京东对象存储

发布时间: 2022-12-25 14:41:46

① 有哪些云服务器比较好

较好的云服务器平台有阿里云、腾讯云、网络云、京东云、七牛云。

相关介绍：

1、阿里云：

创立于2009年，是全球领先的云计算及人工智能科技公司，致力于以在线公共服务的方式，提供安全、可靠的计算和数据处理能力，让计算和人工智能成为普惠科技。

2、腾讯云：

腾讯云有着深厚的基础架构，并且有着多年对海量互联网服务的经验，不管是社交、游戏还是其他领域，都有多年的成熟产品来提供产品服务。腾讯在云端完成重要部署，为开发者及企业提供云服务、云数据、云运营等整体一站式服务方案。

5、七牛云：

七牛云存储（现已更名为“七牛云”）是国内领先的企业级公有云服务商，致力于打造以数据为核心的场景化PaaS服务。

② 在Windows上自建nfs，性能比较差，这个怎么办

本文描述了在应用环境为Windows系统下，需要使用文件存储的场景。本文采用了私有化部署的方式向用户提供了文件共享存储服务。用NFS协议，搭建Windows环境NFS服务，为Windows系统下的云主机提供共享访问服务。
存储格式都有哪些？
文件、块和对象是三种以不同的方式来保存、整理和呈现数据的存储格式。这些格式各有各的功能和限制。文件存储会以文件和文件夹的层次结构来整理和呈现数据；块存储会将数据拆分到任意划分且大小相同的卷中; 对象存储会管理数据并将其链接至关联的元数据
块存储
块存储主要是将裸磁盘空间整个映射给主机使用的，就是说例如磁盘阵列里面有5块硬盘（为方便说明，假设每个硬盘1G），然后可以通过划逻辑盘、做Raid、或者LVM（逻辑卷）等种种方式逻辑划分出N个逻辑的硬盘。（假设划分完的逻辑盘也是5个，每个也是1G，但是这5个1G的逻辑盘已经于原来的5个物理硬盘意义完全不同了。例如第一个逻辑硬盘A里面，可能第一个200M是来自物理硬盘1，第二个200M是来自物理硬盘2，所以逻辑硬盘A是由多个物理硬盘逻辑虚构出来的硬盘。）
典型设备：磁盘阵列，硬盘
文件存储
为了克服块存储文件无法共享的问题，所以有了文件存储。主要功能是通过网络（一般是局域网）让不同的主机系统之间可以共享文件或目录。本文文件存储采用NFS协议，NFS客户端（一般为应用服务器，例如Web）可以通过挂载（mount）的方式将NFS服务器端共享的数据目录挂载带NFS客户端本地系统中（就是某一个挂载点下）。从客户端本地看，NFS服务器端共享的目录就好像是客户端自己的磁盘分区或目录一样，而实际上确实远端的NFS服务器的目录。
典型设备：FTP、NAS
对象存储
对象存储系统（Object-Based Storage System）是综合了NAS和SAN的优点，同时具有SAN的高速直接访问和NAS的数据共享等优势，提供了高可靠性、跨平台性以及安全的数据共享的存储体系结构。对象存储主要操作对象是对象（Object）。和文件和对象存储相比，没有随机读写的接口。和文件存储相比，没有目录树的概念。协议更注重简洁。
典型设备：内置大容量硬盘的分布式服务器、京东云OSS即对象存储
文件存储的适用场景
文件与较底层的块存储不同, 上升到了应用层, 一般指的就是NAS ,一套网络储存设备, 通过TCP/IP进行访问, 协议为NFSv3/v4由于通过网络。下面简单介绍以下NFS存储适用的两个场景，当然，还有更多的场景适合使用文件存储，本文不一一列出。
Web 服务
前端面向终端用户的服务由多台web服务器提供，多台服务器需要共享文件存储，文件系统、文件命名约定和权限等符合应用系统需求。
媒资管理
媒体行业由于其工作流和媒资是一直变化的，很多用户使用多云或混合云，媒体的剪辑、编辑在本地进行，存储和分发在云端，由于文件存储可以和现有的系统轻松的集成，因此，很多用户将文件存储用于媒资管理。
Windows环境下的NFS文件服务的搭建

