冷數據特指活動不頻繁、不會被經常訪問甚至永遠不會被訪問，但仍然需要長期保留的數據。根據被訪問的頻度不同，數據可以被分爲“熱數據、溫數據、冷數據三種類型。數據集合中通常有高達80%的部分屬於不常被訪問的冷數據。然而，冷數據並非失去價值，大數據、人工智能等新興業務對海量冷數據進行檢索和挖掘的需求依然存在而且日益迫切。
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本文目錄
1.帶你理解冷數據和熱數據的意思2.什麼是冷數據門3.hadoop3.0新特性 sql 差異4.有沒有比較厲害的大數據技術專業帶你理解冷數據和熱數據的意思那年初出茅廬 當 項目經理說冷熱數據的時候 ， 我偷偷問了個問題 : 數據還有溫度的啊? 結果不是你尷尬 ， 就是我尷尬 ! 接下來 ， 簡單帶你們明白什麼是冷熱數據哈 熱數據 : 訪問頻次比較多 熱數據就近計算，冷數據集中存儲 所以，熱數據因爲訪問頻次需求大，效率要求高，所以就近計算和部署；冷數據訪問頻次低，效率要求慢，可以做集中化部署，而基於大規模存儲池裏，可以對數據進行壓縮、去重等降低成本的方法。 下面借用一張網上的圖幫助大家理解什麼是冷數據門冷數據沒有具體的頻次定義，要根據具體的需求來界定。比如大家經常使用的微信朋友圈，騰訊公司一天上載的照片超過10億張。如果每張照片有十幾個人點贊，一天內的訪問量將超過100億次以上，這就是熱數據。但是第二天，點擊率就會大大降低，迅速變冷。一週以後就變成了溫數據。一個月以後基本就沒什麼人訪問了，就變爲冷數據了。但是冷數據又不能丟，而且每天都在積累。數據中心80%都是冷數據hadoop3.0新特性 sql 差異下圖簡單看一下hadoop的發展史
思想: 透過引用數據校驗塊，使其和原始數據校驗塊編碼產生關聯關係，然後聽過關聯關係恢復，這個技術依賴於線性代數一些姿勢. 用處: 用於數據的恢復，可以提高磁盤的利用率 缺點: 時間換空間產物，因爲編碼解碼會浪費時間 糾刪碼技術原理解釋: 假設 x1=1; x2=2; x3=3 x1+2 x2+4 x3=17 x1+2 x2+3 x3=14 根據上面一組方程求x1，x2，x3的值，其實雖然有5個方程，其實最少只需要有三個方程就能求出來另外兩個方程
把上面這個原理對應到數據裏面就是 x1，x2，x3就相當於是原始數據， x1+2 x2+4 x3=17 x1+2 x2+3 x3=14 這兩個方程結果爲校驗值，
就是假如只有x1這個數據塊，但是有下面連個方程，是不是就可以求出對應的x2，和x3了，
如果一個數據是被是3個原始的數據塊: 備份機制中:採用2複本機制，至少需要6個數據塊才能夠保證數據的可靠性，即每個各備份一個即可，
如果是數據塊的這種，最少需要4個，他可以容許你的一個數據塊的丟失，比如把1丟了，剩下的2和3剩下，透過一個方程就能求出來1的內容，就可以允許一個數據塊丟失
之前數據丟失了，直接從別的服務器位置拷貝一個過來就行，hadoop3用糾刪碼就需要號計算，還需要拿到另外塊的數據和計算公式，因爲他是要計算的，比如1，2，3三塊數據塊，比如採用糾刪碼存儲技術，就可以把1號數據丟失，但是某天需要用到1號，數據，就需要從新計算恢復，所以這個就需要耗費時間. 但是我覺得吧，比如hadoop以後可以在這個基礎上優化一下 比如說三臺服務器，一個檔案被切割成了1，2，3三份，具體存儲如下 上面三個爲糾刪碼存儲方式 下面三個爲正常存儲方式 hadoop正在往這個方向優化 即先從其他服務器找這個數據塊，找不到再用糾刪碼計算
所以糾刪碼用於存儲冷數據，冷數據指的是平時很少用到的數據
