冷資料是什麼意思

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冷資料特指活動不頻繁、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資料。根據被訪問的頻度不同，資料可以被分為“熱資料、溫資料、冷資料三種類型。資料集合中通常有高達80%的部分屬於不常被訪問的冷資料。然而，冷資料並非失去價值，大資料、人工智慧等新興業務對海量冷資料進行檢索和挖掘的需求依然存在而且日益迫切。

小編還為您整理了以下內容，可能對您也有幫助：

本文目錄

1.帶你理解冷資料和熱資料的意思2.什麼是冷資料門3.hadoop3.0新特性 sql 差異4.有沒有比較厲害的大資料技術專業帶你理解冷資料和熱資料的意思那年初出茅廬 當 專案經理說冷熱資料的時候 ， 我偷偷問了個問題 : 資料還有溫度的啊? 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資料哈 熱資料 : 訪問頻次比較多 熱資料就近計算，冷資料集中儲存 所以，熱資料因為訪問頻次需求大，效率要求高，所以就近計算和部署；冷資料訪問頻次低，效率要求慢，可以做集中化部署，而基於大規模儲存池裡，可以對資料進行壓縮、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資料門冷資料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，這就是熱資料。但是第二天，點選率就會大大降低，迅速變冷。一週以後就變成了溫資料。一個月以後基本就沒什麼人訪問了，就變為冷資料了。但是冷資料又不能丟，而且每天都在積累。資料中心80%都是冷資料hadoop3.0新特性 sql 差異

下圖簡單看一下hadoop的發展史

思想: 通過引用資料校驗塊，使其和原始資料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: 用於資料的恢復，可以提高磁碟的利用率 缺點: 時間換空間產物，因為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資料裡面就是 x1，x2，x3就相當於是原始資料， x1+2 x2+4 x3=17 x1+2 x2+3 x3=14 這兩個方程結果為校驗值，

就是假如只有x1這個資料塊，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個原始的資料塊: 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資料的可靠性，即每個各備份一個即可，

如果是資料塊的這種，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，通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

之前資料丟失了，直接從別的伺服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資料和計算公式，因為他是要計算的，比如1，2，3三塊資料塊，比如採用糾刪碼儲存技術，就可以把1號資料丟失，但是某天需要用到1號，資料，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 比如說三臺伺服器，一個檔案被切割成了1，2，3三份，具體儲存如下 上面三個為糾刪碼儲存方式 下面三個為正常儲存方式 hadoop正在往這個方向優化 即先從其他伺服器找這個資料塊，找不到再用糾刪碼計算

所以糾刪碼用於儲存冷資料，冷資料指的是平時很少用到的資料

這個用法建立一個eraszing zone(空間)，然後放在這個空間的資料，建立目錄，把需要糾刪碼技術儲存的把這個檔案放到這個路徑即可

比如之前的資料時熱門的，但是之前並不是儲存在這個eraszing zone裡面，但是現在就是冷資料，食之無味，棄之可惜，雞肋也，所以就可以在這個資料拷貝到這個eraszing zone裡面，然後把那舊資料原位置刪除就行，hadoop也在做一種簡單的辦法，通過一個命令，修改這個冷資料的儲存方式，hadoop正在做，

所以3.0的冷資料還是建議使用這種備份機制，冷門資料是用糾刪碼(時間換空間)

namenode的HA升級了，支援兩個以上的namemode， 例如，通過配置三個NameNode和五個JournalNode，群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這臺機器有三塊磁碟，然後發現只有一塊磁碟寫滿了，另外兩塊磁碟都沒怎麼用，這時候輸入一個命令，他就可以幫你重新分配一下

現在可以通過hdfs diskbalancer命令，進行節點內部硬碟間的資料平衡。該功能預設是關閉的，需要手動設定引數dfs.disk.balancer.enabled為true來開啟。

yarn timeline service做了升級，yarn timeline service是yarn是資源管理和任務排程，這timeline service就是監控這個任務的，什麼時候啟動的，用到了哪些資源，可以用時間序列這個結構來儲存這個結構，hadoop的2.5之前，通過jobhistory server來提供任務監控資訊的收集，但是他有缺點，底層擴充套件性和可靠性不高，因為做這個資料量也挺大的，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(分散式) scheduling(排程) 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順序，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順序，hadoop3.0的yarn就是比較靈活，比如任務在跑的時候，指定了優先順序也好，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，因為名字一樣，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資料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，他們把將資料分為冷熱溫三種形式，還參加了2016戛納國際創意節。具體來說，冷資料是指，性別、興趣、常駐地、職業、年齡等資料畫像，表徵“這是什麼樣的人”。熱資料是指，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“正在哪裡幹什麼”。溫資料是指，近期活躍應用、近期去過的地方等具有一定時效性的行為資料，表徵“最近對什麼感興趣”。藉助這個大資料技術可以對使用者線上線下行為進行分析，挖掘出使用者的行為特徵，並構建精準的使用者畫像。這是我第一次聽說資料也有溫度一說，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。