选择Windows系统搭建NFS协议文件存储系统的优势如下：
系统交付后由用户进行维护，用户对Windows系统熟悉；
部分应用系统只能访问文件存储；
微软的SMB协议是面向网络连接的共享协议，对网络传输的可靠性要求高，常使用TCP/IP；NFS是独立于传输的，可使用TCP或UDP，同时考虑后期有linux系统扩容需求，故选择NFS协议。
京东云提供Linux环境的文件存储服务，无需另行搭建。（详见https://www.jdcloud.com/cn/procts/cloud-file-service）
本设计的优势：
共享访问-您在同一子网内的多台云主机可以共享同一个云文件服务中的文件存储系统。对于多个应用实例需要共享通用数据源的场景，特别适合使用云文件服务实现。
易于使用-支持标准的NFS协议，提供全托管的服务，无需修改应用，通过标准的文件系统挂载步骤即可实现无缝集成。极大降低迁移成本，简化云上项目开发。
稳定可靠-本系统存储基于京东云云硬盘，采用3副本冗余存储，提供超强的稳定性和可靠性，满足应用服务对文件系统的可用性和可靠性需求。
易于扩展-本系统存储基于京东云云硬盘，可根据业务需求进行存储空间的扩展。
一、创建NFS服务主机
1、创建实例
在京东云上创建一台云主机，作为NFS服务器；NFS服务要和已有云资源创建在同一区域，同一VPC中。
登录京东云控制台，选择弹性计算-云主机-实例，选择创建实例所属地域，点击“创建”按钮，进入云主机购买页面。

2、选择计费模式
包年包月和按配置计费，包年包月按一个正月进行购买付费，按配置计费按照实际使用的时长（精确至秒）每小时进行扣费。

3、地域与可用区选择
在此步骤仍可以选择实例对应的地域（华北-北京、华南-广州、华东-宿迁及华东-上海）及可用区，请注意“不同地域资源内网不互通，创建之后不可更改”，如果所选地域限额已满，可以通过提交工单提升限额。

4、创建方式选择
提供三种创建方式自定义创建、使用实例模板创建、在高可用组内创建，后两种需要您预先创建好实例模板和高可用组，我们使用保持默认选项“自定义创建”。

5、选择windows系统镜像
镜像分为云硬盘系统盘镜像及本地盘系统盘镜像，前者仅支持创建系统盘为云硬盘的实例，后者仅支持创建系统盘为本地盘的实例。因为搭建windows系统环境的NFS存储，故镜像选择官方-windows server-windows server 2012 R2标准版。

6、选择实例规格
实例的规格支持用户自定义选择，从最小的1核1G（如g.s1.micro）到72C576GB（如m.n2.18xlarge），用户可以根据不同业务场景选择实例规格及相应配置。考虑到NFS对主机计算性能要求不高，选择2核4G规格主机。

7、配置NFS存储
云主机数据盘：数据盘为NFS系统存储盘，可以根据实际业务需要选择容量。（此处选择20G为例）

8、配置实例网络
选择私有网络及子网：VPC子网选择与需要访问NFS存储的云主机所在的VPC。
选择内网IP分配方式：如对内网IP地址没有特殊要求，可以不指定由系统自动在子网可用网段内分配，如需指定请在提示范围内输入，系统会校验IP是否可用。须注意的是，若选择自定义内网IP地址，则无法批量创建实例。
9、选择安全组
实例在创建时必须绑定一个安全组，若当前地域下未创建自定义安全组，可以在系统创建的三个默认安全组中选择一个绑定（每个私有网络创建成功之后都会自动创建三个默认安全组），也可以通过快速入口前往安全组页面创建安全组。由于官方镜像系统内防火墙默认关闭，建议绑定仅开放22端口（Linux）或3389端口（Windows）的安全组，实例创建之后再根据访问需求创建新的安全组并绑定。

