冷数据是什么意思

冷数据特指活动不频繁、不会被经常访问甚至永远不会被访问，但仍然需要长期保留的数据。根据被访问的频度不同，数据可以被分为“热数据、温数据、冷数据三种类型。数据集合中通常有高达80%的部分属于不常被访问的冷数据。然而，冷数据并非失去价值，大数据、人工智能等新兴业务对海量冷数据进行检索和挖掘的需求依然存在而且日益迫切。

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下图简单看一下hadoop的发展史

思想: 通过引用数据校验块，使其和原始数据校验块编码产生关联关系，然后听过关联关系恢复，这个技术依赖于线性代数一些姿势. 用处: 用于数据的恢复，可以提高磁盘的利用率 缺点: 时间换空间产物，因为编码解码会浪费时间 纠删码技术原理解释: 假设 x1=1; x2=2; x3=3 x1+2 x2+4 x3=17 x1+2 x2+3 x3=14 根据上面一组方程求x1，x2，x3的值，其实虽然有5个方程，其实最少只需要有三个方程就能求出来另外两个方程

把上面这个原理对应到数据里面就是 x1，x2，x3就相当于是原始数据， x1+2 x2+4 x3=17 x1+2 x2+3 x3=14 这两个方程结果为校验值，

就是假如只有x1这个数据块，但是有下面连个方程，是不是就可以求出对应的x2，和x3了，

如果一个数据是被是3个原始的数据块: 备份机制中:采用2复本机制，至少需要6个数据块才能够保证数据的可靠性，即每个各备份一个即可，

如果是数据块的这种，最少需要4个，他可以容许你的一个数据块的丢失，比如把1丢了，剩下的2和3剩下，通过一个方程就能求出来1的内容，就可以允许一个数据块丢失

之前数据丢失了，直接从别的服务器位置拷贝一个过来就行，hadoop3用纠删码就需要号计算，还需要拿到另外块的数据和计算公式，因为他是要计算的，比如1，2，3三块数据块，比如采用纠删码存储技术，就可以把1号数据丢失，但是某天需要用到1号，数据，就需要从新计算恢复，所以这个就需要耗费时间. 但是我觉得吧，比如hadoop以后可以在这个基础上优化一下 比如说三台服务器，一个文件被切割成了1，2，3三份，具体存储如下 上面三个为纠删码存储方式 下面三个为正常存储方式 hadoop正在往这个方向优化 即先从其他服务器找这个数据块，找不到再用纠删码计算

所以纠删码用于存储冷数据，冷数据指的是平时很少用到的数据

这个用法创建一个eraszing zone(空间)，然后放在这个空间的数据，创建目录，把需要纠删码技术存储的把这个文件放到这个路径即可

比如之前的数据时热门的，但是之前并不是存储在这个eraszing zone里面，但是现在就是冷数据，食之无味，弃之可惜，鸡肋也，所以就可以在这个数据拷贝到这个eraszing zone里面，然后把那旧数据原位置删除就行，hadoop也在做一种简单的办法，通过一个命令，修改这个冷数据的存储方式，hadoop正在做，

所以3.0的冷数据还是建议使用这种备份机制，冷门数据是用纠删码(时间换空间)

namenode的HA升级了，支持两个以上的namemode， 例如，通过配置三个NameNode和五个JournalNode，群集能够容忍两个节点的故障，而不是一个故障。

但是Active的NameNode始终只有1个，余下的都是Standby。 Standby NN会不断与JN同步，保证自己获取最新的editlog，并将edits同步到自己维护的image中去，这样便可以实现热备，在发生failover的时候，立马切换成active状态，对外提供服务。同时，JN只允许一个active状态的NN写入

以前是支持亚马逊的，现在3.0支持了更多的，尤其是阿里云，说明阿里云正在走向壮大

增加DataNode的 内部 负载均衡，之前是DataNode之间的负载均衡，现在是DataNode内部的负载均衡，比如DataNode这台机器有三块磁盘，然后发现只有一块磁盘写满了，另外两块磁盘都没怎么用，这时候输入一个命令，他就可以帮你重新分配一下

现在可以通过hdfs diskbalancer命令，进行节点内部硬盘间的数据平衡。该功能默认是关闭的，需要手动设置参数dfs.disk.balancer.enabled为true来开启。

yarn timeline service做了升级，yarn timeline service是yarn是资源管理和任务调度，这timeline service就是监控这个任务的，什么时候启动的，用到了哪些资源，可以用时间序列这个结构来存储这个结构，hadoop的2.5之前，通过jobhistory server来提供任务监控信息的收集，但是他有缺点，底层扩展性和可靠性不高，因为做这个数据量也挺大的，所以在3.0作了相应的修改.

