PB级大数据存储与分析解析

PB级大数据存储与分析解析

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PB级大数据存储技术与分析技术解读

2018年12月2日

目录

一、PB级大数据存储技术解读2

二、大数据分析系统应规避的问题5

三、剖析Hadoop和大数据的七误解8

四、6个优秀的开源文件系统助力大数据分析13

五、大数据与关系型数据库是否水火不容？NO (17)

六、大数据探讨：如何整理1700亿条Twitter发布信息？21

七、畅谈阿里巴巴的大数据梦26

八、Twitter利用Storm系统处理实时大数据35

一、PB级大数据存储技术解读

对于存储管理人员来说，大数据应该分为大数据存储和大数据分析，这两者的关系是——大数据存储是用于大数据分析的。然而，到目前为止这是两种截然不同的计算机技术领域。本文就重点解读一下PB级大数据存储技术，希望对您有所帮助。b5E2RGbCAP

越来越多的存储产品都在融入大数据的概念和功能，并使之成为产品的一大卖点。但对于从事存储管理的专业人员来说，对“大数据”在具体应用场景中的特点和区别有所了解。p1EanqFDPw

大数据存储致力于研发可以扩展至PB甚至EB级别的数据存储平台；大数据分析关注在最短时间内处理大量不同类型的数据集。DXDiTa9E3d

在快速变化的技术趋势中有两个特点需要存储管理人员重视起来。

第一，大数据分析流程和传统的数据仓库的方式完全不同，其已经变成了业务部门级别和数据中心级别的关键应用。这也是存储管理员的切入点。随着基础平台(分布式计算或其它架构>变得业务关键化，用户群较以往更加地依赖这一平台，这也使得其成为企业安全性、数据保护和数据管理策略的关键课题。RTCrpUDGiT

第二，通常用于数据分析平台的分布式计算平台内的存储不是你以往面对的网络附加存储(NAS>和存储区域网络(SAN>——其通常是内置的直连存储(NAS>以及组成集群的分布式计算节点。这使得管理大数据变得更为复杂，因为你无法像以前那样对这些数据部署安全、保护和保存流程。然而，执行这些流程策略的必要性被集成在管理分布式计算集群之中，并且改变了计算和存储层交互的方式。5PCzVD7HxA

大数据分析和传统的数据仓库的不同

大数据分析中包含了各种快速成长中的技术。因此，简单用某一种技术尝试对其定义，比如分布式计算，会比较困难。不过，这些定义大数据分析的通用性技术可以用如下特征阐述：jLBHrnAILg

对于传统数据仓库处理流程效率和扩展性方面限制的感知。将数据，不论是结构化还是非结构化数据从多个数据源汇聚的能力。以及认识到数据的及时性是扩展非结构化数据源的关键，其中包括移动设备，RFID，网络和不断增长的自动化感知技术。xHAQX74J0X

传统的数据仓库系统通常从现有的关系型数据库中抓取数据。然而，据估计超过80%的企业数据是非结构化的，即无法关系型数据库管理系统(RDBMS>，比如DB2和Oracle完成的数据。一般而言，处于此次讨论的目的，非结构化数据可以看成所有无法简单转化到结构化关系型数据库中的所有数据。而企业现在希望从这些非结构化数据类型中抽取有价值的信息，包括：LDAYtRyKfE

邮件和其它形式的电子通讯记录

?网站上的资料，包括点击量和社交媒体相关的内容

?数字视频和音频

?设备产生的数据(RFID，GPS，传感器产生的数据，日志文件等>以及物联网

在大数据分析的情况下，查看远多于RDBMS的数据类型十分必要——这代表了各种重要的新信息源。并且随着每年非结构化数据存储总量较结构化数据增长率高出10到50倍，从业务角度看这些数据也变得更为重要。Zzz6ZB2Ltk 更重要的数据需要更专业的人员进行分析。但传统的数据仓库技术对海量非结构化数据的处理根本无法满足大数据的需求。所以，存储管理人员也应该更快的跟随技术潮流，更新自己的技术和知识结构，提高自己对大数据的管理和分析能力。dvzfvkwMI1