這個用法創建一個eraszing zone(空間)，然後放在這個空間的數據，創建目錄，把需要糾刪碼技術存儲的把這個檔案放到這個路徑即可
比如之前的數據時熱門的，但是之前並不是存儲在這個eraszing zone裏面，但是現在就是冷數據，食之無味，棄之可惜，雞肋也，所以就可以在這個數據拷貝到這個eraszing zone裏面，然後把那舊數據原位置刪除就行，hadoop也在做一種簡單的辦法，透過一個命令，修改這個冷數據的存儲方式，hadoop正在做，
所以3.0的冷數據還是建議使用這種備份機制，冷門數據是用糾刪碼(時間換空間)
namenode的HA升級了，支援兩個以上的namemode， 例如，透過配置三個NameNode和五個JournalNode，羣集能夠容忍兩個節點的故障，而不是一個故障。
但是Active的NameNode始終只有1個，餘下的都是Standby。 Standby NN會不斷與JN同步，保證自己獲取最新的editlog，並將edits同步到自己維護的image中去，這樣便可以實現熱備，在發生failover的時候，立馬切換成active狀態，對外提供服務。同時，JN只允許一個active狀態的NN寫入
以前是支援亞馬遜的，現在3.0支援了更多的，尤其是阿里雲，說明阿里雲正在走向壯大
增加DataNode的 內部 負載均衡，之前是DataNode之間的負載均衡，現在是DataNode內部的負載均衡，比如DataNode這臺機器有三塊磁盤，然後發現只有一塊磁盤寫滿了，另外兩塊磁盤都沒怎麼用，這時候輸入一個命令，他就可以幫你重新分配一下
現在可以透過hdfs diskbalancer命令，進行節點內部硬盤間的數據平衡。該功能默認是關閉的，需要手動設定參數dfs.disk.balancer.enabled爲true來開啓。
yarn timeline service做了升級，yarn timeline service是yarn是資源管理和任務調度，這timeline service就是監控這個任務的，什麼時候啓動的，用到了哪些資源，可以用時間序列這個結構來存儲這個結構，hadoop的2.5之前，透過jobhistory server來提供任務監控資訊的收集，但是他有缺點，底層擴展性和可靠性不高，因爲做這個數據量也挺大的，所以在3.0作了相應的修改.
支援opportunistic(機會主義的) containers(容器)和distributed(分佈式) scheduling(調度) 在hadoop上面的跑的任務，對資源都是爭搶的狀態，但是有時候需要協調人物的優先級，在hadoop3.0跑的時候，比如MapReduce任務，hive任務過來，對底層資源都是爭搶狀態，所以就需要協調人物的優先級，hadoop3.0的yarn就是比較靈活，比如任務在跑的時候，指定了優先級也好，指定了比如2核，8G的固定資源也好，有時候某個時間點根本用不到這麼多資源，那個時間段可能只用了一半，釋放了一半，這個opportunistic(機會主義的) containers(容器)就可以讓不這麼重要的任務臨時用一下這個臨時的資源
yarn配置資源可以配置的更加細化，比如原先是隻支援線級別，現在支援點級別
比如這個hive依賴hadoopclient，但是還依賴某一個jar包的1.0版本，但是呢，這個hadoopclient依賴這個jar包的2.0版本，然後這兩個jar包放到一起，肯定報錯，因爲名字一樣，版本不一樣，使用就會紊亂
優化，將這個hadoop client的jar包放到另外一個空間，隔離起來，這樣就不會亂了
