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辦公自動(dòng)化系統(tǒng)

實(shí)施大數(shù)據(jù)管理面臨哪些難題

偉創(chuàng)軟件 -> 辦公自動(dòng)化系統(tǒng)
面對領(lǐng)域大數(shù)據(jù),在全生命周期的一體化協(xié)同環(huán)境下的大數(shù)據(jù)采集、存儲(chǔ)、管理及分析處理都將面臨著前所未有的挑戰(zhàn),具體而言,面臨以下難題:..

概述大數(shù)據(jù)管理的四個(gè)典型特征

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經(jīng)過了幾十年,“大數(shù)據(jù)”已經(jīng)成為了一個(gè)影響力日益增長的術(shù)語。新的系統(tǒng)和工具正在為其在每一個(gè)業(yè)務(wù)層面的作用點(diǎn)的迅速估值和傳播鋪平了道路。業(yè)界通常用四個(gè)V來概括的大數(shù)據(jù)的四個(gè)典型特征..

企業(yè)如何進(jìn)行有效庫存管理

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庫存是企業(yè)運(yùn)營中不可缺少的環(huán)節(jié),在企業(yè)的三大基礎(chǔ)流程——采購、制造、銷售中都有著庫存的影子,庫存管理的應(yīng)用在方方面面,中國有一個(gè)傳統(tǒng)的思維模式就是“手中有糧,心中不慌”,但是這種想法帶來的必然庫存成本的上升。..


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大數(shù)據(jù)分布式存儲(chǔ)應(yīng)考慮哪些問題?

作者:佚名  來源:網(wǎng)絡(luò)
導(dǎo)語:“大數(shù)據(jù)”來襲時(shí),傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)方式已不能滿足要求,需要開展分布式存儲(chǔ)的研究,大數(shù)據(jù)分布式存儲(chǔ)主要考慮以下幾個(gè)問題:
“大數(shù)據(jù)”來襲時(shí),傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)方式已不能滿足要求,需要開展分布式存儲(chǔ)的研究,大數(shù)據(jù)分布式存儲(chǔ)主要考慮以下幾個(gè)問題:
 
    1)存儲(chǔ)資源管理方法
 
    為了解決集群存儲(chǔ)環(huán)境下的存儲(chǔ)資源管理問題,采用存儲(chǔ)資源映射方法通過在物理存儲(chǔ)資源和虛擬存儲(chǔ)資源請求之間建立合理的映射關(guān)系,來進(jìn)行有效的存儲(chǔ)資源管理。國內(nèi)外相關(guān)研究提出合理的集群存儲(chǔ)資源映射方法,將虛擬存儲(chǔ)資源請求均勻地分配到節(jié)點(diǎn)上,然后進(jìn)行節(jié)點(diǎn)內(nèi)部設(shè)備級別的資源映射。
 
    2)支持多用戶的資源使用和存儲(chǔ)環(huán)境隔離機(jī)制
 
    當(dāng)用戶數(shù)量增多,有限的存儲(chǔ)資源已經(jīng)不能滿足用戶對該類資源的需求時(shí),用戶與資源的矛盾就會(huì)突顯出來。解決這種矛盾的最有效辦法就是采取有效資源共享機(jī)制,將有限數(shù)量的資源按需動(dòng)態(tài)共享給多個(gè)用戶使用。此外,在存儲(chǔ)資源共享的同時(shí),從用戶角度看每個(gè)應(yīng)用系統(tǒng)是獨(dú)立的,不依賴于其他應(yīng)用系統(tǒng)運(yùn)行而運(yùn)行,也不受其他應(yīng)用系統(tǒng)和資源的運(yùn)行結(jié)果影響,因此需要存儲(chǔ)環(huán)境隔離技術(shù)來屏蔽各個(gè)應(yīng)用系統(tǒng)對存儲(chǔ)資源運(yùn)行的互相影響。
 
    研究表明,利用存儲(chǔ)虛擬化技術(shù)來整合不同廠商的存儲(chǔ)系統(tǒng)。通過隔離主機(jī)層與物理存儲(chǔ)資源,存儲(chǔ)虛擬化技術(shù)可以將來自于不同存儲(chǔ)設(shè)備(即使是不同廠商的設(shè)備)的存儲(chǔ)容量匯集到一個(gè)共享的邏輯資源池中,這樣存儲(chǔ)的管理就更容易了。任何單體存儲(chǔ)陣列所創(chuàng)建的物理卷的容量都是有限制的,而多個(gè)異構(gòu)的存儲(chǔ)系統(tǒng)聯(lián)合在一起就可以創(chuàng)建出一個(gè)更大的邏輯卷。
 
    3)基于Hadoop的大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)機(jī)制
 
    大數(shù)據(jù)的各類描述方式的多樣性,存在著結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)、半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)需要進(jìn)行處理。對于結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù),雖然現(xiàn)在出現(xiàn)了各種各樣的數(shù)據(jù)庫類型,但通常的處理方式仍是采用關(guān)系型數(shù)據(jù)知識(shí)庫進(jìn)行處理;對于半結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化的知識(shí),Hadoop框架提供了很好的解決方案。
 
    Hadoop分布式文件系統(tǒng)HDFS是建立在大型集群上可靠存儲(chǔ)大數(shù)據(jù)的文件系統(tǒng),是分布式計(jì)算的存儲(chǔ)基石;贖FDS的Hive和HBase能夠很好地支持大數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)。具體來說,使用Hive可以通過類SQL語句快速實(shí)現(xiàn)MapReduce統(tǒng)計(jì),十分適合數(shù)據(jù)倉庫的統(tǒng)計(jì)分析。HBase是分布式的基于列存儲(chǔ)的非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫,它的查詢效率很高,主要用于查詢和展示結(jié)果;Hive是分布式的關(guān)系型數(shù)據(jù)倉庫,主要用來并行處理大量數(shù)據(jù)。將Hive與HBase進(jìn)行整合,共同用于大數(shù)據(jù)的處理,可以減少開發(fā)過程,提高開發(fā)效率。使用HBase存儲(chǔ)大數(shù)據(jù),使用Hive提供的SQL查詢語言,可以十分方便地實(shí)現(xiàn)大數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)和分析。

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