二、大数据分析系统应规避的问题

随着互联网技术的不断发展，数据本身是资产，这一点在业界已经形成共识。越来越多的企业涉足到大数据，但是大数据没有想象中的那么简单，所有大数据的属性，包括数量，速度，多样性等反映了数据库不断增长的复杂性。本文从安装、搭建等方面展示了大数据分析系统的应该规避的系列问题。rqyn14ZNXI

大数据分析前期要做的事

其实，每一个数据都有一个ETL，就是抽取、转化，然后去加载，包括做数据的清洗。如果数据大批量进来的话，有些数据可能是有问题的，马先生举了个例子：比如说，好多地址会写得比较模糊，如果要搜索北京这个词的时候，数据仓库里可能只有一个京字，这些都要统一整理成一个，比如说北京，这样后面分析就会简单，比如山东，有人会输入“鲁”字来进行搜索，而不是山东，这就需要在大数据分析前期做好数据清理工作，做规范化，这样后面的数据分析起来就方便很多。EmxvxOtOco

搭建大数据分析系统的注意事项

在搭建大数据分析系统时，有哪些需要注意的事项？马老师提到：首先要弄明白你所在企业需要什么样的数据，或者你想得到什么价值，想明白了再去

做。因为做数据不像做别的东西，一定明确知道要知道你要干什么，不然这个系统搭的时候会有很多困难，不知道该怎么搭，不知道用什么技术，也不知道数据进去是否在浪费。而目前的情况是：很多企业可能会先把架构搭出来，实际上这数据每天在算，但是不知道这数据带来什么价值，所以更多是一个业务驱动的。再举个例子：比如说中国移动就想挖一挖，到底是哪一个用户老欠费，哪一个用户用得多，用的多的就给他优惠多一点……如果他有这个需求，你再把这个需求下转给下面的人，按照这个需求去开发；SixE2yXPq5其次，需要选择适当的技术。比如说你一台机器够用的，不要用两台机器，能够进来报表就不要用交互报表，因为那个都是有技术成本的，并且上线的速度会慢很多。所以建议任何一个企业在搭建数据分析以前，要特别清晰地知道其搭建的需求和目的，选择什么方案，搭它来解决什么问题，针对需求你去做一个数据分析；6ewMyirQFL

再次，在没有时时性要求时，你不要自作主张，向老大提这个。因为大公司的批量已经做得非常完美了，可能批量已经带来35%的收入增加了，他要再做时时，再增加5%，而你现在什么都没有。如果说先要做时时，或者先要全部搞出来的话，可能要先一步一部把35%做好，把那个批量先做出来，然后再做时时，这样效果会更好。kavU42VRUs

不要滥搭大数据分析系统

技术这个东西都是相通的，没有一项改进都是说完全是重新造出来的，都是在改的，但是它带来的价值不一样，它带来的人的思考，就跟人从零售店买

东西和网商这种不一样，但是技术，零售店也会用一些数据库，网上也可能用，要在这个上面做一些转变。马老师谈到，好多国企<这里就不点名），就是为了上工程去上工程，称自己有海量数据。当问他需要搭建的大数据系统是用来干什么，他们的答案很出乎意料：先给搭起来，先存起来，需要的时候再用，就这种思想。其实这个是没有必要的。y6v3ALoS89

总结

虽然大数据现在炙手可热，大数据分析越来越火爆，很多企业都在试图拥抱大数据技术。但还是应该具体问题具体分析，因为大数据分析系统并非适合所有的企业，一些小型规模的企业在旧系统能满足需求的时候，就不要盲目地去追随潮流，舍弃旧的系统重新搭建，也可能解决了这个小缺口，但是可能会滋生其它更大的问题，这就得不偿失了。M2ub6vSTnP

