海量数据，分布式计算，并行计算虚拟化与云计算的关系是怎样的？
海量数据涉及到一些方面。我给你介绍一下第一点涉及到云存储和分布式存储。第二点涉及到分布式计算和并行计算。分布式计算和并行计算：并行计算偏科学领域，偏单用户，单请求，在配置多处理机的服务器下处理。分布式计算偏多用户，多请求，涉及多台服务器多个计算单元的分布式处理。分布式计算本身又分为两种，一种是单任务拆分，如mapreduce来实现；一种是多请求分布式调度，涉及到云计算paas云计算中的云是相对于客户端而言，其实云计算本质上是客户端-服务器模式，只是在服务器端通过分布式存储、虚拟化等技术提供了诸如IaaS、PaaS、SaaS的高可靠服务。 简单来说： 云计算只是分布式计算的一种特殊形式，它的特色是资源（计算、存储）的租用。 网格，也是分布式计算的一种，不过强调的资源的共享与协作。
数据库的海量数据的存储解析_海量数据库_踩踩踩从踩的博客-CSDN博客
本篇文章会从数据的概念和分类，以及数据的处理思路及如何使用分区去提高性能，使用分区过后的优缺点。我常用来处理大数据存储问题的分区；会解析关系型数据库和nosql数据库的区别及优缺点。
利用分区可以达到分类数据分别存储。降低查询压力，分块存储。
在查询时，直接去那个区去查询，降低了数据量的存储大小。
一般数据库是我们创建表时设置，也是考虑到join关联查询表时的效率，还是得根据我们具体得业务场景去处理。
可以对分区进行添加、删除、重新定义、合并或拆分等管理操作。
火196:大佬，私钥不能上锁，但可以签名，签名和加密有什么区别？
江东子弟Pro:扯吧，单机百万长链接就是笑话，nginx这么轻量的才几万就很了不起了。当单机达到10万，基本达到普通服务器硬件的网络处理极限了，你应用层怎么操作优化都没用的。作者这是没了解过吗，单纯的累加端口去尝试，思考的方向就不对。百万长链接的在游戏服务器最多，但那也是分区分服的，游戏服务器单机上限一两万的就了不起了。
抵扣说明：
1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。
自动驾驶时代，海量数据如何存储？
车载数据容量增长的背后，是新四化趋势所引发的技术变革。从乘联会发布的数据来看，今年7月份，智能化指数已经达到51.2%，这意味着当月新发车型中，有一半以上的车型包含L1及以上驾驶辅助功能。同时，网联化指数达到32%，电动化指数达到14.8%。这些新趋势让车辆变得更加智能互联，也随之而产生更多的数据，从而对车载数据存储提出了更高要求。
在一众汽车新技术中，自动驾驶和智能座舱是推动车载存储市场发展的两大推力。随着车载ADAS功能的增多，以及Tbox安装率的提高，在存储方面就需要用到8GBe.MMC存储技术。另外，智能座舱概念的推出和发展，也使得车载娱乐系统的存储需求从过去的32GB增长到64GB。从统计数据来看，随着未来自动驾驶技术的进一步推进，到L3水平时，车内数据容量将增加至512GB，到L5时将更高。而在智能座舱方面，预计到2050年左右，单车智能驾舱所占的容量将达到256GB或512GB。
不仅数据容量在增加，对于数据存储的性能要求也在不断提高。例如，智能网联技术的发展带来了电子电气架构（E/E）的变化，从最初的分布式向域融合及中央控制单元过渡。虽然新的电子电气架构目前还没有统一标准，但是对于存储产品的要求却发生了很多变化。此外，为实现完全自动驾驶，不仅需要单车智能，车路协同同样必不可少。端-边-云数据基础架构能够确保汽车行驶过程中，数据计算的时效性，减少因中心云计算高延迟带来的潜在的风险。端-边-云数据架构的推出，也意味着对车内及边和云的数据存储提出了更高要求，催生了更多不同类型存储产品在汽车领域的应用。
谈及未来发展，西部数据公司中国区汽车电子事业部销售总监王剑松表示，随着车联网、自动驾驶等新技术的商业化落地，对车载存储解决方案的安全性、可靠性、大容量、高性能要求，以及对于复杂场景的应用，都有了更为严苛的要求。如何满足新的数据存储需求，是新的挑战。
西部数据公司中国区汽车电子事业部销售总监王剑松
当然，我们也看到，目前市场上的汽车存储方案还存在着几大痛点。
