盘时，回到完全冗余系统的时间变得很长。可以说，这种趋势并没有朝着正确的方向发展。对于shutterfly而言，可靠性和可用性是非常关键的因素，这也是企业级存储的要求。day表示，其快速膨胀的存储成本使商品系统变得更具吸引力。当day及其团队在研究潜在技术解决方案以帮助控制存储成本时，他们对于一项叫做纠删码（erasure code）的技术非常感兴趣。采用擦除代码技术的下一代存储里德-所罗门纠删码最初作为前向纠错码（forward error correction, fec）用于不可靠通道的数据传输，例如外层空间探测的数据传输。这项技术还被用于cd和dvd来处理光盘上的故障，例如灰尘和划痕。一些存储供应商已经开始将纠删码纳入他们的解决方案中。使用纠删码，数据可以被分解成几块，单块分解数据是无用的，然后它们被分散到不同磁盘驱动器或者服务器。在任何使用，这些数据都可以完全重组，即使有些数据块因为磁盘故障已经丢失。换句话说，你不需要创建多个数据副本，单个数据就可以确保数据的完整性和可用性。基于纠删码的解决方案的早期供应商之一是cleversafe公司，他们添加了位置信息来创建其所谓的分散编码，让用户可以在不同位置（例如多个数据中心）存储数据块或者说数据片。每个数据块就其自身而言是无用的，这样能够确保隐私性和安全性。因为信息分散技术使用单一数据来确保数据完整性和可用性，而不是像raid一样使用多个副本，公司可以节省多达90%的存储成本。当你将试图重组数据时，你并不一定需要提供所有数据块，cleversafe公司产品策略、市场营销和客户解决方案副总裁russ kennedy表示，你生成的数据块的数量，我们称之为宽度，我们将重组数据需要的最低数量称之为门槛。你生成的数据块的数量和重组需要的数量之间的差异决定了其可靠性。同时，即使你丢失节点和驱动器，你仍然能够得到原来形式的数据。
4，大数据存储需要具备什么 大数据存储作为一个数据平台，其并不仅仅是一个用于数据存储的设备，其需要能够提供符合成本效益的规模和能力，消除数据迁移，没有存储孤岛，提供全局可访问的数据保护和保持数据的可用性。1.提供符合成本效益的规模和能力，不仅需要购买行业标准的服务器和存储产品，同时还要保证产品的扩展能力和性能。而且随着硬件的推移，能够根据需要进行扩展，存储系统需要能够持续保证企业的需求，通过增加存储系统来维持数据增长的性能需求。2.消除数据迁移，大数据平台必须满足数据增长而不会受到系统约束的能力。3.拒绝存储孤岛，为了能够充分利用大数据的机会，企业必须能够访问所有的数据，要实现这一点，新的存储平台必须能够满足这个要求，消除那些传统的存储孤岛，而不是简单的添加另一个存储解决方案。4.提供全局管理方式，一个集中的数据管理方式在大数据增长迅速的年代已经是不可行的了，一个单点故障的成本会很高，一个大数据存储平台必须能够管理分布在全球企业中的数据。5.保护和维护数据的可用性，数据价值越来越重要，为了防止企业级的产品硬件发生故障，存储平台必须通过智能软件来保持数据的可用性和完整性。大数据之大大是相对而言的概念。例如，对于像saphana那样的内存数据库来说，2tb可能就已经是大容量了；而对于像谷歌这样的搜索引擎，eb的数据量才能称得上是大数据。大也是一个迅速变化的概念。hds在2004年发布的usp存储虚拟化平台具备管理32pb大数据存储需要具备什么？大数据之大大是相对而言的概念。例如，对于像saphana那样的内存数据库来说，2tb可能就已经是大容量了；而对于像谷歌这样的搜索引擎，eb的数据量才能称得上是大数据。大也是一个迅速变化的概念。hds在2004年发布的usp存储虚拟化平台具备管理32pb内外部附加存储的能力。当时，大多数人认为，usp的存储容量大得有些离谱。但是现在，大多数企业都已经拥有pb级的数据量，一些搜索引擎公司的数据存储量甚至达到了eb级。由于许多家庭都保存了tb级的数据量，一些云计算公司正在推广其文件共享或家庭数据备份服务。有容乃大由此看来，大数据存储的首要需求存储容量可扩展。