10、配置公网带宽
带宽计费方式：京东云提供按固定带宽和按使用流量两种带宽计费类型的弹性公网IP，按固定带宽计费按购买时设置的带宽上限值付费，而与实际访问公网所用带宽无关，按使用流量计费则根据您实时访问公网的实际流量计费。
线路：弹性公网IP线路分为：BGP和非BGP，若您需要更快更高效的网络接入请选用BGP。
带宽范围：1Mbps~200Mbps。在创建主机过程中可以暂不购买公网IP，完成主机创建后，再进行绑定。
NFS存储如果只供VPC内云主机使用，可以不购买公网IP和带宽。

11、设置实例名称、描述
您需要设置创建的主机名，名称不可为空，只支持中文、数字、大小写字母、英文下划线“ _ ”及中划线“ - ”，且不能超过32字符，如果为批量创建购买，名称以“xxx1”、“xxx2”依次显示。同时支持为实例添加描述，描述允许为空，若添加长度不能超过256字符。

12、设置密码
可以选择“立即设置”密码，也可以选择“暂不设置”（系统会以短信和邮件方式发送默认密码），密码除了用于SSH登录实例时的密码，也是控制台通过VNC登录实例的密码。

确认云主机数量及购买时长购买数量受限该地域您云主机、云硬盘、公网IP限额以及所选子网剩余IP数量，若限额不够，可通过提交工单提升限额。若购买包年包月实例，则需要设置购买时长，最短为1个月，最长为2年，支付十个月费用即可享受一年服务。若需要更长服务时长请提交工单。
点击确认后，返回到控制台，显示创建中，待状态为运行，NFS服务主机创建完毕。

13、登陆云主机

14、添加数据盘
打开，开始菜单-服务器管理器-文件和存储服务-磁盘，如下图：

选择数据硬盘，右键选择新建卷，文件格式为NTSF

二、建立NFS服务

1、安装NFS服务器端组件
打开，开始菜单-服务器管理器”，在主页仪表板中单击“添加角色和功能”，如下图所示。

在“开始之前”对话框中，会显示配置成NFS服务器必要的前提步骤，请按文字介绍的注意事项确认一下，如果没有问题的话，可以单击“下一步”，如下图所示：

在“安装类型”对话框中，选择“基于角色或基于功能的安装”，然后单击“下一步”，如下图所示：

在“服务器选择”对话框中，选择“从服务器池中选择服务器”，然后单击“下一步”：

在“服务器角色”对话框中，选择“文件和存储服务”中“NFS服务器”，然后单击“下一步”，如下图所示：

继续单击“下一步”，如下图所示：

在“确认”对话框中，可以看到我们从第一步到最后一步选择的参数等信息，如果有要修改的地方，可以单击“上一步”返回修改，确认没有问题的话，可以单击“安装”，如下图所示：

至此，Windows系统的NFS服务端安装完毕，根据提示重启服务器。

2、创建共享服务
NFS服务端安装完毕，回到服务器管理器，选择文件和存储服务

选择共享-启动新加共享向导

选择“NFS共享-快速”

选择数据盘，设置共享名称

选择“身份验证”相关配置，如下图所示：

设置共享权限，权限请根据实际需要设置

创建完毕，显示”已成功创建共享“，如下图所示：

3、设置共享文件夹
在要设定共享的文件夹属性中，选择“NFS共享”栏位，点击“管理NFS共享”，在“NFS高级共享”对话框中，选择并勾选“共享此文件夹”：

返回服务器管理器，共享对话框中，可以看到刚才新建的文件夹共享已经成功
参考资料：
1、文件存储、块存储还是对象存储？redhat官网
2、块存储、文件存储、对象存储这三者的本质差别是什么？．知乎．2016-1-1[引用日期2017-10-04]
（https://ke..com/reference/18736489/a856jWYROoQogtX1hq-v--）
3、今非昔比：块存储的复杂度提高．TechTarget存储[引用日期2015-10-21]（https://ke..com/reference/18736489/_rJK0l8aRaFmmhbzPj4Kk-4OMDrn9AGlEt1D-YeUws8wnhuYuc7rJUcaI-B0fg）