首先是耐久性问题，大多数存储产品都有寿命周期，但现如今汽车上的应用不断更新，随着使用年限的增加，工作负载可能比之前的预期要大很多。这就会导致一个问题：原本的应用可以保证安全行驶八年或者十年不出状况，但随着工作负载增加，NANDFlash车载容量消耗会加快，可能会遇到第四年或者第五年机器无法启动的情况。对此，西部数据公司车载存储产品事业部资深产品市场经理额日特建议，客户在计算工作负载的时候，要多留一些余量，给未来AI或者新的应用留一些空间。
西部数据公司车载存储产品事业部资深产品市场经理额日特
其次是性能问题，日益增长的数据流和更快的启动时间都需要高性能存储技术的支持。由于现在的车载应用越来越多，系统越来越复杂，对于存储的要求也越来越高。现在的存储方案，包括NANDFlash在内，有不同的协议规范，呈现出的产品性能差异也相当大。如何选择一款合适的产品，是客户立项时需要考虑的问题。
第三是分区问题，现在大多数的车载应用NANDFlash产品都不支持物理分区，客户需要清楚逻辑分区和物理分区的区别，确保不会因为频繁擦写数据而损坏整个全盘，导致机器不能正常使用。
第四是内容预烧录，随着高清地图变得必不可少，且地图文件越来越大，预烧录能够有效地节省产线的成本。目前市面上主流是25%容量的预烧录，也有100%容量预烧录。然而对于100%容量预烧录产品，后期回流焊的次数也是有限制的，对于这个问题，客户立项之初也要考虑进去。
面对这些痛点，汽车客户应该如何选择合适的存储产品呢？额日特认为，随着技术的不断升级，NANDFlash在车载存储领域将不可或缺，将是未来的主力存储技术。统计数据显示，从2020年到2026年，汽车存储NAND的年复合增长率高达66%。
据介绍，目前市场上主流的NANDFlash产品包括两大类，一类是e.MMC和UFS，其中UFS又包括UFS2.1和UFS3.1。目前在汽车前装市场领域，应用最大的是e.MMC，主要应用在TBox网端和ADAS上，有些中低端车载娱乐系统也会使用8-32GB的e.MMC。UFS2.1则更多使用在座舱领域，容量从64GB到256GB不等，最新的UFS3.1产品容量可以达到512GB。
自动驾驶和智能座舱是推动车载存储市场发展的两大推力
另一类产品是SSD（固态硬盘），可支持物理分区，目前SSD主要应用在商用车自动驾驶。在自动驾驶卡车领域，主要的存储容量需求在1TB至2TB之间，而自动驾驶出租车领域的配置是4TB。未来，如果商用车自动驾驶商业化落地以后，在规模和数量上都有较大增长，那么对于SSD在车载领域应用会有很大的推进作用。
在额日特看来，之前在车内使用的存储技术还是以NORFlash为主，没有更大容量来支撑海量的数据生成。而目前，大容量UFS以及SSD等在车内的应用，已经能够满足很大一部分自动驾驶对于单车智能数据存储的需求。
显然，高性能、大容量、安全性和可靠性，已然是下一代汽车存储解决方案的关键词，也成为各公司存储技术发展的主流方向。以西部数据公司为例，这家老牌供应商目前的存储产品能够提供覆盖8GB-20TB容量，包括e.MMC、UFS、microSD、SSD、HDD在内的车规级及企业级存储产品。王剑松表示，未来西部数据还将持续研发，以更好地支持端-边-云新型数据架构在汽车领域的应用。
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核查大数据是什么意思？
核查大数据是降低在超级计算机之间进行大量数据交换的必要性。大数据下，云计算找到了破茧重生的机会，在存储和计算上都体现了数据为核心的理念。大数据和云计算的关系：云计算为大数据提供了有力的工具和途径，大数据为云计算提供了很有价值的用武之地。而大数据比云计算更为落地，可有效利用已大量建设的云计算资源，最后加以利用。
数据的海量性带来的问题是存储不便和计算结果的迟滞，处理策略来自有几种
两种处理策略不外乎两种：一种是把所有的数据都交给服务器，为此必须寻求更高档次的服务器甚至计算中心。另一种是化整为零，提高物联网中每一个元素的智能化水平或计算能力，使其自身能够完成数据中间处理过程，剩余的再传递到服务器完成最终处理。这种化整为零式的计算实际上就是海计算
云计算的海量数据挖掘工作是怎样实现的?