支持opportunistic(机会主义的) containers(容器)和distributed(分布式) scheduling(调度) 在hadoop上面的跑的任务，对资源都是争抢的状态，但是有时候需要协调人物的优先级，在hadoop3.0跑的时候，比如MapReduce任务，hive任务过来，对底层资源都是争抢状态，所以就需要协调人物的优先级，hadoop3.0的yarn就是比较灵活，比如任务在跑的时候，指定了优先级也好，指定了比如2核，8G的固定资源也好，有时候某个时间点根本用不到这么多资源，那个时间段可能只用了一半，释放了一半，这个opportunistic(机会主义的) containers(容器)就可以让不这么重要的任务临时用一下这个临时的资源

yarn配置资源可以配置的更加细化，比如原先是只支持线级别，现在支持点级别

比如这个hive依赖hadoopclient，但是还依赖某一个jar包的1.0版本，但是呢，这个hadoopclient依赖这个jar包的2.0版本，然后这两个jar包放到一起，肯定报错，因为名字一样，版本不一样，使用就会紊乱

优化，将这个hadoop client的jar包放到另外一个空间，隔离起来，这样就不会乱了

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以上就是关于冷数据是什么意思，带你理解冷数据和热数据的意思的全部内容，以及冷数据是什么意思的相关内容，希望能够帮到您。

冷数据是较长时间之前的状态数据，即用户画像数继材评拿取露据；温数据是非即时的状态和行为数据。数据中心是全球协作的特定设备网络，用来在internet网络基础设施上传递、加速、展示困即加离看较特早、计算、存储数据信息。在今后的发展中，数据中心也将会成为企业止制危式持让竞争的资产，商业模式来自也会因此发生改变。随着数据中心应用的广泛化，人通府飞朝让工智能、网络安全等也相继出现，更多的用户都被带到了网络和手机的应用中。随着计算机和数据量的增多，也可通过不断学习积累提升自身的能力，是迈向信息化时代的重要标志。

冷数据中心是什么意思

冷数据是较长时间之前的状态数据，即用户画像数据；温数据是非即时的状态和行为数据。数据中心是全球协作的特定设备网络，用来在internet网络基础设施上传递、加速、展示、计算、存储数据信息。在今后的发展中，数据中心也将会成为企业竞争的资产，商业模式也会因此发生改变。

冷数据是较长时间之前的状态数据，即用户画像数据；温数据是非即时的状态和行为数据。数据中心是全球协作的特定设备网络，用来在internet网络基础设施上传递、加速、展示、计算、存储数据信息。在今后的发展中，数据中心也将会成为企业竞争的资产，商业模式也会因此发生改变。随着数据中心应用的广泛化，人工智能、网络安全等也相继出现，更多的用户都被带到了网络和手机的应用中。随着计算机和数据量的增多，也可通过不断学习积累提升自身的能力，是迈向信息化时代的重要标志。

有哪位大神知道什么是冷数据存储？

冷数据没有具体的频次定义，要根据具体的需求来界定。比如大家经常使用的微信朋友圈，腾讯公司一天上载的照片超过10亿张。如果每张照片有十几个人点赞，一天内的访问量将超过100亿次以上，这就是热数据。但是第二天，点击率就会大大降低，迅速变冷。一周以后就变成了温数据。一个月以后基本就没什么人访问了，就变为冷数据了。但是冷数据又不能丢，而且每天都在积累。数据中心80%都是冷数据

