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构建大数据网络 你不得不重视的六个问题

在我们考虑大数据时,我们注意到了“大”这个字,但是在建设基础架构时,我们还应该注意“分布式”。 事实上,大数据应用程序需要处理大规模信息,而且在出于弹性的考虑将数据复制到多个位置时,信息的规模变得越来越大。但是,大数据的最重要属性并不在于它的规模,而在于它将大作业分割成许多小作业的能力,它能够将处理一个任务的资源分散到多个位置变为并行处理。 在将大规模和分布式架构组合在一起时,我们就能发现大数据网络有一组特殊的需求。下面是需要考虑的六个方面: 1.网络弹性与大数据应用程序 如果有一组分布式资源必须通过互联网络进行协调时,可用性就变得至关重要。如果网络出现故障,那么造成的后果是出现不连续的坏计算资源与数据集。 准确地说,大多数网络架构和工程师的主要关注点是正常运行时间。但是,网络故障时间的根源又各不相同。它们可能源自于各个方面,包括设备故障(硬件与软件)、维护和人为错误。故障是不可避免的。虽然网络的高度可用性也很重要,但是想要设计完美可用性是不可能的。 网络架构师不能用故障来逃避目标,而应该设计一些能适应故障的弹性网络。网络的弹性取决于路径多样性(资源之间设置多条路径)和故障转移(能够快...

海量视频监控数据存储管理挑战大数据

海量视频数据的存储和管理 维基百科全书的定义:“大数据是飞速增长的,用现有数据库管理工具难以管理的数据集合”。这些数据包括:社交媒体、移动设备、科学计算和城市中部署的各类传感器等等,其中视频又是构成数据体量最大的一部分。 据IMS Research统计,2011年全球摄像头的出货量达到2646万台,预计到2015年摄像头出货量达5454万台。仅仅视频监控录像而言,每天的数据量就达上千PB,累计的历史数据将更为庞大,在视频监控大联网、高清化推动下,视频监控业务步入数据的井喷时代。 “大数据或称巨量数据、海量数据、大资料,指的是所涉及的数据量规模巨大到无法通过人工,在合理时间内达到截取、管理、处理、并整理成为人类所能解读的信息。”维基百科对大数据的定义将大数据的特点阐释得非常清晰: “海量”和“非结构化”。 海量 IDC研究表明,2012年的数据存储总量约为2.8ZB,2020年数据存储量约为40ZB(1ZB=1亿TB)。数据量正在以 55% 的速度逐年增长。全世界粗略估计有至少有2亿个摄像头在角落里静静的看着我们。 非结构化 与通常讲的Oracle、SQL这类传统的数据中心级的结构化数据...

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Spring框架(Spring Framework)是由Rod Johnson于2002年提出的开源Java企业级应用框架,旨在通过使用JavaBean替代传统EJB实现方式降低企业级编程开发的复杂性。该框架基于简单性、可测试性和松耦合性设计理念,提供核心容器、应用上下文、数据访问集成等模块,支持整合Hibernate、Struts等第三方框架,其适用范围不仅限于服务器端开发,绝大多数Java应用均可从中受益。

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