以上就是關於冷資料是什麼意思，帶你理解冷資料和熱資料的意思的全部內容，以及冷資料是什麼意思的相關內容，希望能夠幫到您。

冷資料是較長時間之前的狀態資料，即使用者畫像數繼材評拿取露據；溫資料是非即時的狀態和行為資料。資料中心是全球協作的特定裝置網路，用來在internet網路基礎設施上傳遞、加速、展示困即加離看較特早、計算、儲存資料資訊。在今後的發展中，資料中心也將會成為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。隨著資料中心應用的廣泛化，人通府飛朝讓工智慧、網路安全等也相繼出現，更多的使用者都被帶到了網路和手機的應用中。隨著計算機和資料量的增多，也可通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。

冷資料中心是什麼意思

冷資料是較長時間之前的狀態資料，即使用者畫像資料；溫資料是非即時的狀態和行為資料。資料中心是全球協作的特定裝置網路，用來在internet網路基礎設施上傳遞、加速、展示、計算、儲存資料資訊。在今後的發展中，資料中心也將會成為企業競爭的資產，商業模式也會因此發生改變。

冷資料是較長時間之前的狀態資料，即使用者畫像資料；溫資料是非即時的狀態和行為資料。資料中心是全球協作的特定裝置網路，用來在internet網路基礎設施上傳遞、加速、展示、計算、儲存資料資訊。在今後的發展中，資料中心也將會成為企業競爭的資產，商業模式也會因此發生改變。隨著資料中心應用的廣泛化，人工智慧、網路安全等也相繼出現，更多的使用者都被帶到了網路和手機的應用中。隨著計算機和資料量的增多，也可通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資料儲存？

冷資料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，這就是熱資料。但是第二天，點選率就會大大降低，迅速變冷。一週以後就變成了溫資料。一個月以後基本就沒什麼人訪問了，就變為冷資料了。但是冷資料又不能丟，而且每天都在積累。資料中心80%都是冷資料

最近在研究NAS，看到熱資料和冷資料，這兩個名詞有什麼具體含義嗎？另外能不能推薦下NAS的相關裝置

熱資料指日常需頻繁訪問的線上類資料，冷資料指無需經常訪問的離線類資料。目前企業會將冷資料和熱資料都放在NAS裡隨時讀取，其實這樣一來熱資料和冷資料有些模糊了。NAS裝置群暉和威聯通比較熱門，NAS硬碟選東芝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 什麼是冷資料

冷資料是較長時間之前的狀態資料，即使用者畫像資料；

溫資料是非即時的狀態和行為資料；

熱資料指即時的位置狀態、交易和瀏覽行為。

如魚飲水，資料冷暖如何自知？

伴隨著萬物互聯時代的來臨，“雲數物智鏈”等資訊科技高速發展，全球資料呈爆炸式增長，PB 級規模的資料越來越常見。海量資料也是有“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，可以將資料為熱資料、溫資料、冷資料。

熱資料

熱資料需要被計算節點頻繁訪問的線上類資料。

熱資料因為訪問頻次需求大，效率要求高，所以就近計算和部署， 資料快取、線上儲存、近線備份 ，以實現資料快速訪問及高速處理。

溫資料

溫資料是即時的狀態和行為資料，也可以簡單理解為把熱資料和冷資料混在一起就成了溫資料。如果整體資料量不大，也可以不區分溫資料和熱資料。

冷資料

一般很少變化的、長時間固定的資料或者屬性，如：

· 過時的專案

· 日常記錄和維護的資料

· 歸檔並進入長期儲存的資料

· 其他需要記錄的資料

隨著資料量的飛速增長，資料由“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%以上的資料都會變成冷資料。而離線儲存為海量冷資料提供 安全性高、儲存時間長、維護成本低、不可篡改 的儲存方式。

冷熱資料的分層是根據訪問的頻次來劃分的，而不是資料的價值。一方面，冷資料的價值並不一定比熱資料低，而且還會隨著時間的推移變得更為重要，因此對於海量冷資料也需要確保其長期安全儲存；另一方面，不經常訪問的冷資料佔據了大量的線上儲存資源，會造成嚴重的資源浪費，需要及時轉移到離線儲存中。

國家釋出的 發改高技〔2021〕1742號《貫徹落實碳達峰碳中和目標要求推動資料中心和5G等新型基礎設施綠色高質量發展實施方案》 指出，有序推動以資料中心、5G為代表的新型基礎設施綠色高質量發展，助力實現碳達峰碳中和目標。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、整體和區域性、短期和中長期的關係，加強 強化資料、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 ，優化資料中心建設佈局；