云计算属于新兴技术领域，群英云计算转一篇关于问题的学术报告吧。对您应该有所帮助。1引言目前，人们正处于一个“无处不网、无时不网，人人上网、时时在”的时代，图灵奖获得者吉姆·格雷(JimGray)认为，网络环境下每18个月产生的数据量等于过去几千年的数据量之和。目前互联网的数据具有海量增长、用户广泛、动态变化等特征。2010年，QQ同时在的用户超过1亿人，淘宝一年交易次数比上年增长150%，视频服务Animoto在3天内通过Amazon将其服务能力迅速扩展至75万用户。数据挖掘能够发现隐含在大规模数据中的知识，提高信息服务的质量。如伊朗事件中twitter快速传播假消息的识别、Amazon和淘宝网中商品关联关系分析，以及优酷网中视频个性化推荐等。海量数据挖掘在国家安全、国民经济和现代服务业中具有广泛应用，有助于提升网络环境下信息服务的质量，实现以人为本的信息服务。从数据挖掘技术的发展历史看，随着互联网的蓬勃发展，数据的规模越来越大，从KB级发展到TB甚至PB级海量数据;数据挖掘的对象也变得越来越复杂，从数据库、到多媒数据和复杂社会网络;数据挖掘的需求也从分类、聚类和关联到复杂的演化和预测分析;挖掘过程中的交互方式从单机的人机交互发展到现在社会网络群的交互。这种发展给数据挖掘带来了巨大的挑战:对于网络环境下产生的TB级和PB级的复杂数据，需要有高效的海量数据挖掘算法;网络环境下大众的广泛参与，需要在数据挖掘算法中能够融入群智慧;同时社会网络的迅速发展使得信息服务的个性化成为必然，要求能够满足即时组合的个性化挖掘服务。云计算是一种基于互联网的、大众参与的计算模式，其计算资源(包括计算能力、存储能力、交互能力等)是动态、可伸缩、被虚拟化的，并以服务的方式提供[1]。具表现在:云计算的动态和可伸缩的计算能力为高效海量数据挖掘带来可能性;云计算环境下大众参与的群智能为研究集群智慧的新的数据挖掘方法研究提供了环境;云计算的服务化特征使面向大众的数据挖掘成为可能。同时，云计算发展也离不开数据挖掘的支持，以搜索为例，基于云计算的搜索包括网页存储、搜索处理和前端交互三大部分。数据挖掘在这几部分中都有广泛应用，例如网页存储中网页去重、搜索处理中网页排序和前端交互中的查询建议，其中每部分都需要数据挖掘技术的支持。因此，云计算为海量和复杂数据对象的数据挖掘提供了基础设施，为网络环境下面向大众的数据挖掘服务带来了机遇，同时也为数据挖掘研究提出了新的挑战性课题。下面将对并行编程模型、基于并行编程模型高效海量数据挖掘算法，以及基于云计算的海量数据挖掘服务相关研究进行综述。2并行编程模型相关方法为了使用户能够通过简单的开发来方便地达到并行计算的效果，研究人员提出了一系列的并行计算模型。并行计算模型在用户需求和底层的硬件系统之间搭建桥梁使得并行算法的表示变得更加直观，对大规模数据的处理更加便捷。根据用户使用硬件环境的不同，并行编程模型又可以分为在多核机器、GPU计算、大型计算机以及计算机集群上的多种类型。目前比较常用的并行编程接口和模型包括:pThread接口[2]。pThread是在类Unix系统上进行多程编程的通用API，为用户提供了一系列对程进行创建、管理和各类操作的函数，使用户能够方便地编写多程程序。MPI模型[3]。MPI的全称为消息传递接口(MessagePassingInterface)，它为用户提供了一系列的接口，使用户利用消息传递的方式来建立进程间的通信机制，从而方便地对各种算法进行并行实现。MapReduce模型[4]。MapReduce模型是由谷歌公司提出的并行编程框架，它首先为用户提供分布式的文件系统，使用户能方便地处理大规模数据;然后将所有的程序运算抽象为Map和Reduce两个基本操作，在Map阶段模型将问题分解为更小规模的问题，并在集群的不同节点上执行，在Reduce阶段将结果归并汇总。MapReduce是一个简单，但是非常有效的并行编程模型。Pregel模型[5]。Pregel同样是由谷歌公司提出的专门针对图算法的编程模型，能够为大规模数据的图算法提供并行支持。