三、剖析Hadoop和大数据的七误解

如今，Hadoop成为解决大数据需求的主要投资领域之一，而类似Facebook 等互联网巨头在都公开的吹捧Hadoop上取得的成功，同样初入大数据领域的公司也必先着眼于Hadoop。但对于Hadoop技术而言，是一个多维的解决方案，可以通过不同的方式进行部署和使用。下面就了解一些关于Hadoop和大数据的七大错误理念。0YujCfmUCw

对于Hadoop技术而言，可以说是开源领域的传奇，然而如今业界还伴随着一些流言，这些流言可能会导致IT高管们带着“有色”的观点去制定策略。eUts8ZQVRd

如今，数据量在以惊人的速度增长，从IDC分析师报告中2018年数据存储上的增长速度将达到53.4%，AT&T更是声称无线数据的流量在过去的5年内增长200倍，从互联网内容、电子邮件、应用通知、社交消息以及每天接收的消息都在显著的增长，这也是众多大企业都聚焦大数据的原因所在。sQsAEJkW5T

毫无疑问，Hadoop成为解决大数据需求的主要投资领域之一，而类似Facebook等互联网巨头在都公开的吹捧Hadoop上取得的成功，同样初入大数据领域的公司也必先着眼于Hadoop。但对于Hadoop技术而言，是一个多维的解决

方案，可以通过不同的方式进行部署和使用。下面就了解一些关于Hadoop和大数据的七大错误理念：GMsIasNXkA

1.大数据仅仅是容量

对大数据来说，除了指体积之外，还经常提到Variety<多样）、Variability<可变）、Velocity<速度）和Value<价值）。关键点在于大数据并不是体积上的增长，更多是未来的实时分析、结构化和非结构化数据的发展，并被企业CIO用于更好的决策。TIrRGchYzg

综上所述，并不是只有分析大数据才会获得价值。举个例子，存储和分析1PB的超时限数据的价值可能比不上实时分析1GB的数据，而从“新鲜”的数据上获得价值比解剖过时的数据更具价值。7EqZcWLZNX

2.传统SQL不能在Hadoop上使用

众多厂商在Hadoop上投入精力，布局市场战略时，十分清楚HDFS和MapReduce受限于处理类似SQL语言的能力，这也是Hive、Pig和Sqoop最终得以推广的原因。更多企业通过Hadoop和SQL兼容来管理大量的数据，Pivotal HD是结合SQL并行处理资料库与Hadoop 2.0，针对企业资料分析需求而优化的Hadoop强化版本。lzq7IGf02E

3.Hadoop是唯一的新IT数据平台

谈到数据平台，大型机在IT投资组合里有是一个长期投资，与ERP、CRM 和SCM这些系统一样演变至今。而面对大数据时代，大型机不想被架构遗弃，

必须展示在现有IT投资环境中的价值，而许多客户遇到速度、规模和成本的问题，通过vFabric SQLFire这样的内存大数据网络去解决高速数据存取，促进大型机批处理或实时分析报告这些问题。zvpgeqJ1hk

4.虚拟化会导致性能下降

Hadoop最初的设计只是运行实体服务器上，然而随着云计算发展，许多企业都希望能作为云数据中心提供服务。之所以虚拟化Hadoop，企业首先要考虑管理基础设施的扩展性，认识到扩展计算资源，比如虚拟Hadoop节点在数据和计算分开时会对性能有所帮助，否则如果你关闭某个Hadoop节点将丢失上面的所有数据或者添加一个没有数据的空节点。NrpoJac3v1

5.Hadoop只可以在数据中心运行

对于在SaaS云服务解决方案，许多云服务允许云端运行Hadoop、SQL，这无疑可以帮助企业省下数据中心建造投资的时间和金钱。特别是对于公有云情况下，Java开发者可以从Spring Data for Hadoop以及一些其它的GitHub用例中获益。1nowfTG4KI

大数据复杂性

6.Hadoop对虚拟化无经济价值

Hadoop被很多人认为，尽管在商用服务器上运行，添加一个虚拟层在带来额外支出的同时并不会有额外的价值收益，但其实这个说法并没有考虑到数据和数据分析事实上都是动态的。虚拟化基础设施同样可以减少物理硬件数量，让CAPEX<资本支出）直接等于商用硬件成本，而通过自动以及高效利用共享基础设施同样可以减少OPEX<运营成本）。fjnFLDa5Zo