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有沒有比較厲害的大數據技術專業什麼是比較厲害的。。。。樓主的問題也挺厲害的。既然這樣，我就跟你說個更厲害的技術。有家公司叫個燈，他們把將數據分爲冷熱溫三種形式，還參加了2016戛納國際創意節。具體來說，冷數據是指，性別、興趣、常駐地、職業、年齡等數據畫像，表徵“這是什麼樣的人”。熱數據是指，當前地點、開啟的應用等場景化明顯的、稍縱即逝的營銷機會，表徵“正在哪裏幹什麼”。溫數據是指，近期活躍應用、近期去過的地方等具有一定時效性的行爲數據，表徵“最近對什麼感興趣”。藉助這個大數據技術可以對用戶線上線下行爲進行分析，挖掘出用戶的行爲特徵，並構建精準的用戶畫像。這是我第一次聽說數據也有溫度一說，覺得挺有意思的，這個技術正好是應用於移動營銷領域的， 希望對你有用。以上就是關於冷數據是什麼意思，帶你理解冷數據和熱數據的意思的全部內容，以及冷數據是什麼意思的相關內容，希望能夠幫到您。
冷數據是較長時間之前的狀態數據，即用戶畫像數繼材評拿取露據；溫數據是非即時的狀態和行爲數據。數據中心是全球協作的特定設備網絡，用來在internet網絡基礎設施上傳遞、加速、展示困即加離看較特早、計算、存儲數據資訊。在今後的發展中，數據中心也將會成爲企業止制危式持讓競爭的資產，商業模式來自也會因此發生改變。隨着數據中心應用的廣泛化，人通府飛朝讓工智能、網絡安全等也相繼出現，更多的用戶都被帶到了網絡和手機的應用中。隨着計算機和數據量的增多，也可透過不斷學習積累提升自身的能力，是邁向資訊化時代的重要標誌。
冷數據中心是什麼意思
冷數據是較長時間之前的狀態數據，即用戶畫像數據；溫數據是非即時的狀態和行爲數據。數據中心是全球協作的特定設備網絡，用來在internet網絡基礎設施上傳遞、加速、展示、計算、存儲數據資訊。在今後的發展中，數據中心也將會成爲企業競爭的資產，商業模式也會因此發生改變。
冷數據是較長時間之前的狀態數據，即用戶畫像數據；溫數據是非即時的狀態和行爲數據。數據中心是全球協作的特定設備網絡，用來在internet網絡基礎設施上傳遞、加速、展示、計算、存儲數據資訊。在今後的發展中，數據中心也將會成爲企業競爭的資產，商業模式也會因此發生改變。隨着數據中心應用的廣泛化，人工智能、網絡安全等也相繼出現，更多的用戶都被帶到了網絡和手機的應用中。隨着計算機和數據量的增多，也可透過不斷學習積累提升自身的能力，是邁向資訊化時代的重要標誌。
有哪位大神知道什麼是冷數據存儲？
冷數據沒有具體的頻次定義，要根據具體的需求來界定。比如大家經常使用的微信朋友圈，騰訊公司一天上載的照片超過10億張。如果每張照片有十幾個人點贊，一天內的訪問量將超過100億次以上，這就是熱數據。但是第二天，點擊率就會大大降低，迅速變冷。一週以後就變成了溫數據。一個月以後基本就沒什麼人訪問了，就變爲冷數據了。但是冷數據又不能丟，而且每天都在積累。數據中心80%都是冷數據
最近在研究NAS，看到熱數據和冷數據，這兩個名詞有什麼具體含義嗎？另外能不能推薦下NAS的相關設備
熱數據指日常需頻繁訪問的在線類數據，冷數據指無需經常訪問的離線類數據。目前企業會將冷數據和熱數據都放在NAS裏隨時讀取，其實這樣一來熱數據和冷數據有些模糊了。NAS設備羣暉和威聯通比較熱門，NAS硬盤選東芝N300吧，各種容量規格都有，執行起來也非常穩定，不管個人還是公司都可以用。
sql 什麼是冷數據
冷數據是較長時間之前的狀態數據，即用戶畫像數據；
溫數據是非即時的狀態和行爲數據；