一个典型的Pregel计算过程将在图上进行一系列的超级步骤(SuperSteps)，在每个超级步骤中，所有顶点的计算都并行地执行用户定义的同一个函数，并通过一个“投票”机制来决定程序是否停止。CUDA模型①。CUDA是由NVIDIA公司提出的一个基于GPU的并行计算模型。由于GPU在设计需求上与普通CPU不同，GPU通常被设计为能较慢地执行许多并发的程，而不是较快的连续执行多个程，这使得GPU在并行计算上有先天的优势。CUDA为用户提供了利用GPU计算的各种接口，使程序员能够像在普通电脑上进行CPU编程那样进行GPU程序的编写。此外还有OpenMP、PVM、OpenCL等各种并行编程模型和方法。这些并行编程和方法一般都提供了主流编程语言的实现，从而使得用户能根据自身编程习惯来选用。另一方面，随着云计算的不断推广，还出现了各种商用的并行计算/云计算平台，为用户提供并行计算服务。这其中比较著名的包括微软的Azure平台、Amazon公司的EC2平台、IBM公司的蓝云平台、谷歌公司的GoogleAppEngine等。各大IT公司也纷纷开发自己的并行计算模型/框架作为自身技术服务的基本平台，这使得并行计算技术得到了更加快速的发展。3基于并行编程模型高效海量数据挖掘算法研究为了实现海量数据上的数据挖掘，大量分布式并行数据挖掘算法被提出。Bhadurietal[6]整理了一个十分详尽的并行数据挖掘算法文献目录，包含了关联规则学习、分类、聚类、流数据挖掘四大类分布式数据挖掘算法，同时还包括分布式系统、隐私保护等相关的研究工作。MapReduce并行编程模型具有强大的处理大规模数据的能力，因而是海量数据挖掘的理想编程平台。数据挖掘算法通常需要遍历训练数据获得相关的统计信息，用于求解或优化模型参数。在大规模数据上进行频繁的数据访问需要耗费大量运算时间。为了提高算法效率，斯坦福大学Chuetal[7]提出了一种适用于大量机器学习算法的通用并行编程方法。通过对经典的机器学习算法进行分析可以发现，算法学习过程中的运算都能转化为若干在训练数据集上的求和操作;求和操作可以独立地在不同数据子集上进行，因此很容易在MapReduce编程平台上实现并行化执行。将大规模的数据集分割为若干子集分配给多个Mapper节点，在Mapper节点上分别执行各种求和操作得到中间结果，最后通过Reduce节点将求和结果合并，实现学习算法的并行执行。在该框架下，Chuetal实现了十种经典的数据挖掘算法，包括性回归、朴素贝叶斯、神经网络、主成分分析和支持向量机等，相关成果在NIPS2006会议上发表。Rangeretal[8]提出了一个基于MapReduce的应用程序编程接口Phoenix，支持多核和多处理器系统环境下的并行程序设计。Phoenix能够进行缓存管理、错误恢复和并发管理。他们使用Phoenix实现了K-Means、主成分分析和性回归三种数据挖掘算法。Gillicketal[9]对单程学习(Single-pass)、迭代学习(IterativeLearning)和基于查询的学习(Query-basedLearning)三类机器学习算法在MapReduce框架下的性能分别做了评测。他们对并行学习算法涉及到的如何在计算节点之间的共享数据、如何处理分布式存储数据等问题进行了研究。Mahout①是APS(ApacheSoftwareFoundation)旗下的一个开源数据挖掘项目，通过使用ApacheHadoop库，可以实现大规模数据上的并行数据挖掘，包括分类、聚类、频繁模式挖掘、回归、降维等算法，目前已经发布了四个版本。4基于云计算的海量数据挖掘服务研究云计算除了给用户提供通用的并行编程模型和大规模数据处理能力之外，另一个重要的特点是为用户提供开放的计算服务平台。在数据挖掘方向，现在也有一系列的系统被开发出来，面向公众提供数据挖掘服务云计算平台。Taliaetal[10]提出可以从四个层次提供云计算数据挖掘服务:底层为组成数据挖掘算法的基本步骤;第二层为单独的数据挖掘服务，例如分类、聚类等;第三层为分布式的数据挖掘模式，例如并行分类、聚合式机器学习等;第四层为之前三层元素构成的完整的数据挖掘应用。