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③ 青云李威：在云上做大数据平台有什么独特的挑战

7月18日,"云用户生态发展论坛暨第三届中国云计算用户大会"在北京国家会议中心召开。在下午的会议中，青云QingCloud系统工程师及大数据平台负责人李威带来主题为“大数据云平台之最佳实践”的精彩演讲，以下是他的演讲实录：
李威：大家好，我是QingCloud青云的系统工程师李威。今天我讲的这个话题可能技术性有点强，可能需要大家费点脑子。分成几大块。第一，先说一下云计算和大数据的关系。第二，在云上做大数据平台有什么独特的挑战。第三，我们会讲一下大数据平台它有一个比较基本的，或者说通用的一个系统架构是什么样子。最后，分享一些我们自己的，包括和在客户那儿的一些跟大数据相关的最佳实践。
大数据的例子，我就不说太多了，说一些我们的一些企业客户的。比如说第一个是一个非常大型的一个跨国的一个互联网社交企业。然后他们会用我们在云上的大数据的一些平台，包括一些具体的技术，会做比如用户画像。就是你在社交网络里面，然后为什么推荐给你的朋友正好是你可能会认识的，然后为什么推荐给你的信息可能就是你感兴趣的。这个都是用户画像用大数据来做的。
第二，像一个非常大型的互联网的金融企业，它会用大数据做一些风控分析。因为在互联网金融，尤其是互联网金融行业里面，它之所以可以和传统金融PK，就是因为它在风控这方面可以用大数据技术把风险控制的非常小。大家可以想一想，在P2P平台上面，凭什么没有像以前传统银行各种人来调查你，没有什么抵押金，但是可以让你用钱。包括政府部门海量信息检索，比如它需要把全国的各种部门联合起来，然后我需要有一个犯罪嫌疑人他有没有可能在各个地方有一些其他数据，我可以搜索，可以挖掘，然后进行一些分析。
大数据很火，它跟云计算到底什么关系?其实我们认为大数据现在大家可能觉得到什么地方都听见大数据，其实很可能每个人说的不一样，也得人说的是大数据平台，有的人说的是大数据的某个产品，有的人可能说的是大数据的某个应用，比如Alpha Go。
尤其在企业里面，我们和客户谈的时候，客户第一个比较想不明白的就是大数据的产品和技术太多了，而且每个场景都区别不是那么明显。所以，在大数据这个技术里面，我们第一个要解决的就是到底怎么选择大数据的解决方案，怎么为企业做大数据解决方案。但是，每个企业需求变化又特别大，或者有很多企业，就是传统企业他们对大数据的需求不是非常明确，互联网企业他们需求变化非常快。按照传统的比如建一套大数据平台，可能花费很多成本，时间成本、人力成本，包括金钱。但是云平台，大家知道IaaS、PaaS、SaaS，最后所有东西都变成服务器。你要构建一个非常复杂方案的时候成本就低，因为你只需要按照服务构建的方式来做，而且这样非常灵活，如果你发现其中方案某一部分有问题，你可以很快的替换掉，因为很多都是平台上的服务。所以，它可以满足你的业务不确定性的需求，包括业务弹性的需求。因为大家知道现在变化太快了。
第二，云计算给大数据带来的好处是什么?比如它可以自动化运维，一些复杂系统的安装、部署、监控都不用你自己做，在界面上非常快的就可以，非常简单就能做完。然后还有一些包括稳定、性能，这个不多说了，云计算的好处大家肯定知道特别多，说几个有意思的。
比如，网络和存储，计算引擎的切换，这个比较有意思。也就是当你的平台足够复杂，足够大的时候，每块部分都是一个服务器，每一块变成一个服务器之后，可以非常灵活的替换掉它，把他换成别的产品实现，或者别的技术实现。后面就是Service Orchestration，就是比如你有一个界面，需要画各种图，或者工具也好，但是他们有一个非常致命的缺点，你画的那个图是不能执行的，就是是不能部署，不能执行的。Service Orchestration是给你一个大的拓扑图，这也是青云今年年初发布的一个产品，叫做资源编排。可以在云平台把一整套的架构部署出来，这是云上他们这些带来的一些好处。
云上大数据平台的挑战。很多企业做大数据平台在物理机上做，为什么没有在云上做?因为挑战非常多。第一，稳定性的挑战，比如高可用、灾备。第二，性能。一直被人垢病的，因为你是虚拟机，肯定没有网络机的硬盘快。在青云第一个IaaS层的稳定性已经运行好几年了，没有太多可说的。垢病性能这一块，我们去年做了软件定义网络的2.0，2.0出来之后，这个是为云计算，为大的IaaS平台专门研发的一套SDN，可以做到点对点之间的网络传输，可以达到物理网卡。第二，在硬盘这块一直被垢病的，我们容器技术，可以把硬盘的技术降的非常低。第三个好处就是迁移，迁移技术非常好，因为现在已经有一些比较成形的，比如关系型数据库和非关系型数据库。
