之前在做这个系统的时候有几个处理方法仅供参考1.数据的存储位置：采用“物理分散，逻辑统一”的方式，平台的数据根据实际业务情况存放在多个地点（总行，或省分行），比如一些数据量不大或者必须全国共享的就直接存放的总行，一些只属于某个省分行或者无需全国共享的数据存放在省分行，这...

主要包括如下方面1.影像存储：存储影像文件及其元数据信息（业务流水号、业务编号等），提供SDK可以供多个应用系统进行元数据的信息查询，文件的增删改查2.影像展示：提供C#版本的影像文件展示和鼠标键盘操作功能，以插件的形式提供给应用系统进行使用3.影像切分：由于业务录入的外包需...

分布式对象存储呀，存储海量非结构化数据，易于扩展。 使用API 进行存入和读取，使用方便。比WOS 对象存储，我司在用。当然GPFS 也是不错的，我司使用GPFS 进行硬盘和磁带整合分层，将备份数据放到GPFS 上，数据线备份到硬盘上，然后随着时间的推移，长保留周期的数据自动转移到磁带层。对...

我说一下我个人的经验。sds软件定义存储，分布式存储和对象存储是未来大的趋势这个一定是对的。传统存储在近几年还会是主流存储。为什么？我只说快block这个方面。就拿我测试过得多家sds分布式块存储来说吧。国产ceph，华为fusionstorage，solidfire，hedvig等。他们有个共同的特...

在活动主题中，已经列举了几种常见的针对非结构化数据的管理方式：1、NAS存储所提供的基于文件或者块的存储方式，适合存放如您提到的影像文件。2、分布式文件系统DFS，适合存放海量非结构化交易日志，如您提到的del/ixf。3、对象存储，可以根据各类非结构化数据类型选择。4、NoSQL类...

分布式计算环境并没有直接改变结构化数据或者非结构化数据的存储和管理方式。只是给海量非结构化数据的管理提供了基础，区别于传统的方案，分布式计算要对结构化和非结构化数据的索引的选择、多索引创建的方式不同，分布式计算需要充分结合利用这些显式和隐式的信息，使其能够对...

没错，在做好非结构化数据的管理和存储后，接下来就是考虑如何能够充分利用非结构化数据实现数据挖掘价值。个人认为，对于非结构化数据的挖掘利用，着重关注以下两个方面：1、非结构化数据的清洗：非结构化数据本身就很难被彻底清洗干净，特别是存在海量的多维度性，有很多数据噪声的干...

对应Redis而言，可以主从读写分开调整缓存大小访问并发大小Hbase这个就比较多了，从预先分配好region，到rowkey的设置，在到底层配置参数的调整等

非结构化数据的整体架构规划和传统数据平台的几个层次大致相同，但在每个层次的规划过程中，需要特别考虑非结构化数据的功能特性，具体来说：数据存储层：针对海量非结构化数据，要使用的的分布式文件系统或存储设备集群来满足数据的扩展需求。逻辑资源层：对生产非结构化数据的应用程...

再补充几点：replication数；block size；服务线程数；视具体情况，选用合适的调度算法；尽量减少磁盘操作；尽可能降低网络传输数据量；