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深入浅出解析大数据平台架构

2014-07-24  来源:51CTO  作者:

大数据

  公司的“大数据”

随着公司业务的增长,大量和流程、规则相关的非结构化数据也爆发式增长。比如:

1、业务系统现在平均每天存储20万张图片,磁盘空间每天消耗100G;

2、平均每天产生签约视频文件6000个,每个平均250M,磁盘空间每天消耗1T;

……

三国里的“大数据”

“草船借箭”和大数据有什么关系呢?对天象的观察是基于一种对风、云、温度、湿度、光照和所处节气的综合分析这些数据来源于多元化的“非结构”类型,并且数据量较大,只不过这些数据输入到的不是电脑,而是人脑并最终通过计算分析得出结论。

草船借箭

  Google分布式计算的三驾马车

Google File System用来解决数据存储的问题,采用N多台廉价的电脑,使用冗余(也就是一份文件保存多份在不同的电脑之上)的方式,来取得读写速度与数据安全并存的结果。

Map-Reduce说穿了就是函数式编程,把所有的操作都分成两类,map与reduce,map用来将数据分成多份,分开处理,reduce将处理后的结果进行归并,得到最终的结果。

BigTable是在分布式系统上存储结构化数据的一个解决方案,解决了巨大的Table的管理、负载均衡的问题。

Hadoop体系架构

Hadoop

  Hadoop核心设计

关键词:数据平台 分布式数据存储 大数据