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对象存储与nosql,对象存储与大数据分析

大数据的存储

⼤数据的存储⽅式是结构化、半结构化和⾮结构化海量数据的存储和管理,轻型数据库⽆法满⾜对其存储以及复杂的数据挖掘和分析操作,通常使⽤分布式⽂件系统、No SQL 数据库、云数据库等。

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结构化、半结构化和⾮结构化海量数据的存储和管理,轻型数据库⽆法满⾜对其存储以及复杂的数据挖掘和分析操作,通常使⽤分布式⽂件系统、No SQL 数据库、云数据库等。

1 分布式系统:分布式系统包含多个⾃主的处理单元,通过计算机⽹络互连来协作完成分配的任务,其分⽽治之的策略能够更好的处理⼤规模数据分析问题。

主要包含以下两类:

1)分布式⽂件系统:存储管理需要多种技术的协同⼯作,其中⽂件系统为其提供最底层存储能⼒的⽀持。分布式⽂件系统 HDFS 是⼀个⾼度容错性系统,被设计成适⽤于批量处理,能够提供⾼吞吐量的的数据访问。

2)分布式键值系统:分布式键值系统⽤于存储关系简单的半结构化数据。典型的分布式键值系统有 Amazon Dynamo,以及获得⼴泛应⽤和关注的对象存储技术(Object Storage)也可以视为键值系统,其存储和管理的是对象⽽不是数据块。

2 Nosql 数据库:关系数据库已经⽆法满⾜ Web2.0 的需求。主要表现为:⽆法满⾜海量数据的管理需求、⽆法满⾜数据⾼并发的需求、⾼可扩展性和⾼可⽤性的功能太低。No SQL 数据库的优势:可以⽀持超⼤规模数据存储,灵活的数据模型可以很好地⽀持 Web2.0 应⽤,具有强⼤的横向扩展能⼒等,典型的 No SQL 数据库包含以下⼏种:

3 云数据库:云数据库是基于云计算技术发展的⼀种共享基础架构的⽅法,是部署和虚拟化在云计算环境中的数据库。

NoSQL 数据库和对象云存储的区别

1、使用冗余,每个人的好友信息都在数据库中有存储,就是你说的记录一对一关系

2、数据缓存到内存,数据访问很快

3、状态信息修改异步,比如一个人登陆了,他的好友不是马上就知道,中间间隔几秒也没有关系

4、数据可能不放在关系数据库中,可能使用nosql数据库,比如mongodb,bigtable,cassandra等

不属于对象存储的存储类型

块存储和文件存储不属于对象储存

对象数据组成结构

与块存储和文件存储管理数据的方式不同,对象存储是以对象的形式管理数据的。对象和文件最大的不同,就是在文件基础之上增加了元数据。一般情况下,对象分为三个部分:数据、元数据以及对象id。

对象的数据通常是无结构的数据,比如:图片、视频或文档等;对象的元数据则指的是对象的相关描述,比如:图片的大小、文档的拥有者等;对象id则是一个全局的唯一标识符,用来区分对象的。

从数据结构来看,这三种存储有着根本不同。块存储的数据结构是数组,而文件存储是二叉树(B,B-,B+,B*各种树),对象存储基本上都是哈希表。

数组和二叉树都是老生常谈,没有太多值得说的,而对象存储使用的哈希表也就是常听说的键值(KeyVaule型)存储的核心数据结构,每个对象找一个UID(所谓的“键”KEY),算哈希值(所谓的“值Vaule”)以后和目标对应。找了一个哈希表例子如下:

键值对应关系简单粗暴,毕竟算个hash值是很快的,这种扁平化组织形式可以做得非常大,避免了二叉树的深度,对于真·海量的数据存储和大规模访问都能给力支持。所以不仅是对象存储,很多NoSQL的分布式数据库都会使用它,比如Redis,MongoDB,Cassandra 还有Dynamo等等。


文章标题:对象存储与nosql,对象存储与大数据分析
URL链接:http://cdxtjz.com/article/phjiji.html

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