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随着声音讯号、静态影像与动态视讯等数码资料应 用的层面愈发广泛普及,各种应用软件的“体量”也越来越庞大,Internet的迅速推广,使电脑使用者所需的转移交换的资料数量急剧增长,人们对大容量、快速、可移动存储介质的需求越来越旺盛。 这类移动存储设备能非常容易地与个人计算机“合作”,它们的存储介质都可以像软盘一样随身携带,并且在任河一款对应的驱动器中读取和更改存储其中的数据,因此为人们互相交换数据资料,提供了很大的便利。 移动存储设备家族 通常,我们所使用的移动存储设备可以分成这几大类: l、磁带机主… 相似文献
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(接上期)市场供求概况 移动存储设备中,大多数用户除对CD-R、CD-RW光盘机比较熟悉,对MO光盘机、磁带机有所耳闻之外,其他存储产品基本少有接触;在市场上,销售计算机整机、配件和外设产品的商家数不胜数,可是经营移动存储设备的商店却如凤毛麟角;无论报刊杂志,还是广播电视,计算机产品的广告随处可见,而其中独缺移动存储产品的踪迹。那么移动存储产品的实际市场供求情况,是否也是如此沉寂吗? 近年来,越来越多的企业认识到保证数据资料安全性的重要,尤其是电脑病毒的肆虐,更使企业管理者感觉到数据备份的紧要,纷… 相似文献
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存储产品市场的激烈竞争,源于人们对于千年虫的恐惧,存储产品市场的持续火爆,得益于 Internet 时代的真正来临。随着因特网和电子商务的发展使计算机用户的信息容量迅猛增长,因而对数据的系统化管理和安全性提出了更高的要求,存储产品的性能提升、扩展必然提到了议事日程。目前,中国市场存储产品的销售增幅已远远超过 PC、服务器等其它 IT 产品。有鉴于此,本报于2000年末针对存储产品及其市场状况进行了深入的调查研究。研究结果表明,73.8%的被访单位 相似文献
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海量结构化数据存储检索系统 总被引:4,自引:0,他引:4
Big Data是近年在云计算领域中出现的一种新型数据,传统关系型数据库系统在数据存储规模、检索效率等方面不再适用.目前的分布式No-SQL数据库可以提供分布式数据存储环境,但是无法支持多列查询.设计并实现分布式海量结构化数据存储检索系统(MDSS).系统采用列存储结构,采用集中分布式B+Tree索引和局部索引相结合的方法提高检索效率.在此基础上讨论复杂查询条件的任务分解机制,支持大数据的多属性检索、模糊检索以及统计分析等查询功能.实验结果表明,提出的分布式结构化数据管理技术和查询任务分解机制可以显著提高分布式条件下大数据集的查询效率,适合应用在日志类数据、流记录数据等海量结构化数据的存储应用场合. 相似文献
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风云变幻,锦旗飘扬;话说这存储市场到了2001年,市场格局也是变幻莫测。各路人马凭借自身实力,争夺厮杀正酣。一方面实力雄厚的企业在最大限度的扩大市场份额,技术、产品、方案一个也不能少,忙得不亦乐乎;另一方面,一些新兴的存储企业,不满足站在河边隔岸观火,也想趁着这个大好时机狂捞一 相似文献
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海量数据存储模式的研究 总被引:4,自引:0,他引:4
介绍了网络环境下海量数据存储的三种主要结构模式:直接连接存储(DAS:Direct Attached Storage)、网络连接存储(NAS:Network Attached Storage)、存储区域网络(SAN:Storage Area Network),着重对三种海量数据存储模式的优缺点进行详细分析,并在此基础上结合实际分析了各自的适用领域以及选择存储模式时应考虑的问题. 相似文献
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磁带机作为一种传统的数据存储备份方案已经有相当长的历史了如今在一些大型计算机系统和高端存储系统中还在广泛使用。现在许多家庭和个人都拥有了数码摄像机除了用来记录影像资料外大家可能不知道DV录像带还可以像移动硬盘一样存储电脑上的各种数据。一盒60分钟的DV录像带可以存储高达15GB的数据。怎么样.心动了吧!那就让我们来看看它是如何来实现的。 相似文献
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数据库是现代社会十分关键的基础设施,一直以来,数据库的扩展以纵向模式(Scale-up)为主,数据库系统的容量和性能更多依赖于服务器单机硬件(CPU/内存/磁盘/网络等) 的提升,难以满足当今信息化社会对海量结构化数据的高性能、低成本的存储和处理能力的需求。本文设计和实现了一个基于横向扩展(Scale-out)模式的数据库系统 OceanBase,该系统支持事务(ACID)和范围查询等关系数据库和SQL语言的主要功能分库分表不再需要,服务器可以在线地添加和移除。OceanBase已用于阿里巴巴的多个线上系统,每天提供数十亿次的实时读写访问服务。 相似文献
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随着互联网技术的飞速发展,产生的数据越来越多,这就对数据存储提出了更高的要求。在云计算技术的基础上,采用虚拟化技术和Hadoop技术,构建基于云计算的海量数据存储模型,从而将海量数据设置在Hadoop平台上,利用Mapreduce进行处理,并将海量数据存储在虚拟资源池中,从而有效地提高数据存储效率。 相似文献
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随着遥感技术的发展,遥感数据的类型和量级发生了巨大变化,对于传统的存储方法产生了挑战。针对HBase中海量地形数据管理效率不高的问题,提出一种四叉树-Hilbert相结合的索引设计方法。首先,对传统地形数据管理方式和基于HBase的数据存储国内外研究现状进行了综述;然后,在基于四叉树对全球数据进行组织的基础上,提出了四叉树和Hilbert编码相结合的设计思想;其次,设计了根据经纬度求地形数据的行列号和根据行列号计算Hilbert编码的算法;最后,对设计的索引的物理存储结构进行了设计。实验结果表明,利用设计的索引进行海量地形数据入库,数据入库速度与单机情况相比,提高了63.79%~78.45%;在地形数据的范围查询中,设计的索引与传统的行序索引相比,查询时间降低了16.13%~39.68%。查询速度最低为14.71 MB/s,可以满足地形数据显示的要求。 相似文献
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介绍海量KDF数据分布式存储的一种解决方案.R39F数据是按照主题-谓词-对象三元组进行存储的,重要的RDF数据还存储了额外的信息,例如版本信息、临时查询信息等.学习和研究当前流行的几种分布式存储框架,依托于开源框架HBase,在Linux集群上实现高效、协作地存储海量RDF数据. 相似文献
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针对如何处理车联网数据的峰值问题,提出了一种基于Hbase的车联网海量数据存储的中间件控制方案.首先报文通过Kafka传递到中间件,再对传递至中间件的数据进行计数器处理,限制对Kafka的拉取消费;其次对传递至中间件的数据进行筛选处理,确保数据都是有效的数据,然后进行存储;最后针对车联网海量数据的应用场景选择能够满足需... 相似文献