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Elasticsearch 是一个实时的分布式搜索分析引擎，简称 ES。一个集群由多个节点组成，节点的角色可以根据用户的使用场景自由配置，集群可以以节点为单位自由扩缩容，数据以索引、分片的形式散列在各个节点上。本文介绍 ES 分布式架构基础原理，剖析分布式元数据管理模型，并介绍腾讯云 ES 在分布式扩展性层面相关的优化，解析代码基于 8.5 版本。

2021年11月22日，南方电网数字电网研究院有限公司发布《2021年南网数研院平台安全分公司数据中心升级完善二期（电能量平台融合改造、分节点云化等）项目存储计算组件和时序数据库采购公示公告》，采购方式单一来源。 项目概况：根据网公司云化数据中心主分节点建设安排，数据中心升级完善二期（电能量平台融合改造、分节点云化等）在原有数据中心升级完善一期项目及二期（数据湖、云化及服务组件层）建设的基础上，完善了数据中心数据处理及服务能力。本项目对数据中心存储计算组件进行扩容，新增913套存储计算组件，预算3652万元

大数据虽然是一个比较宽泛的词，但对于我们来说其实可以简单理解为“海量数据的存储与处理”。之所以人们专门大数据这个课题，是因为海量数据的处理和较小量级数据的处理是不一样的，例如我们对一个mysql表中的数据进行查询，如果是100条数据，那对于mysql来说毫无压力，但如果是从十亿条数据里面定位到一条呢？情况就变得复杂了，换个角度想，十亿条数据是否适合存在mysql里也是尚待讨论的。实时上从功能角度的出发，我们完全可以使用以往的一些技术栈去处理这些问题，只不过高并发高可用高实时性这些都别想了。接下来要介绍的这些腾讯大数据组件就是在这一个问题背景下一个个诞生的。

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GooseFS 是腾讯云对象存储团队最新推出的高性能、高可用以及可弹性伸缩的分布式缓存系统，依靠对象存储（Cloud Object Storage，COS）作为数据湖存储底座的成本优势，为数据湖生态中的计算应用提供统一的数据湖入口，可加速基于腾讯云对象存储的各类海量数据分析以及机器学习等任务。本文将介绍如何在腾讯云 EMR 上使用 GooseFS 加速大数据计算任务。 GooseFS 是腾讯云对象存储团队近期面向下一代云原生数据湖场景推出的存储加速利器，提供与 HDFS 对标的 Hadoop Comp

1.虚拟化技术：虚拟机的安装、设置、调度分配、使用、 故障检测与失效恢复等 2.云计算构架技术：研究解决适合于云计算的系统软硬件构架 3.资源调度技术：解决物理或虚拟计算资源的自动化分配、调度、配置、使用、负载均衡、回收等资源管理 4.并行计算技术：针对大数据或复杂计算应用，解决数据或计算任务切分和并行计算算法设计问题 5.大数据存储技术：解决大数据的分布存储、共享访问、 数据备份等问题 6.云安全技术：解决云计算系统的访问安全性、数据安全性（包括数据私密性）等问题 7.云计算应用：面向各个行业的、不同形式的云计算应用技术和系统

本基于大数据存储实现互联网电子商城网站及数据分析系统，系统主要采用java，hbase，springboot，mysql，mybatis，商品推荐算法，数据分析存储技术，实现基于互联网商品实现针对用户购买推荐，

随着计算机的飞速发展，网站产生了大量数据，数据规模远超传统数据库系统能够处理的规模，我们把具有量大，存储速度要求高，数据多样性丰富的特征的数据统称为大数据。

前言这次想聊点出工作技术方面外的内容，DWD该层在写CDM层的时候就提及很多次了大差不差，近期让我感悟较多的话那是那句宁愿犯错也不愿意什么都不做，说这句话如果能够做到，那么执行力也远超过其他人，能力和远见也会在历练中得到充分的成长。但是这也是要区分领域来说，一般我认为这句话的适用程度在自己的技术工作领域上面，可以去尝试换个技术，换个主题或者是从事新的第二事业，而不是在目前大环境下面去犯错，因为现在给你的容错机会极少，凡事还是要注意量与度。好了废话不多说，现在开始DWD层的数据建模。