在此设计基础上，他们设计了基于云计算的数据挖掘开放服务框架，并开发了一系列的数据挖掘服务系统，例如Weka4WS、KnowledgeGrid、MobileDataMiningServices、Mining@home等，用户可以利用图形界面定义自己的数据挖掘工作流，然后在平台上执行。PDMiner[11]是由中国科学院计算技术研究所开发的基于Hadoop的并行分布式数据挖掘平台，该系统现在已经用于中国移动通信企业TB级实际数据的挖掘。PDMiner提供了一系列并行挖掘算法和ETL操作组件，开发的ETL算法绝大多数达到了性加速比，同时具有很好的容错性。PDMiner的开放式架构可以使用户将算法组件经过简单配置方便地封装加载到系统中。此外，商业智能领域的各大公司也提供面向企业的大规模数据挖掘服务，例如微策略、IBM、Oracle等公司都拥有自己的基于云计算的数据挖掘服务平台。5总结和展望通过云计算的海量数据存储和分布计算，为云计算环境下的海量数据挖掘提供了新方法和手段，有效解决了海量数据挖掘的分布存储和高效计算问题。开展基于云计算特点的数据挖掘方法的研究，可以为更多、更复杂的海量数据挖掘问题提供新的理论与支撑工具。而作为传统数据挖掘向云计算的延伸和丰富，基于云计算的海量数据挖掘将推动互联网先进技术成果服务于大众，是促进信息资源的深度分享和可持续利用的新方法、新途径。
大数据时代海量冷数据如何存储
2017.12.11十月廿四•周一
数智化·核心
第2 篇
大数据时代海量冷数据如何存储
方案概述
基于Hadoop技术构建基于大数据的历史数据平台，实现海量历史数据的存储、处理、建模、查询、分析。帮助银行企业制定完善的历史数据归档管理机制，制定统一的历史数据保存策略，构建全行集中统一的历史数据处理平台。
全方位覆盖银行企业内外部、多样异构的海量数据存储；提供历史数据快速检索查询功能；提高公检法、非现场审计等应用的查询效率；支持长时间跨度历史数据的高性能查询；最终实现“核心减负”。
系统截图
司法查询
灵活查询
批量下载
服务监控
日志管理
参数维护
自动脚本创建
方案总体介绍
近年来，银行业务发展对信息科技的依赖程度日益增加，为满足不断增长的业务规模与不断发展变化的业务需求，各商业银行不断提升业务系统的建设与改造力度，逐步实现关键业务数据的总行集中管理。但数据统一处理也造成了数据量的急剧膨胀，给数据的管理和维护带来诸多问题。
文思海辉基于业界先进的Hadoop技术框架，利用其分布式存储和计算能力，构建了大数据环境下的新一代海量历史数据存储平台。通过历史数据平台的建设，可以为业务人员提供更长时间段的历史数据在线服务；无缝对接上层多种主流的数据挖掘、数据分析及可视化产品，如：SAS、RStudio、Tableau、SmartBI、D3JS等，深度开发历史数据，创造全新的商业价值。
历史数据平台总体架构：
平台提供两类数据服务，包括历史数据查询类服务及历史数据接口类服务。
查询类服务：
①以HBASE为存储，以银行内部ESB总线为信息载体，实现柜面终端历史数据查询服务；
②以通用JDBC数据驱动，访问HADOOP中的HIVE数据，实现用户通过WEB界面进行人机交互；
③以WEB界面发起查询，访问HBASE中的加工结果，将数据查询展示给业务查询人员，并提供分页展示和数据接口下载。
接口类服务：
数据接口服务重点服务于非日常特殊数据接口需求，以及系统测试或系统新上线对历史数据初始化的需求。
系统主要功能：
全量数据存储（实现离线数据全量汇总入库，提供统一格式存储）；
统一格式查询（形成统一的数据资源查询接口，支持多种格式数据查询）；
模型化数据分析（针对特定业务场景，提炼分析模型，实现预加工、预处理相关全量数据，并输出分析结果）。
关键业务价值：
提供海量数据存储管理服务；
提供跨长时间段数据查询服务；
统一客户体验（统一存储管理、统一数据格式、集中数据服务）；