7.Hadoop不能运行在SAN或NAS上

尽管Hadoop在本地磁盘上运行，对于中小型集群一样可以在一个共享的SAN环境下体现良好的性能表现，而高带宽比如10GB以太网、PoE以及iSCSI 对性能同样有很好的支持。tfnNhnE6e5

由此，大数据成为行业追逐的热点，以上七大有关大数据“误解”问题的客观看待。如同不同工程需求不同，Hadoop是一个工具来帮助企业更好的应对大数据问题。无论是面对数据网格的GemFire或SQLFire，还是面向消息的RabbitMQ中间件，一个完整的SaaS解决方案如今比在Hadoop环境更容易实现。HbmVN777sL

四、6个优秀的开源文件系统助力大数据分析

“大数据”作为时下最火热的IT行业的词汇，个人、企业和政府机构之间的互动创造了数据的海洋，我们51CTO传媒在4月26日-27日也将举行2018大数据全球技术峰会，分享大数据技术趋势和最佳实践，是一场重新认识数据价值的技术盛宴。大数据需要大量的储存空间，本文分享了6个优秀的开源文件系统，助力大数据深入分析。V7l4jRB8Hs

大数据在今天吸引了大量关注，个人、企业和政府机构之间的互动创造了数据的海洋，通过有效识别、访问、筛选和分析其中部分数据能带来新的见解和益处。大数据需要大量的储存空间，先进的存储基础设施必不可少，需要能在多台服务器上伸缩自如的存储解决方案。有许多优秀的开源文件系统能用于深入分析大数据，其中包括：83lcPA59W9

QFS

Quantcast File System (QFS> 是一个高性能、容错、分布式的文件系统，其开发是用于支持 MapReduce 处理或者需要顺序读写大文件的应用。mZkklkzaaP

HDFS

Hadoop Distributed File System，简称HDFS，是一个分布式文件系统。HDFS有着高容错性

Ceph

Ceph是加州大学Santa Cruz分校的Sage Weil

Lustre

Lustre是一个大规模的、安全可靠的，具备高可用性的集群文件系统，它是由SUN公司开发和维护的。

该工程主要的目的就是开发下一代的集群文件系统，可以支持超过10000个节点，数以PB的数据量存储系统。2MiJTy0dTT

GlusterFS

GlusterFS 是一个集群的文件系统，支持 PB 级的数据量。GlusterFS 通过 RDMA 和 TCP/IP 方式将分布到不同服务器上的存储空间汇集成一个大的网络并行文件系统。gIiSpiue7A

PVFS

PVFS 是一个高性能、开源的并行文件系统，主要用于并行计算环境中的应用。特别为超大数量的客户端和服务器端设计。模块化结构设计，可轻松的添加新的硬件和算法支持。uEh0U1Yfmh

PVFS 侧重高性能访问大数据集，包含一个服务器进程和客户端开发库，完全基于用户级代码编写。

特征：

?基于对象的设计思路

?Optimized for regular strided access

?独立数据和元数据的存储

?优化的 MPI-IO 支持

?多种网络支持

?无状态的服务器

?用户级的实现方案

?系统级接口

?可在很多 Linux 版本上构建

支持多数平台，包括 IA32, IA64, Opteron, PowerPC, Alpha, and MIPS IAg9qLsgBX

五、大数据与关系型数据库是否水火不容？NO……

在大多数IT观察家的眼里，大数据通常是指那些规模大到难以用传统关系型数据库处理的数据集。但随着大数据时代的到来，越来越多的数据库并非建筑在“关系”之上，且具有更高的可扩展性。那么，大数据与关系型数据库是否水火不容？MariaDB的创始人之一Monty Widenius驳斥了这个观点。WwghWvVhPE

