分布式架构和存储虚拟化架构和海量数据没有什么必然的关系吧,我觉得你应该关系的是海量数据是采用什么机制来查询、处理和分析吧
采用对象数据库,适合于非结构化数据的查询和存储结构化数据则采用关系数据库进行查询和存储
数据抽取是根据你所需要的数据进行定制查询和抽取的如果想快速的抽取,前提是需要你能很准的对所需要的数据进行查询出来数据量非常大,如果是结构化数据,就需要借助数据库的数据分析功能或是其他工具进行数据的分析和查询...
如何备份是根据你的实际业务需求的,结合备份方式来决定的 就你现在所的20T,每天增加20GB,需要了解你的数据是什么类型,是结构化数据、非结构化数据或是半结构化数据 你的备份介质采用什么类型的,磁盘、带库、虚拟带库,你...
如果是硬件性能瓶颈问题,可以通过提升硬件系统的配置,例如网络、存储、服务器等,例如缓存、内存、硬盘、接口、带宽等资源; 数据的优化查询需要结合业务系统的实现代码和数据库SQL语句来实现,例如SQL语句优化、查询分析...
这个要看你的海量大数据是什么类型的数据,如果是结构化数据为主,那么选择数据库模式(数据仓库)等方式进行数据分析处理为宜 如果海量大数据以非结构化数据或是本结构和数据为主,那么此时数据库技术就不能解决数据的处理了...
分布式存储架构不太适合海量的存储系统,其特点是横向扩展性好,数据保护是多副本而非传统的raid,是超融合架构的典型用例。而存储虚拟化解决的是异构存储的融合,所以我觉得架构选型与此没有必然的关联性。倒是可以利用存储...
重复数据删除技术是作用于数据初始写入的时候和原有的数据进行对比分析,是否有重复数据,如果有即本次只存放数据的指针而且 我理解针对大量的历史数据,可以通过借助了大数据分析处理工具和技术,结合业务需求,对数据进行...
传统的方式可以通过共享文件系统的方式解决,GPFS FPO架构支持大数据分析,存取速度相对较快。如果对于处理速度要求较高,可以用storm之类的流式处理框架。如果是集中存放,实时性要求不高,可以定期导致到hadoop hdfs平台,或者...
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