多种查询方式（支持单笔或批量查询）；
数据服务低延时、高可用。
创新措施
文思海辉历史数据平台方案，帮助银行企业实现历史数据线上化，提高业务办理效率，提升客户服务质量，满足未来增量交易数据的持续沉淀。该平台方案具有低成本、高效率、易扩展三大特点，有效解决了海量数据存储及利用问题，降低数据存储的整体拥有成本(TcO)，提高整体系统性能，提高数据存储灵活性。
自动化数据分级存储技术：
根据数据的重要性、访问频率、保留时间、容量、性能等指标，将数据采取不同的存储方式分别存储在不同性能的存储设备上，通过分级存储管理实现数据客体在存储设备之间的自动迁移。
实现数据分级管理机制：
参考数据分类和数据价值模型，按照数据分类和数据价值，建立数据分级存储管理机制，将业务数据按照数据分类和数据价值级别存储到相应级别的存储设备，实现数据的分级分层存储和管理。
海量数据生命周期管理策略和流程：
通过数据分级机制，建立银行数据存储服务目录，为业务系统和数据提供不同级别的存储服务。
通过存储服务目录和数据分级管理模型的映射，为不同级别的业务数据创建相应的数据生命周期管理策略和流程，实现业务数据生命周期各个阶段在不同级别存储设备间的自动迁移直至回收，并实现业务数据在生命周期的各个阶段的不同级别的存储服务。
两周一篇，不见不散
淘宝的海量商品数据是如何存储的？怎么做到查询这么快呢
你好！数据信息并不大,详细信息只在你打开商品后才进行的,只是图片等大,但不在同一个表里,查询可以自定义,结果一般很快,打字不易，采纳哦！
大数据技术——从海量数据的存储到海量数据的计算_海量数据如何存储和计算-CSDN博客
前言：大数据技术诞生之初，就是为了解决海量数据的存储和计算问题。
Google是当时世界上（尽管目前也是）最大的搜索引擎公司，由于互联网时代的到来，Google积累了海量的用户，海量用户意味着海量的数据，谷歌需要将这些数据保存下来，传统的保存数据的方式已经满足不了Google的需求了。
首先我们需要了解，海量数据的存储面临着三个困难：
当一个仓库无法装载更多的货物的时候，我们如何解决更多的货物的存储问题？
没错，我们可以扩建仓库，如果我们想存储更多的数据，我们可以不断的升级计算机，通过升级内存，磁盘，CPU等将一台计算机变得更强大，比如商业服务器不够用，升级为小型机，中型机，大型机，甚至超级计算机。以扩建“仓库”的方式来升级存储能力的方式也称作是：“垂直伸缩”，拜摩尔定律所赐，计算机发展的早期，每过一年半，工程师们总能将计算机的性能提升一倍
倘若升级了计算机之后，依然无法存储待存储的数据，可以使用另外一种垂直伸缩的技术：独立磁盘冗余队列，也即RAID技术，如果本科专业是计算机相关专业，应该都会在教材里面看到该技术，RAID技术有很多种类型，比如RAID1，是在数据写入磁盘的时候，将一份数据同时写入到两块磁盘，任何一块新的磁盘损坏，数据依然是安全的。剩余的其他的RAIDx读者可以根据兴趣自行了解。
一言以蔽之：RAIDx技术能够实现海量数据的存储面临的三个困难。
但是进入了互联网时代，垂直伸缩的路子有些难走了，一方面是升级计算机带来的成本问题，另一方面由于有些巨头公司（例如Google，Alibaba）即便是世界上最牛X的超级计算机，也无法满足其需求。
Google作为这个世界技术最牛的公司解决这一问题，责无旁贷。工程师们想：如果扩建仓库遇到了瓶颈，那么就新建更多的仓库，也即一台计算机存储不了如此庞大的数据，那么就用N台，就形成分布式集群，再将RAID运用到分布式服务集群上（其实就是HDFS的思想），如此就解决了海量数据的存储问题。
这种通过不断添加计算机来提高数据存储能力的方式也称作是“水平伸缩“，垂直伸缩总会遇到天花板，但是水平伸缩理论上却没有尽头！
当一匹马拉不动车的时候？也即：由数据存储引发的数据计算的问题：
大数据的鼻祖Google，它存储着几乎全世界所有可访问的网页，数以万亿的规模，消耗的磁盘可达万块，为了将这些文件存储起来，Google开发了GFS（Google文件系统）将数千台服务器上万块磁盘统一管理起来，然后作为一个文件系统，存储所有这些网页文件。