一直以来，人们都认为大数据和NoSQL数据库是天作之合，而关系型数据库则被打上OUT的标签，但有一位数据库老兵并不这么认为。asfpsfpi4k 在大多数IT观察家的眼里，大数据通常是指那些规模大到难以用传统关系型数据库处理的数据集。虽然今天关系模型和SQL依然是数据库世界的统治

者，但随着大数据时代的到来，越来越多的数据库并非建筑在“关系”之上，且具有更高的可扩展性。ooeyYZTjj1

那么，大数据时代关系型数据库何去何从？最近MySQL开源数据库最初版本的开发者，以及MySQL社区开发分支版本——MariaDB的创始人之一Monty Widenius接受ReadWrite的采访，他驳斥了大数据与SQL数据库水火不容的常见观点。以下是对Widenius的采访实录，摘录如下：BkeGuInkxI 问：您能NoSQL和大数据的历史吗？为什么它们会成为人们热议的话题？

答：所谓的“新NoSQL运动”的起源来自三年前Twitter一位员工的博客，此人在博客中称MySQL不够好，他们需要更好的数据库技术，例如Cassandra。PgdO0sRlMo

其实Twitter当时在MySQL上遇到麻烦是因为他们没有正确使用。奇怪的是，Twitter给出的问题解决方法在Cassandra和MySQL里都能轻松实现。

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这篇文章的原文已经找不到了，但可以参考这篇随后的文章“MySQL将被Cassandra替代”。

目前的情况是这样：

三年过去了，Twitter还在用MySQL存储它最宝贵的资产——推文。Cassandra最终也没能取代了MySQL。h8c52WOngM

NoSQL流行的原因是，与SQL相比，NoSQL非常容易上手，你不需要任何设计就能开始使用它。但这也是有代价的，很快你就会发现对数据失去了控制<如果你不是足够小心的话）。v4bdyGious

所以，大多数NoSQL解决方案的优点<在MariaDB出现之前）是：

● 快速访问数据<只要你舍得把文件都丢进内存）

● 快速复制/多个节点的数据扩展

● 弹性架构<可以快速增加新的列）

问：大数据<技术）能帮人们解决什么问题？

更高性能和更灵活的架构是推动NoSQL发展的两大动力。

问：你个人怎么看待大数据，有什么预测吗？

我觉得大多数看好NoSQL的用户都是跟风者。大多数公司根本没有像Facebook和Google那么大规模的数据，而且他们其实也根本就支付不起优化和持续开发数据库所需的专家人力成本。J0bm4qMpJ9

SQL不会消亡。NoSQL无法取代它。因为几乎所有人都需要关系型数据库来管理数据。

眼下NoSQL也有其用武之地。我认为未来将更多的是SQL和NoSQL的混合应用。

问：为什么人们还在使用NoSQL？主要有哪些原因？

因为NoSQL上手很容易。你甚至不需要学习SQL，使用前也不需要定义数据库架构。当然也有一些人使用NoSQL是因为比SQL的扩展性更好。XVauA9grYP 问：SQL在性能上能超过NoSQL吗？SQL哪些方面由于NoSQL？

只要数据不能载入内存，SQL通常性能都超过NoSQL。

同样的，NoSQL相比SQL还存在很多不足之处，例如大多数NoSQL方案都是为单一键值访问

在单机上的性能表现，NoSQL通常都不是SQL的对手。在集群环境中，当所有数据都载入内存，NoSQL在键值查找的速度上通常会比SQL快。pN9LBDdtrd

六、大数据探讨：如何整理1700亿条Twitter发布信息？

截至目前，美国国会图书馆所保存的Twitter信息数量已达到1700亿条、存储文件体积更到达133TB--由于每一条信息都已经在这套社交网络中分享及转载，这么庞大的数据改如何整理？DJ8T7nHuGT