我们说解决这些挑战之后，我们会有一个大数据的平台系统架构出来这个架构其实都是一个非常通用的架构。就是你可能在很多企业里面，不管京东、美团、亚马逊，可能看到的基本都是这样的样子。其实先从左开始看起，其实是一个数据的生命周期，就是数据从哪个地方收集，可能是日志，可能是传感器，收集过来到中间的核心平台，最下面一层就是IaaS，青云所有PaaS层的服务都是基于IaaS做的，就是都是在云上面的。然后到第一个就是存储。中间三个大块，第一个叫实时计算，叫Storm，当然Twitter现在出来的可能宣称比Storm更强。第二，就是Batch Processing，第三个就是Big SQL，包括像Kylim等。右边就是你做所有平台可能都会做的，包括它的数据管理、监控、安全，包括用来做分布式的配置中心的一项东西。
所有的数据经过存储、计算之后，你可能会通过一些，就是你想要一些非常好的用户友好的方式使用这些数据，我们一般可能会把数据提交到比如说像一些交互性比较好的技术组件里面，这样在最上层，不管报表还是可视化，像Hadoop生态圈里面比较流行的做可视化就比较方便。
我现在画的这个图里面，基本上就是在大数据的生命周期里面最核心的，或者说最主流的产品或者技术都涵盖在里面了，青云自己的大数据平台也是按照这个架构来做的。
接下来先说一下，我会按照这个架构，挨个的挨个的说。第一，先说一下计算。计算上面最经典的就是Hadoop，这个图不需要太多说。如果大家平时研究大数据，可以提一点，从2.0后之，它的HDFS有高可用，把之前的变成Yarn来支持，这样会提升很大的性能。第二个计算型的架构就是Spark，比如它上面有主流的一些功能。如果做实时计算，Storm肯定首选的。MapRece延迟非常高，但是吞吐量很大。MapRece的硬盘非常高，Spark Streaming由于它是硬盘计算，所以计算还好。如果之前有一些Hadoop生态圈的基础，可能选Spark比较好，如果不是要求非常实时，因为Spark平台非常强，它本身就是一个平台，现在的平台发展非常快，所以可能选Spark，对你要求非常高，现在我们碰见的客户都有。第二，Big SQL里面，提几个，一个是Phoenix，提供了SQ语言上包装的产品。第二种就是MPP的。
存储。最初就是HDFS，第一，一定是为大文件设计的，不是为海量小文件设计的。如果想处理海量小文件，在青云平台上有一个想象就是对象存储，我们当时设计的时候不管文件什么类型，不管文件什么大小，都可以用这个存储。HDFS为什么不能存海量小文件，原因很简单，像Linux里面所有数据都有一个索引，如果存海量小文件，索引的数据有一个特点，不管数据文件大还是小，索引的数据都是一样的大。存海量小文件的时候其实文件没有多大，它会非常影响性能，导致数据整个存储空间没有利用慢，但是性能已经不可用了。
第二个比较主流的存储就是Hbase，Hbase是架构在HDFS之上，它可以存非常宽的样表，也可以存非常高的样表，所有表的数据分布在每个节点上，其实它的架构比这个复杂多了。其实你可以看成对应一个表的概念。不知道大家有没有人看Hbase，可能刚开始看Hbase比较费解，因为它是列式的存储，和以前看到的数据库解的不一样。其实它的定义非常简单，就是最上面，第二行那句话，是一个稀疏的、分布式的、多维的、持久化的一个影射。稀疏的就是是一个单位格的比，Hbase在存储格式上已经解决了这个问题，可以存一个稀疏的表。第二，分布式的就不用解释了。这个图里面可以看到有一些时间戳的概念在里面，这是一个比如第一个是一个记录的Row Key，然后有一个Column Families，然后有一个版本号。
存储里面的选型，刚才说了几个，做存储选型怎么选?并不一定是一开始肯定会听到很多人说Hbase一定比HDFS快，这些说法都是不责任的，都是一定要在什么场景下。比如说Hadoop，这样的方式就是在做全局文件扫描的时候是快的，但是像Hbase做随机存储的时候是快的，所以也是分场景的。但是像中间这个KUDU，昨天一个客户说他们正在用一个KUDU，属于一个中间的方案，介于HDFS和Hbase之间的一个存储引擎，现在还没有看到大规模的生产应用。这个就是今年年初做的一个数据仓库，Greenplum Database，是去年开源的。之前Greenplum的核心就能工业他们自己出来，它最大的一个好处，我们觉得有几个，第一个是标准的SQL，你可能看到很多市面上的产品都说支持SQL，但是其实都不是标准的。不是标准的意味着什么?比如很多语法不一样，你以前像数据工程师，数据分析师，他们用的比较高级的用法都没法用。但是，Greenplum Database不一样，因为它的核心计算引擎我们觉得比MySQL更好，它还有很多别的特点。