最近在研究NAS，看到热数据和冷数据，这两个名词有什么具体含义吗？另外能不能推荐下NAS的相关设备

热数据指日常需频繁访问的在线类数据，冷数据指无需经常访问的离线类数据。目前企业会将冷数据和热数据都放在NAS里随时读取，其实这样一来热数据和冷数据有些模糊了。NAS设备群晖和威联通比较热门，NAS硬盘选东芝N300吧，各种容量规格都有，运行起来也非常稳定，不管个人还是公司都可以用。

sql 什么是冷数据

冷数据是较长时间之前的状态数据，即用户画像数据；

温数据是非即时的状态和行为数据；

热数据指即时的位置状态、交易和浏览行为。

如鱼饮水，数据冷暖如何自知？

伴随着万物互联时代的来临，“云数物智链”等信息技术高速发展，全球数据呈爆炸式增长，PB 级规模的数据越来越常见。海量数据也是有“温度”的，在其呈指级增长的同时，也出现分层特征，按照被访问频率从高到低进行分类，可以将数据为热数据、温数据、冷数据。

热数据

热数据需要被计算节点频繁访问的在线类数据。

热数据因为访问频次需求大，效率要求高，所以就近计算和部署， 数据缓存、在线存储、近线备份 ，以实现数据快速访问及高速处理。

温数据

温数据是即时的状态和行为数据，也可以简单理解为把热数据和冷数据混在一起就成了温数据。如果整体数据量不大，也可以不区分温数据和热数据。

冷数据

一般很少变化的、长时间固定的数据或者属性，如：

· 过时的项目

· 日常记录和维护的数据

· 归档并进入长期保存的数据

· 其他需要记录的数据

随着数据量的飞速增长，数据由“热”变“冷”现象也日益凸显，按照二八定律”，经过一段时间的使用，80%以上的数据都会变成冷数据。而离线存储为海量冷数据提供 安全性高、保存时间长、维护成本低、不可篡改 的存储方式。

冷热数据的分层是根据访问的频次来划分的，而不是数据的价值。一方面，冷数据的价值并不一定比热数据低，而且还会随着时间的推移变得更为重要，因此对于海量冷数据也需要确保其长期安全存储；另一方面，不经常访问的冷数据占据了大量的在线存储资源，会造成严重的资源浪费，需要及时转移到离线存储中。

国家发布的 发改高技〔2021〕1742号《贯彻落实碳达峰碳中和目标要求推动数据中心和5G等新型基础设施绿色高质量发展实施方案》 指出，有序推动以数据中心、5G为代表的新型基础设施绿色高质量发展，助力实现碳达峰碳中和目标。立足新发展阶段，贯彻新发展理念，构建新发展格局， 统筹处理好发展和减排、整体和局部、短期和中长期的关系，加强 强化数据、算力和能源之间的协同联动，加快技术创新和模式创新， 坚定不移走绿色低碳发展之路。

※ 强化统筹布局 ，优化数据中心建设布局；

※ 提高算力能效 ，加快建设绿色数据中心；

※ 创新节能技术 ，高效节能技术攻关降低基站设备能耗；

※ 优化节能模式 ，加强自动化、智能化能耗管理，降低能耗；

※ 利用绿色能源 ，提升可再生能源在数据中心能源供应中的比重；

※ 促进转型升级 ，促进传统行业数字化转型。

那么，如何在双碳经济的要求下做好冷数据的长期安全存储工作？

冷数据存储和热存储有什么区别？

冷数据存储系统是面向海量数据归档应用推出的一款大容量低功耗解决方案，前端采用高性能ARM存储 NxStor，提供高效处理、快速响应能力；后端采用高密度微集群NxCells，提供海量存储空间；基于全ARM架构，整套集 群存储系统节省一半以上的功耗；并可提供按访问耗能、自动归档、灵活调阅、容量线性扩展等特性。 可以找下瑞驰信息技术咨询，我们就是找他们做的这块的解决方案。

归档盘是干什么用的？

想了解归档硬盘是什么，咱先了解一下冷数据，这样会更容易明白。业界根据数据的访问频度将数据分为热数据、温数据和冷数据，数据显示，他们分别占总数据总量的比例约为5%、15%、80%。冷数据通常意味着不会经常被访问的数据，但还企业还是希望保留的数据，它是占比重最大的数据，需要归档硬盘这种高容量、高能效、成本低的特殊硬盘阵列存储。