pb数据窗口常用代码

一、连接数据库 连接数据库也就是指定事务对象。PowerBuilder提供了两个函数：SetTrans()和SetTransObject()。 语法格式： dw_control.SetTrans(TransactionObject) dw_control.SetTransObject(TransactionObject) 其中，dw_control是所使用的数据窗口控件，transactionObject是所要指定的事务对象。 这两个函数有一个重要的区别就是在使用SetTrans()函数时，用户不需做任何数据初始化或事务对象初始化工作。用户只需要在这里填充一个事务对象，PB 就会自动完成对该事物对象的初始化以及和数据库连接的工作。而使用SetTransObject()函数时，用户必须首先把所用的事务对象连接到数据库上。但是，这并不意味着SetTrans()函数比SetTransObject()函数更好，使用SetTrans()函数时，每调用一次函数必须连接一次数据库，因为这个函数在每个事务处理的末端都会执行Disconnect语句。与此相反，使用SetTransObject()函数可以为数据库维持一个开放性的连接。因此在一般情况下，为了提高效率，总是采用SetTransObject()函数。 这两个函数都是成功时返回1，发生错误时返回-1。 二、检索数据 用于检索数据的函数只有一个，就是Retrieve()函数。 语法格式： dw_control.Retrieve() 如果数据窗口控件上的数据窗口对象是有检索参数的，就要在这个函数调用时加上检索参数。而且检索参数必须和数据窗口对象中定义顺序一致。 此函数返回一个长整型的数据，代表检索出来的数据行数。如果发生错误，将返回-1。 三、更新数据 当用户对数据窗口对象内的数据修改后，想把这些修改反映到数据库中去时，必须使用Update()函数。 语法格式： dw_control.Update() 这个更新可能成功，也可能失败。一般在这个函数被调用之后，总是要做一个检查。请看下面的例子： Int li_return

PB动态数据窗口

[PB]-动态数据窗口 〓创建动态数据窗口 若要动态创建数据窗口，需要使用函数Create，该函数的语法如下： dw_1.Create(syntax{,errorbuffer}) 其中，dw_1是数据窗口控件的名称，该数据窗口控件要和新创建的数据窗口对象相关联。syntax是用来描述创建数据窗口对象的确切语法的字符串。errorburrer是可选项，用来保存创建数据窗口对象过程中发生的错误信息。如果不指定该参数，就会在发生错误时显示一个错误信息的提示窗口。如果创建成功该函数返回1，否则返回-1，如果参数为null则函数返回null。 由于Create函数成功创建数据窗口对象后，要改变dw_1数据窗口控件所关联的数据窗口对象，因此，需要重新为数据窗口设置事务对象(使用函数SetTransObject或者SetTrans)。 获取创建数据窗口的语法有多种方法，可以对相关的SQL语句使用SyntaxFromSQL函数，也可以使用对已经创建好的数据窗口对象使用LibraryExport函数。因为创建数据窗口的语法比较复杂，即使使用了LibraryExport输出已有数据窗口对象的语法，操作起来也相当费劲。所以，更为通用的是前面一种方法。这种方法配合一定的编程技巧，让用户指定要创建的数据窗口对象的SQL语句，使用户有更多的自由和选择。使用这种方法，肯定用到函数 SyntaxFromSQL，它的语法是： transaction.SyntaxFromSQL(SQLselect,presetation,err) 其中，transaction是事务对象的名称，该事务对象必须正确地设置了相关参数，并且和数据库建立了联结。SQLselect是用来创建数据窗口的SQL语句，为String 类型。presentation是要创建的数据窗口对象的显示风格，为String类型。简单的格式是： Style(Type=presentationstyle) 其中Style和Type都是保留字，presentationstyle的取值有Tabular，Grid，Form，Graph，Group，Label和Nup，其中Tabular是缺省类型。err是用来保存函数执行时出错信息的string类型的变量。 *关于函数SyntaxFromSQL的参数presentation可以有更复杂的语法。其格式是："Style ( Type=value property=value ... ) DataWindow ( property=value ... ) Column ( property=value ... ) Group groupby_colnum1 Fby_colnum2 ... property ... ) Text property=value ... ) Title ( 'titlestring' )" 使用这样的格式，可以详细定义要创建的数据窗口对象的外观。 〓在很多情况下都需要一个数据窗口控件和不同的数据窗口对象关联。可以通过修改数据窗口控件的dataobject属性来实现。在修改了这一特性之后，数据窗口控件就不再具有与它相关的事务处理对象了，应该再重新为数据窗口设置事务