大数据对存储容量的需求已经超出目前用户现有的存储能力。我们现在正处于pb级时代，而eb级时代即将到来。过去，许多企业通常以五年作为it系统规划的一个周期。在这五年中，企业的存储容量可能会增加一倍。现在，企业则需要制定存储数据量级（比如从pb级到eb级）的增长计划，只有这样才能确保业务不受干扰地持续增长。这就要求实现存储虚拟化。存储虚拟化是目前为止提高存储效率最重要、最有效的技术手段。它为现有存储系统提供了自动分层和精简配置等提高存储效率的工具。拥有了虚拟化存储，用户可以将来自内部和外部存储系统中的结构化和非结构化数据全部整合到一个单一的存储平台上。当所有存储资产变成一个单一的存储资源池时，自动分层和精简配置功能就可以扩展到整个存储基础设施层面。在这种情况下，用户可以轻松实现容量回收和容量利用率的最大化，并延长现有存储系统的寿命，显著提高it系统的灵活性和效率，以满足非结构化数据增长的需求。中型企业可以在不影响性能的情况下将hus的容量扩展到近3pb，并可通过动态虚拟控制器实现系统的快速预配置。此外，通过hdsvsp的虚拟化功能，大型企业可以创建0.25eb容量的存储池。随着非结构化数据的快速增长，未来，文件与内容数据又该如何进行扩展呢？不断生长的大数据与结构化数据不同，很多非结构化数据需要通过互联网协议来访问，并且存储在文件或内容平台之中。大多数文件与内容平台的存储容量过去只能达到tb级，现在则需要扩展到pb级，而未来将扩展到eb级。这些非结构化的数据必须以文件或对象的形式来访问。基于unix和linux的传统文件系统通常将文件、目录或与其他文件系统对象有关的信息存储在一个索引节点中。索引节点不是数据本身，而是描述数据所有权、访问模式、文件大小、时间戳、文件指针和文件类型等信息的元数据。传统文件系统中的索引节点数量有限，导致文件系统可以容纳的文件、目录或对象的数量受到限制。hnas和hcp使用基于对象的文件系统，使得其容量能够扩展到pb级，可以容纳数十亿个文件或对象。位于vsp或hus之上的hnas和hcp网关不仅可以充分利用模块存储的可扩展性，而且可以享受到通用管理平台hitachicommandsuite带来的好处。hnas和hcp为大数据的存储提供了一个优良的架构。大数据存储平台必须能够不受干扰地持续扩展，并具有跨越不同时代技术的能力。数据迁移必须在最小范围内进行，而且要在后台完成。大数据只要复制一次，就能具有很好的可恢复性。大数据存储平台可以通过版本控制来跟踪数据的变更，而不会因为大数据发生一次变更，就重新备份一次所有的数据。hds的所有产品均可以实现后台的数据移动和分层，并可以增加vsp、hus数据池、hnas文件系统、hcp的容量，还能自动调整数据的布局。传统文件系统与块数据存储设备不支持动态扩展。大数据存储平台还必须具有弹性，不允许出现任何可能需要重建大数据的单点故障。hds可以实现vsp和hus的冗余
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2，java 怎样存储大数据 bigdicimal: http://wenku.baidu.com/view/26299d4569eae009581bec22.html因为基本数据类型都有固定的大小，只能储存一定范围的数据 所以，对于较大的数据，只能通过数据类的方式实现： java.math.bigdecimal java.math.biginteger由于8字节 64位 1符号 11科学记数位数还有52位数储存数字能精确16-17位 最好写个加法方法 可用字符串从后往前加先判断谁位数多 每位加10进一返回字符串 这样就精确了
