面向大数据的分布式并行集群存储技术研究

本文研究了面向大数据的分布式并行集群存储技术,分别介绍了面向大数据的分布式内存数据库技术原理、分布式并行集群存储及其优势,对于大数据的整合、处理更加便捷.     

海量数据分布式存储技术研究

随着计算机技术的不断发展,互联网业务也在逐渐地扩大,海量用户纷纷涌入到网络中,使得网络系统数据存储空间日益增大。然而海量数据的存储容量往往同存储性能是相反的,传统的数据库在面对海量数据时早已不堪重负,渐渐地就出现了扩展性能差、网络延迟、效率低下等问题。基于此,就车联网海量数据的分布式存储处理技术为研究方向,通过详细分析,构建出一种基于传统数据库存储模式的分布式存储技术,通过仿真实验测试后表明,该技术能够有效解决现有问题,具有一定的参考意义及推广价值。     

大数据场景下的云存储技术与应用

在大数据时代背景下云存储技术已经为人们的生产、生活带来了巨大的便利,但是与此同时云存储技术的安全性问题也成为制约云存储技术发展的重要屏障。本文通过对大数据场景下云存储技术的分析,阐述云存储技术的具体应用,因此提出完善云存储技术安全性的具体对策。     

面向大数据的分布式系统设计关键技术研究

随着云计算、物联网等信息技术的飞速发展,异构数据源越来越多,数据信息量在飞速增长,数据的类型也复杂多样,不仅使得信息系统规模日益庞大,也导致海量非结构化数据管理复杂、异构数据存储利用率低下、资源不易扩展等问题。     

大数据环境下的可靠存储技术思考

针对分布式容错技术的研究,提出了两点关键要求:降低冗余开销、提高节点修复效率。分析目前主流的容错策略:复制、纠删码、再生码、基于局部可修复码,并认为这些容错策略存在不同程度的缺陷,因此设计出容错能力、计算效率及存储利用率更高的容错策略,仍是未来很长一段时间内值得深入研究的问题。     

大数据场景下的云存储技术与应用

文章认为随着大数据应用规模的扩大,新业务环境和场景对海量云存储需求的迫切,云存储平台需要打破原有的框架,改变组网和管理方式,以满足新的业务需求。文章分析了各种场景,提出了云存储的需求及关键技术等。文章指出大数据需求促进了云存储的发展,而云存储的发展则带动了新的业务应用。     

大数据存储技术标准化的探讨

在Hadoop平台上分析大数据存储技术的标准化问题，详细描述了现有大数据库的存储技术以及应用情况，从数据采集、并行计算框架、以及结果的输出、并行数据处理等方面来探讨大数据存储的标准化问题。     

大数据存储技术和标准化

针对目前大数据存储技术的标准化问题和面临的挑战,详述了现有的大数据存储技术以及应用情况,参考并分析现有云存储接口标准,为大数据存储技术的未来发展提出标准化工作建议。     

大数据场景下的云存储技术与应用

随着信息技术的发展,以大数据为背景的云存储技术获得良好的发展前景。它的应用不仅方便了人们日常生活工作,满足人们的不同需求。还可降低系统内部的负载率,提升工作效率。在这种情况下,为了满足现代化社会发展需求,必须不断对云存储技术进行升级优化,以满足大数据场景下用户的工作需求。文章主要从基于大数据场景的云存储技术概述出发,对大数据场景下云存储技术的应用进行了分析,以供参考完善。     

大数据场景下的云存储技术与应用

利用U盘、手机以及电脑等设备进行的存储均能够被叫做大数据,通过这种存储方法具有很强的便利性和快速性。但社会的信息来源非常广,数据是源源不断的,大数据(big data),指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合,是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。所以为了使信息得到更好的存储,有必要引入使用云存储技术。本文先对在大数据场景之下得到云存储技术展开简要的分析,之后说明了在大数据场景之中云存储技术的应用方法。     

基于分布式技术的交通大数据查询优化

随着电子设备在各个地交通领域内普及,交通安全分析系统里的数据正在以前所未有的速度增长。这给传统关系型数据库的数据查询也带来了前所未有的压力。本文采用列存储数据格式并结合分布式SQL查询引擎Drill工具的使用,将该安全分析系统的数据查询速度提升12倍-74倍。     

大数据的发展及应用

大数据时代已经正式到来,相应地,大数据管理人才的培养的问题也已经摆在我们面前。本文结合企业对大数据人才需求的实际情况,分析了不同类型大数据管理人才应该具备的专业知识和专业能力,并针对本科层次大数据专业的建设情况,提出了一些有建设性的意见和建议。     

大数据时代数据存储技术的发展

数据存储技术经历了从手工管理到文件管理、再到数据库管理系统三个阶段,数据库技术中关系数据库占据了主要地位。互联网络的兴起,促使用户数据暴增,大数据时代已经来临,对存储介质容量和数据检索速度都提出了更高的要求,传统的关系数据库难以胜任这一角色,NOSQL数据库逐渐兴起。本文在介绍大数据概念的基础上,分析关系数据库的优劣势,并介绍NOSQL数据库的理论基础和当前NOSQL数据库产品。     

云平台下的NoSQL分布式大数据存储技术与应用

随着移动互联网云计算、大数据的快速发展,以图片、视频等组成的数据存储急剧增加,目前已有存储方式无法满足系统需要,而No SQL分布式大数据存储技术因其具有可扩展、快速读取、海量处理等特点,其在云计算领域如雨后春笋般被广泛应用。采用基于Hadoop平台和No SQL的Mongo DB数据库技术设计非结构化数据云存储架构,证明云存储的非结构化数据存储技术可缓解当前非结构化数据存储面临的难题,提升非结构化数据存储服务质量。     

云存储技术发展及应用

本文详细介绍了云存储的发展背景、特征、定义、相关技术发展现状及国际标准情况,并针对各类云存储技术,分析其对于电信运营商的适合应用场景及应用建议。     

大数据时代下云存储技术在消防信息化系统中应用

经过多年的发展,消防部门建立了各类信息化应用平台,这些平台在应用过程中产生大量的数据存储。由于业务应用的不同,消防部门现有的各类数据存储系统相对独立,无法做到数据共享。文章从消防部门现有存储系统的现状进行分析,通过云存储系统来模拟建立一个火灾数据挖掘服务为例,展示了云存储系统为消防信息化建设带来的变革。     

面向海量数据的存储技术发展分析

移动终端、智能感应终端设备的快速增加,以及云计算、物联网、人工智能等新兴信息技术的应用普及,使得全球数据总量快速增长,同时,用户对数据应用的实时性要求也在不断提升.海量非结构化、高时效性的数据对存储技术提出了新的要求,大容量、高速读写、高可靠的存储器件以及面向海量数据应用场景的存储架构、存储管理技术成为存储产业研究的热点.本文对数字新时代下海量数据存储需求进行了分析,对面向海量数据的存储技术的发展脉络进行了总结,并探讨了云存储架构及其关键技术.     

分布式大数据管理系统的设计与实现研究

社会高速发展的同时,数据也呈现爆炸式的增长,传统的数据库管理系统已经无法满足海量数据的存储需求。云存储技术成为一种新的数据存储方案,在Hadoop分布式系统的基础个,提出了一种基于云计算环境下的分布式大数据管理系统,为海量的文件存储与处理提供平台。对云计算大数据存储系统进行功能分析,同时还对大数据管理系统的框架进行设计,最后通过实验的方式验证了分布式大数据管理系统相比于其他方式的管理系统,处理的速度更快,存储时间更短,存储效率更高。