我们说完计算的产品，说完存储的产品，接下来一些数据的传输。数据传输我们说一个最经典的Kafka，是分布式、可分区、多副本、低延迟的。低延迟什么意思?左右这两张图长的很像，其实就是Kafka相当于进入和留出的数据，Kafka就是领英开源的，因为我们平台提供了Kafka服务，他们现在也在用，这是他们是使用出来的一个产品。意思就是Kafka的延迟非常低，基本数据不落下来，直接就出去了。
为什么它可以这样?有两个非常本质的原因：第一，它在写数据的时候是直接写到PageCatch里面，往外发的时候直接通过Linux发出去的，所以它的吞吐量延时非常低，这是两个核心的原因。Kafka的架构非常简单，就是三个松偶合的，比如最上层是它的生产者，然后是一个集群，中间是一个服务器，Kafka的服务器，下面是它的消费者。它的生产者一个集群都可以往broker里面发数据，相当于broker把数据发到第一个Partition里面，第二个发到第二个Partition里面，Partition第一个主要概念就是你发布的消息是什么，你生产出的消息相对于在Kafka里面有几个队列，每个队列就是一个Partition。
第二个集群就是它的消费者，消费者可以提比较重要的一点，它有一个消费组的概念，这个组的概念非常重要。当你想把一个Topic的消息想多播出去，想被很多个消费者处理的时候，这个时候需要建多个消费组，这个消息才能被多个消费者来消费。如果只建了一个消费组，哪怕这个消费组有好几个消费者，每次都是由一个消费者处理的。第二个问题，就是消费组里面消费者的数量，这里面一个是两个，一个是四个，就是一个消息里面有四个Partition，如果有四个消费者，正好一对一，每个消费者消费一个Partition，如果只有一个消费者，有一个会消费两个Partition。这种情况比较好。有一种情况要避免，就是比如有5个消费者，你那个Topic只有4个队列，你就会浪费掉一个消费者。这个是需要注意的。
说完了计算，说完了存储，说完了传出，然后说一些我们碰到的问题。第一个大问题就是复制因子的问题，为什么原生的不用考虑，但是云上为什么要独特考虑呢?原因很简单，因为在云上面所有的服务都是基于IaaS做的，IaaS这一层本身有高可用，就是它的数据本身就是有副本的，如果你还照搬物理机上的做法，你就找三个副本，你想想2×3就是6个。所以，第一个就是要去副本，把它用两个副本，这是我们最开始想的方案，用两个副本就行了。但是，后来我们觉得两个副本还是2×2=4，还是空间浪费上会多一点。
后来我们想更高级的方案是什么?就是我们在IaaS这一层提供一种能力，让PaaS层可以选择，说我要几个副本，就是变成一个选项，这样比如像大数据这样，或者非常脆弱的应用，但是有时候比如不需要，有它自己的一个副本的策略，完全不需要IaaS层的副本，这个时候就根据你自己的配置，或者根据你自己的产品的需要可以配置IaaS层的副本策略，这样跟物理就是一样的了。
这个参数调优，比如像典型的大数据里面每个产品或者每个平台都有两三百个参数，这个太正常了，这个时候做调优第一个重要的步骤就是你应该知道我们应该尽量去知道这些调优的参数之间什么关系，他们之间到底什么关系，不能只知道每一个参数是干什么的，要不然调一个，影响另外一个，或者调按没有任何反应，那是因为你没有把这个关系搞清楚。像这样的图，可以把yarn里面的Node Manager都弄的比它小，然后是yarn里面分配的内存，这个之间的关系嘎明白，在做性能调优的时候是很重要的。
最后一个比较重要的最佳实践就是在数据格式上，这个肯定很多人都会忽略。但是在大数据里面非常重要，为什么?因为数据很大，数据量非常大的时候，如果不注重数据格式就会导致这几个问题。比如可能性能会下降，然后你的空间反而浪费了很多，成倍的上升。
其实数据格式比较注意的项非常多。我们挑出两个比较重要的准则，第一这个数据格式要可分隔。可分隔支持的格式有这些，比较多的像Avro、Parquet Lzop+index、SequenceFile，不支持的就是XML、JSON文件。
然后可块压缩的，支持的就是Avro、Parquet、Lzop+index、SequenceFile，不支持的就是CSV、JSON记录。大家可以想一下，我们在大数据平台里面计算都是并行计算，它所有的数据都是分开来计算的，然后每一个分片对它进行计算，所以，第二个是可块压缩的。其实还有很多点，比如数据格式是不是支持眼镜的，像Avro就支持，就是数据格式的老版本和新版本还是可以兼容的。包括像SequenceFile，可伸缩，可压缩，但是它只在Hadoop这个生态系统，不像Avro和Parquet。我们7月28号在北京饭店有一个青云自己的用户大会，我们只负责服务，上面都是各个行业的精英讲他们自己技术的干货，产品的干货，我们是这样形式做的。