3，大数据时代数据应该如何存储 pb或多pb级基础设施与传统大规模数据集之间的差别简直就像白天和黑夜的差别，就像在笔记本电脑上处理数据和在raid阵列上处理数据之间的差别。当day在2009年加入shutterfly时，存储已经成为该公司最大的开支，并且以飞快的速度增长。每n个pb的额外存储意味着我们需要另一个存储管理员来支持物理和逻辑基础设施，day表示，面对大规模数据存储，系统会更频繁地出问题，任何管理超大存储的人经常都要处理硬件故障。大家都在试图解决的根本问题是：当你知道存储的一部分将在一段时间内出现问题，你应该如何确保数据可用性，同时确保不会降低性能？raid问题解决故障的标准答案是复制，通常以raid阵列的形式。但day表示，面对庞大规模的数据时，raid解决问题的同时可能会制造更多问题。在传统raid数据存储方案中，每个数据的副本都被镜像和存储在阵列的不同磁盘中，以确保完整性和可用性。但这意味着每个被镜像和存储的数据将需要其本身五倍以上的存储空间。随着raid阵列中使用的磁盘越来越大（从密度和功耗的角度来看，3tb磁盘非常具有吸引力），更换故障驱动器的时间也将变得越来越长。实际上，我们使用raid并不存在任何操作问题，day表示，我们看到的是，随着磁盘变得越来越大，当任何组件发生故障时，我们回到一个完全冗余的系统的时间增加。生成校验是与数据集的大小成正比的。当我们开始使用1tb和2tb的磁盘时，回到完全冗余系统的时间变得很长。可以说，这种趋势并没有朝着正确的方向发展。对于shutterfly而言，可靠性和可用性是非常关键的因素，这也是企业级存储的要求。day表示，其快速膨胀的存储成本使商品系统变得更具吸引力。当day及其团队在研究潜在技术解决方案以帮助控制存储成本时，他们对于一项叫做纠删码（erasure code）的技术非常感兴趣。采用擦除代码技术的下一代存储里德-所罗门纠删码最初作为前向纠错码（forward error correction, fec）用于不可靠通道的数据传输，例如外层空间探测的数据传输。这项技术还被用于cd和dvd来处理光盘上的故障，例如灰尘和划痕。一些存储供应商已经开始将纠删码纳入他们的解决方案中。使用纠删码，数据可以被分解成几块，单块分解数据是无用的，然后它们被分散到不同磁盘驱动器或者服务器。在任何使用，这些数据都可以完全重组，即使有些数据块因为磁盘故障已经丢失。换句话说，你不需要创建多个数据副本，单个数据就可以确保数据的完整性和可用性。基于纠删码的解决方案的早期供应商之一是cleversafe公司，他们添加了位置信息来创建其所谓的分散编码，让用户可以在不同位置（例如多个数据中心）存储数据块或者说数据片。每个数据块就其自身而言是无用的，这样能够确保隐私性和安全性。因为信息分散技术使用单一数据来确保数据完整性和可用性，而不是像raid一样使用多个副本，公司可以节省多达90%的存储成本。当你将试图重组数据时，你并不一定需要提供所有数据块，cleversafe公司产品策略、市场营销和客户解决方案副总裁russ kennedy表示，你生成的数据块的数量，我们称之为宽度，我们将重组数据需要的最低数量称之为门槛。你生成的数据块的数量和重组需要的数量之间的差异决定了其可靠性。同时，即使你丢失节点和驱动器，你仍然能够得到原来形式的数据。
4，大数据存储需要具备什么 大数据存储作为一个数据平台，其并不仅仅是一个用于数据存储的设备，其需要能够提供符合成本效益的规模和能力，消除数据迁移，没有存储孤岛，提供全局可访问的数据保护和保持数据的可用性。1.提供符合成本效益的规模和能力，不仅需要购买行业标准的服务器和存储产品，同时还要保证产品的扩展能力和性能。而且随着硬件的推移，能够根据需要进行扩展，存储系统需要能够持续保证企业的需求，通过增加存储系统来维持数据增长的性能需求。2.消除数据迁移，大数据平台必须满足数据增长而不会受到系统约束的能力。3.拒绝存储孤岛，为了能够充分利用大数据的机会，企业必须能够访问所有的数据，要实现这一点，新的存储平台必须能够满足这个要求，消除那些传统的存储孤岛，而不是简单的添加另一个存储解决方案。4.提供全局管理方式，一个集中的数据管理方式在大数据增长迅速的年代已经是不可行的了，一个单点故障的成本会很高，一个大数据存储平台必须能够管理分布在全球企业中的数据。5.保护和维护数据的可用性，数据价值越来越重要，为了防止企业级的产品硬件发生故障，存储平台必须通过智能软件来保持数据的可用性和完整性。