熱數據指即時的位置狀態、交易和瀏覽行爲。
如魚飲水，數據冷暖如何自知？
伴隨着萬物互聯時代的來臨，“雲數物智鏈”等資訊技術高速發展，全球數據呈爆炸式增長，PB 級規模的數據越來越常見。海量數據也是有“溫度”的，在其呈指級增長的同時，也出現分層特徵，按照被訪問頻率從高到低進行分類，可以將數據爲熱數據、溫數據、冷數據。
熱數據
熱數據需要被計算節點頻繁訪問的在線類數據。
熱數據因爲訪問頻次需求大，效率要求高，所以就近計算和部署， 數據快取、在線存儲、近線備份 ，以實現數據快速訪問及高速處理。
溫數據
溫數據是即時的狀態和行爲數據，也可以簡單理解爲把熱數據和冷數據混在一起就成了溫數據。如果整體數據量不大，也可以不區分溫數據和熱數據。
冷數據
一般很少變化的、長時間固定的數據或者屬性，如：
· 過時的項目
· 日常記錄和維護的數據
· 歸檔並進入長期儲存的數據
· 其他需要記錄的數據
隨着數據量的飛速增長，數據由“熱”變“冷”現象也日益凸顯，按照二八定律”，經過一段時間的使用，80%以上的數據都會變成冷數據。而離線存儲爲海量冷數據提供 安全性高、儲存時間長、維護成本低、不可篡改 的存儲方式。
冷熱數據的分層是根據訪問的頻次來劃分的，而不是數據的價值。一方面，冷數據的價值並不一定比熱數據低，而且還會隨着時間的推移變得更爲重要，因此對於海量冷數據也需要確保其長期安全存儲；另一方面，不經常訪問的冷數據佔據了大量的在線存儲資源，會造成嚴重的資源浪費，需要及時轉移到離線存儲中。
國家發佈的 發改高技〔2021〕1742號《貫徹落實碳達峯碳中和目標要求推動數據中心和5G等新型基礎設施綠色高質量發展實施方案》 指出，有序推動以數據中心、5G爲代表的新型基礎設施綠色高質量發展，助力實現碳達峯碳中和目標。立足新發展階段，貫徹新發展理念，構建新發展格局， 統籌處理好發展和減排、整體和局部、短期和中長期的關係，加強 強化數據、算力和能源之間的協同聯動，加快技術創新和模式創新， 堅定不移走綠色低碳發展之路。
※ 強化統籌佈局 ，優化數據中心建設佈局；
※ 提高算力能效 ，加快建設綠色數據中心；
※ 創新節能技術 ，高效節能技術攻關降低基站設備能耗；
※ 優化節能模式 ，加強自動化、智能化能耗管理，降低能耗；
※ 利用綠色能源 ，提升可再生能源在數據中心能源供應中的比重；
※ 促進轉型升級 ，促進傳統行業數字化轉型。
那麼，如何在雙碳經濟的要求下做好冷數據的長期安全存儲工作？
冷數據存儲和熱存儲有什麼區別？
冷數據存儲系統是面向海量數據歸檔應用推出的一款大容量低功耗解決方案，前端採用高性能ARM存儲 NxStor，提供高效處理、快速響應能力；後端採用高密度微集羣NxCells，提供海量存儲空間；基於全ARM架構，整套集 羣存儲系統節省一半以上的功耗；並可提供按訪問耗能、自動歸檔、靈活調閱、容量線性擴展等特性。 可以找下瑞馳資訊技術諮詢，我們就是找他們做的這塊的解決方案。
歸檔盤是幹什麼用的？
想了解歸檔硬盤是什麼，咱先了解一下冷數據，這樣會更容易明白。業界根據數據的訪問頻度將數據分爲熱數據、溫數據和冷數據，數據顯示，他們分別佔總數據總量的比例約爲5%、15%、80%。冷數據通常意味着不會經常被訪問的數據，但還企業還是希望保留的數據，它是佔比重最大的數據，需要歸檔硬盤這種高容量、高能效、成本低的特殊硬盤陣列存儲。
什麼樣的企業需要歸檔硬盤呢？