什么样的企业需要归档硬盘呢？

以百度为例，它拥有EB级别的海量数据存储，收录了相当于5000个国家图书馆的信息容量，同时承担着每天百亿次的访问请求。他的冷存储数据量之大不言而喻，百度设计开发了一套针对数据分级分层存储的冰山冷存储解决方案，解决方案用的是希捷8TB归档硬盘（Archive HDD），希捷归档盘针对冷数据存储设计，独有的SMR技术提供了同等容量下最具性价比的存储产品，企业级的产品设计确保即使在最严酷的数据中心环境中也可实现高效而经济的冷存储运行，可靠性极强， 5900的转速可以大大降低硬盘功耗，能够可靠地节约能源，节省成本。具备抗多盘位旋转振动功能，可在高密度的环境中实现一致的企业级性能，提高系统容量，借助更少的组件提高系统和人员效率，同时降低功耗成本，快速的读写速度也可以满足毫秒级响应速度的需求。

海量冷数据存储处理是什么意思？？

所谓海量数据处理，无非就是基于海量数据上的存储、处理、操作。何谓海量，就是数据量太大，所以导致要么是无法在较短时间内迅速解决，要么是数据太大，导致无法一次性装入内存。你可以咨询下瑞驰信息技术，他们这块专业的公司。

什么是冷数据存储，为什么存储系统需要做到冷热数据分离？

规则字是低位地址为奇数，否者是非规则字，非规则字读取需要两周期，而规则字只需要一个周期，所以要避免非规则字。可以咨询一下瑞驰他们也在做这一块。

php redis Hash 怎么通过 一个指定的value 查找到对应的 key 值

phpredis是php的一个扩展，效率是相当高有链表排序功能，对创建内存级的模块业务关系很有用;

如果对系统存储使用的数据以两种角度分类，一种是按数据的大小划分，分成大数据和小数据，另一种是按数据的冷热程度划分，分成冷数据和热数据，热数据是指读或写比较频繁的数据，反之则是冷数据。

可以举一些具体的例子来说明数据的大小和冷热属性。比如网站总的注册用户数，这明显是一个小而热的数据，小是因为这个数据只有一个值，热是因为注册用户数随时间变化很频繁。再比如，用户最新访问时间数据，这是一个量比较大，冷热不均的数据，大是数据的粒度是用户级别，每一个用户都有数据，如果有一千万用户，就意味着有一千万的数据，冷热不均是因为活跃用户的最新访问时间变化很频繁，但是可能有很大一部非活跃用户访问时间长时间不会发生变化。

大体而言，Redis 最适合处理的是小而热，而且是写频繁，或者读写都比较频繁的热数据。对于大而热的数据，如果其它方式很难解决问题，也可以考虑使用 Redis 解决，但是一定要非常谨慎，防止数据无限膨胀。原因如下：

首先，对于冷数据，无论大小，都不建议放在 Redis 中。Redis 数据要全部放在内存中，资源宝贵，把冷数据放在其中实在是一种浪费，冷数据放在普通的存储比如关系数据库中就好了。

其次，对于热数据，尤其是写频繁的热数据，如果量比较小，是最适合放到 Redis 中的。比如上面提到的网站总的注册用户数，就是典型的 Redis 用做计数器的例子。再比如论坛最新发表列表，最新报名列表，可以控制数量在几百到一千的规模，也是典型的 redis 做最新列表的使用方式。

另外，对于量比较大的热数据（或者冷热不均数据），使用 Redis 时一定要比较谨慎。这种类型数据很容易引起数据膨胀，导致 Redis 消耗内存巨大，让系统难以承受。薄荷的一个惨痛教训是把用户关注（以及被关注）数据放在 Redis 中，这是一种数据量极大，冷热很不均衡的数据，在几百万的用户级别就占用了近 10 GB左右内存，让 Redis 变得难以应付。应对这种类型的数据，可以用普通存储 + 缓存的方式。

如果用对了地方，比如在小而热的数据情形，Redis 表现很棒，如果用错了地方，Redis 也会带来昂贵的代价，所以使用时务必谨慎。