大数据之大大是相对而言的概念。例如，对于像saphana那样的内存数据库来说，2tb可能就已经是大容量了；而对于像谷歌这样的搜索引擎，eb的数据量才能称得上是大数据。大也是一个迅速变化的概念。hds在2004年发布的usp存储虚拟化平台具备管理32pb大数据存储需要具备什么？大数据之大大是相对而言的概念。例如，对于像saphana那样的内存数据库来说，2tb可能就已经是大容量了；而对于像谷歌这样的搜索引擎，eb的数据量才能称得上是大数据。大也是一个迅速变化的概念。hds在2004年发布的usp存储虚拟化平台具备管理32pb内外部附加存储的能力。当时，大多数人认为，usp的存储容量大得有些离谱。但是现在，大多数企业都已经拥有pb级的数据量，一些搜索引擎公司的数据存储量甚至达到了eb级。由于许多家庭都保存了tb级的数据量，一些云计算公司正在推广其文件共享或家庭数据备份服务。有容乃大由此看来，大数据存储的首要需求存储容量可扩展。大数据对存储容量的需求已经超出目前用户现有的存储能力。我们现在正处于pb级时代，而eb级时代即将到来。过去，许多企业通常以五年作为it系统规划的一个周期。在这五年中，企业的存储容量可能会增加一倍。现在，企业则需要制定存储数据量级（比如从pb级到eb级）的增长计划，只有这样才能确保业务不受干扰地持续增长。这就要求实现存储虚拟化。存储虚拟化是目前为止提高存储效率最重要、最有效的技术手段。它为现有存储系统提供了自动分层和精简配置等提高存储效率的工具。拥有了虚拟化存储，用户可以将来自内部和外部存储系统中的结构化和非结构化数据全部整合到一个单一的存储平台上。当所有存储资产变成一个单一的存储资源池时，自动分层和精简配置功能就可以扩展到整个存储基础设施层面。在这种情况下，用户可以轻松实现容量回收和容量利用率的最大化，并延长现有存储系统的寿命，显著提高it系统的灵活性和效率，以满足非结构化数据增长的需求。中型企业可以在不影响性能的情况下将hus的容量扩展到近3pb，并可通过动态虚拟控制器实现系统的快速预配置。此外，通过hdsvsp的虚拟化功能，大型企业可以创建0.25eb容量的存储池。随着非结构化数据的快速增长，未来，文件与内容数据又该如何进行扩展呢？不断生长的大数据与结构化数据不同，很多非结构化数据需要通过互联网协议来访问，并且存储在文件或内容平台之中。大多数文件与内容平台的存储容量过去只能达到tb级，现在则需要扩展到pb级，而未来将扩展到eb级。这些非结构化的数据必须以文件或对象的形式来访问。基于unix和linux的传统文件系统通常将文件、目录或与其他文件系统对象有关的信息存储在一个索引节点中。索引节点不是数据本身，而是描述数据所有权、访问模式、文件大小、时间戳、文件指针和文件类型等信息的元数据。传统文件系统中的索引节点数量有限，导致文件系统可以容纳的文件、目录或对象的数量受到限制。hnas和hcp使用基于对象的文件系统，使得其容量能够扩展到pb级，可以容纳数十亿个文件或对象。位于vsp或hus之上的hnas和hcp网关不仅可以充分利用模块存储的可扩展性，而且可以享受到通用管理平台hitachicommandsuite带来的好处。hnas和hcp为大数据的存储提供了一个优良的架构。大数据存储平台必须能够不受干扰地持续扩展，并具有跨越不同时代技术的能力。数据迁移必须在最小范围内进行，而且要在后台完成。大数据只要复制一次，就能具有很好的可恢复性。大数据存储平台可以通过版本控制来跟踪数据的变更，而不会因为大数据发生一次变更，就重新备份一次所有的数据。hds的所有产品均可以实现后台的数据移动和分层，并可以增加vsp、hus数据池、hnas文件系统、hcp的容量，还能自动调整数据的布局。传统文件系统与块数据存储设备不支持动态扩展。大数据存储平台还必须具有弹性，不允许出现任何可能需要重建大数据的单点故障。hds可以实现vsp和hus的冗余
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