以百度爲例，它擁有EB級別的海量數據存儲，收錄了相當於5000個國家圖書館的資訊容量，同時承擔着每天百億次的訪問請求。他的冷存儲數據量之大不言而喻，百度設計開發了一套針對數據分級分層存儲的冰山冷存儲解決方案，解決方案用的是希捷8TB歸檔硬盤（Archive HDD），希捷歸檔盤針對冷數據存儲設計，獨有的SMR技術提供了同等容量下最具性價比的存儲產品，企業級的產品設計確保即使在最嚴酷的數據中心環境中也可實現高效而經濟的冷存儲執行，可靠性極強， 5900的轉速可以大大降低硬盤功耗，能夠可靠地節約能源，節省成本。具備抗多盤位旋轉振動功能，可在高密度的環境中實現一致的企業級性能，提高系統容量，藉助更少的組件提高系統和人員效率，同時降低功耗成本，快速的讀寫速度也可以滿足毫秒級響應速度的需求。
海量冷數據存儲處理是什麼意思？？
所謂海量數據處理，無非就是基於海量數據上的存儲、處理、操作。何謂海量，就是數據量太大，所以導致要麼是無法在較短時間內迅速解決，要麼是數據太大，導致無法一次性裝入內存。你可以諮詢下瑞馳資訊技術，他們這塊專業的公司。
什麼是冷數據存儲，爲什麼存儲系統需要做到冷熱數據分離？
規則字是低位地址爲奇數，否者是非規則字，非規則字讀取需要兩週期，而規則字只需要一個週期，所以要避免非規則字。可以諮詢一下瑞馳他們也在做這一塊。
php redis Hash 怎麼透過 一個指定的value 查找到對應的 key 值
phpredis是php的一個擴展，效率是相當高有鏈表排序功能，對創建內存級的模組業務關係很有用;
如果對系統存儲使用的數據以兩種角度分類，一種是按數據的大小劃分，分成大數據和小數據，另一種是按數據的冷熱程度劃分，分成冷數據和熱數據，熱數據是指讀或寫比較頻繁的數據，反之則是冷數據。
可以舉一些具體的例子來說明數據的大小和冷熱屬性。比如網站總的註冊用戶數，這明顯是一個小而熱的數據，小是因爲這個數據只有一個值，熱是因爲註冊用戶數隨時間變化很頻繁。再比如，用戶最新訪問時間數據，這是一個量比較大，冷熱不均的數據，大是數據的粒度是用戶級別，每一個用戶都有數據，如果有一千萬用戶，就意味着有一千萬的數據，冷熱不均是因爲活躍用戶的最新訪問時間變化很頻繁，但是可能有很大一部非活躍用戶訪問時間長時間不會發生變化。
大體而言，Redis 最適合處理的是小而熱，而且是寫頻繁，或者讀寫都比較頻繁的熱數據。對於大而熱的數據，如果其它方式很難解決問題，也可以考慮使用 Redis 解決，但是一定要非常謹慎，防止數據無限膨脹。原因如下：
首先，對於冷數據，無論大小，都不建議放在 Redis 中。Redis 數據要全部放在內存中，資源寶貴，把冷數據放在其中實在是一種浪費，冷數據放在普通的存儲比如關係數據庫中就好了。
其次，對於熱數據，尤其是寫頻繁的熱數據，如果量比較小，是最適合放到 Redis 中的。比如上面提到的網站總的註冊用戶數，就是典型的 Redis 用做計數器的例子。再比如論壇最新發表列表，最新報名列表，可以控制數量在幾百到一千的規模，也是典型的 redis 做最新列表的使用方式。
另外，對於量比較大的熱數據（或者冷熱不均數據），使用 Redis 時一定要比較謹慎。這種類型數據很容易引起數據膨脹，導致 Redis 消耗內存巨大，讓系統難以承受。薄荷的一個慘痛教訓是把用戶關注（以及被關注）數據放在 Redis 中，這是一種數據量極大，冷熱很不均衡的數據，在幾百萬的用戶級別就佔用了近 10 GB左右內存，讓 Redis 變得難以應付。應對這種類型的數據，可以用普通存儲 + 快取的方式。
如果用對了地方，比如在小而熱的數據情形，Redis 表現很棒，如果用錯了地方，Redis 也會帶來昂貴的代價，所以使用時務必謹慎。
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