Google将这些网页文件存储起来之后，需要构建索引，然后对文件中的单词进行词频统计，然后根据PageRank算法计算网页的排名，也即Google需要对这数万计磁盘上的文件进行计算处理，这并不是一般场景的计算问题。
我们先来看看一般的计算，也即传统的软件处理模型：
输入-->计算--> 输出模型，一个程序给它传入一些数据，或者是程序从文件中读取数据，然后对这些数据进行处理，最后得到输出结果。一个程序能够调度的网络带宽，常常以MB（通常百MB），内存容量以GB（通常几十个GB）来计量，但是在互联网大数据时代，例如一个稍微大一些的互联网企业，需要计算处理的数据常常以PB计算，可以发现，传统的计算处理模型并不能满足大数据场景下的计算要求。也就是说，这么大的数据量，计算机根本算不动！
一匹马拉不动车的时候，我们想过更换更好的马，商业级的服务器不够用，就升级为小型机，小型机不够用，就升级中型机，实在不行就升级大型机，超级计算机。和前面的海量数据存储遇到一样的问题，光靠升级硬件，是不能够满足像Google这样每天需要处理几十亿用户请求的计算需求的。
前面我们提到海量的数据存储于分布式文件系统中，也即存储在分布式服务器集群中，和海量数据的分布式存储的思路一致，海量数据的计算，使用数千台甚至上万台计算机构建大数据处理集群（MapReduce分布式计算框架），利用更多的网络带宽，内存资源，CPU核心数去执行计算。
由于数据量巨大，而按照MapReduce编程框架编写的MR程序较之于数据量却非常的小，所以大数据场景下的计算原则是：移动计算大于移动数据。道理非常简单，因为移动程序更划算。
大数据的主要应用场景是：数据分析，数据挖掘与机器学习。其中数据分析主要使用Hive，Spark-SQL等SQL处理引擎完成，而数据挖掘和机器学习则由专门的框架如TensorFlow等内置了主要的数据挖掘和机器学习的算法。
在以前，我们在进行数据分析时候，只能针对数据库中的数据进行分析和统计，受到数据量和计算能力的限制也只能对重要的数据（例如财务相关的数据）进行统计，但是大数据技术出现之后，能够存储的数据更多，计算能力也有更大的提升，因此我们可以对记录更多的数据，然后对其计算和分析。
正是因为对海量数据的存储和计算问题得以解决，才使得很多公司能够更加详解的采集用户的行为数据，形成了数据仓库，因为老板知道，自己的服务器（数据仓库）存的下，也能应付海量数据的计算，这一切都得益于大数据计算。
由于数据仓库和分布式计算框架的存在，使得数据挖掘也进入了大数据时代。以前，受到存储能力和计算能力的限制，“数据挖掘机”，只能挖掘”小小的数据山“，而现在，可以使用更大的数据挖掘机（更好的计算能力），去挖掘更大的数据山（真正海量的数据），如此一来就能够挖掘到更多的数据的价值。比如挖掘到两个商品之间的关系，就可以进行关联分析，最终让用户尽可能的看到想要购买的商品；还可以挖掘到人和人之间的关系，将各自购买过的商品出现在对方的推荐列表中；还能够将每一个人身上不同的特性挖掘出来，形成用户画像，对同一类人推荐可能购买的商品。
我们知道机器学习实际就是使用数据训练出来一个模型，然后将带输入值输入到该模型中，然后得到该值的输出值。
在没有大数据的时候，我们受到数据采集，存储，计算能力的限制，只能通过抽样的方式获取小部分数据，无法得到完整的，全*的，细节的规律，有了大数据技术之后，我们能够把全部的历史数据收集起来，统计其规律，进而预测正在发生的事情。这就是大数据时代的机器学习。
抵扣说明：
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大量文字与数字信息怎么存储，后期需要查找检索方便。是建立excel表格还是做数据库？求高人指点？
输入的信息，有大量的文字、数据以及图像的话最好是用数据库，数据库输入可用表格，也可以用excel表格导入，非常方便。