④ 有人知道京东云仓是什么吗

京东云仓是京东赋能给商家或者企业的一个模式，京东云仓跟京东仓是共享系统，产品在自己的云仓就可以自己打京东物流的标记，这样来获取更多的流量。

云仓库是指实体打造仓库在线互联网平台，联通全国各大仓库管理系统后台端口，实现仓库数据及时上传至云仓库平台，云仓库将所有仓库数据集合，通过数据分析来整合全国物资和信息的整合处理分析，到时全国的仓库所有货源将会得到很好的分流和整合，而今后所有的公司也将节省很多精力来管理全国货物的流通存放。

(4)京东对象存储扩展阅读：

一、“云仓”由来

云仓模式，具体来说，是指百世物流用IT手段，设置了云平台，再与在电商销售的品牌企业形成合作关系，当消费者购买后直接接入到云平台，云平台依据消费者选择的快递企业下单，对无选择快递的订单自行分配给快递企业，包括自己的快递业务。

而这些合作的线上销售企业都将库房设立在百世物流的仓库内，关于线上、线下的业务链模式，百世物流命名为“百世云仓”，旨在物流产业链条的上下贯通。

二、竞争优势

1、云仓的系统是跟百世的业务绑定的，可以同步创新。

2、云仓可以不断融入最新的技术。

3、云仓的系统作为一个独立的第三方架构，可扩展性极强。

⑤ 国内云服务器哪家好

国内较好的云服务器平台有阿里云、腾讯云、网络云、京东云、七牛云。

京东对象存储

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