※ 提高算力能效 ，加快建設綠色資料中心；

※ 創新節能技術 ，高效節能技術攻關降低基站裝置能耗；

※ 優化節能模式 ，加強自動化、智慧化能耗管理，降低能耗；

※ 利用綠色能源 ，提升可再生能源在資料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資料的長期安全儲存工作？

冷資料儲存和熱儲存有什麼區別？

冷資料儲存系統是面向海量資料歸檔應用推出的一款大容量低功耗解決方案，前端採用高效能ARM儲存 NxStor，提供高效處理、快速響應能力；後端採用高密度微叢集NxCells，提供海量儲存空間；基於全ARM架構，整套集 群儲存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、容量線性擴充套件等特性。 可以找下瑞馳資訊科技諮詢，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？

想了解歸檔硬碟是什麼，咱先了解一下冷資料，這樣會更容易明白。業界根據資料的訪問頻度將資料分為熱資料、溫資料和冷資料，資料顯示，他們分別佔總資料總量的比例約為5%、15%、80%。冷資料通常意味著不會經常被訪問的資料，但還企業還是希望保留的資料，它是佔比重最大的資料，需要歸檔硬碟這種高容量、高能效、成本低的特殊硬碟陣列儲存。

什麼樣的企業需要歸檔硬碟呢？

以百度為例，它擁有EB級別的海量資料儲存，收錄了相當於5000個國家圖書館的資訊容量，同時承擔著每天百億次的訪問請求。他的冷儲存資料量之大不言而喻，百度設計開發了一套針對資料分級分層儲存的冰山冷儲存解決方案，解決方案用的是希捷8TB歸檔硬碟（Archive HDD），希捷歸檔盤針對冷資料儲存設計，獨有的SMR技術提供了同等容量下最具價效比的儲存產品，企業級的產品設計確保即使在最嚴酷的資料中心環境中也可實現高效而經濟的冷儲存執行，可靠性極強， 5900的轉速可以大大降低硬碟功耗，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效能，提高系統容量，藉助更少的元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。

海量冷資料儲存處理是什麼意思？？

所謂海量資料處理，無非就是基於海量資料上的儲存、處理、操作。何謂海量，就是資料量太大，所以導致要麼是無法在較短時間內迅速解決，要麼是資料太大，導致無法一次性裝入記憶體。你可以諮詢下瑞馳資訊科技，他們這塊專業的公司。

什麼是冷資料儲存，為什麼儲存系統需要做到冷熱資料分離？

規則字是低位地址為奇數，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 怎麼通過 一個指定的value 查詢到對應的 key 值

phpredis是php的一個擴充套件，效率是相當高有連結串列排序功能，對建立記憶體級的模組業務關係很有用;

如果對系統儲存使用的資料以兩種角度分類，一種是按資料的大小劃分，分成大資料和小資料，另一種是按資料的冷熱程度劃分，分成冷資料和熱資料，熱資料是指讀或寫比較頻繁的資料，反之則是冷資料。

可以舉一些具體的例子來說明資料的大小和冷熱屬性。比如網站總的註冊使用者數，這明顯是一個小而熱的資料，小是因為這個資料只有一個值，熱是因為註冊使用者數隨時間變化很頻繁。再比如，使用者最新訪問時間資料，這是一個量比較大，冷熱不均的資料，大是資料的粒度是使用者級別，每一個使用者都有資料，如果有一千萬使用者，就意味著有一千萬的資料，冷熱不均是因為活躍使用者的最新訪問時間變化很頻繁，但是可能有很大一部非活躍使用者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資料。對於大而熱的資料，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，防止資料無限膨脹。原因如下：

首先，對於冷資料，無論大小，都不建議放在 Redis 中。Redis 資料要全部放在記憶體中，資源寶貴，把冷資料放在其中實在是一種浪費，冷資料放在普通的儲存比如關係資料庫中就好了。

其次，對於熱資料，尤其是寫頻繁的熱資料，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使用者數，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，對於量比較大的熱資料（或者冷熱不均資料），使用 Redis 時一定要比較謹慎。這種型別資料很容易引起資料膨脹，導致 Redis 消耗記憶體巨大，讓系統難以承受。薄荷的一個慘痛教訓是把使用者關注（以及被關注）資料放在 Redis 中，這是一種資料量極大，冷熱很不均衡的資料，在幾百萬的使用者級別就佔用了近 10 GB左右記憶體，讓 Redis 變得難以應付。應對這種型別的資料，可以用普通儲存 + 快取的方式。

如果用對了地方，比如在小而熱的資料情形，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。