PB中下拉数据窗口带参数应用

PB中下拉数据窗口带参数应用 在数据输入时，当用到下拉列表时，会发现有些数据是和别的数据相关的，这时我们会希望过滤掉那些不相关的数据。例如生成一个入库单，某种物料有多个供应商，我们要根据物料来过滤掉和这个物料不相关的供应商，这样会加快检索和输入的速度。 入库单表：billrec

1．以supply表，制作一个带参数的数据窗口，命名为d_supply_replace_list，参数列为item_id，字符型，隐藏物料代码列。 2．以billrec表，制作一个数据窗口，命名为billrec_maintain，将supply_id列的edit属性中的style type选定为DropDownDW，datawindow为d_supply_replace_list。 在窗口中放置数据窗口控件dw_1，将其与billrec_maintain数据窗口关联。 在窗口中定义实例变量datawindowchild idwc_child。 3．在dw_1的constructor事件中编写以下脚本： this.getchild("supply_id",idwc_child) //生成子数据窗口，supply_id为下拉列表列idwc_child.insertrow(0) idwc_child.settransobject(SQLCA) this.of_settransobject(SQLCA) this.insertrow(0) 4．在dw_1的itemchanged事件中编写以下脚本： long ll_getcolumn ll_getcolumn = this.getcolumn() //获得当前列 choose case ll_getcolumn case 7 //假设item_id列是第7列 dw_1.accepttext() is_id = dw_1.getitemstring(row,7) //获得物料代码 idwc_child.retrieve(is_id) //检索替代供应商 end choose 这样在输入不同的物料时，会像下图那样，只列出相关的供应商。

数据存储解决方案

数据存储解决方案： DAS:直接连接存储(Direct Attached Storage) 定义：是将存储设备通过SCSI(小型计算机系统接口)Small Computer System Interface直接连接到计算机主机上(服务器)。是大容量设备到服务器和LAN的最主要方法。在该连接方式中，一组磁盘直接附加到服务器。 目的：为服务器有效拓展存储空间 优点：1.成本比较低廉，部署快捷简单。这是DAS附加存储最大的特点之一。 2.通过简单快捷的方式即可实现大容量存储。 3.可以实现应用服务器与存储设备的分离。 在DAS解决方案中，应用服务器与存储设备是相对独立的。如此可以对数据进行 集中的管理及备份。而且当应用服务器出现故障时，数据也不会丢失。还可以通 过代用的服务器，直接连接到存储设备中，减少系统的宕机时间。 缺点：直连式存储与服务器主机之间的连接通道通常采用SCSI连接，随着服务器CPU的处理能力越来越强，存储硬盘空间越来越大，阵列的硬盘数量越来越多，SCSI通道 将会成为IO瓶颈；服务器主机SCSI ID资源有限，能够建立的SCSI通道连接有限。 NAS:网络连接存储(Network Attached Storage) 定义：将存储设备通过一定的网络拓扑结构(以太网)连接到一群计算机上。在NAS方式下，存储设备直接连接到LAN,存储数据直接在LAN上流动。适用成熟的TCP/IP技术，可以实现远距离的数据存储。 目的：企业数据保护；不同操作系统的文件级共享。 优点：.1.为业务关键数据提供有效保障，可有效避免因为系统硬件故障、应用程序或操作系统出错所导致的数据丢失。 2.部署非常简单，低成本，与TCP/IP网络集成。 3.可实现不同操作系统级的文件级共享。 缺点：.备份过程带宽消耗大，难以在应用层上进行扩展，安全性较差。 适用范围：部门级的存储方法，在于帮助工作组和部门级机构解决迅速增加存储容量的要求。 NAS数据保护型：

大数据存储方式概述

大数据存储方式概述 随着信息社会的发展，越来越多的信息被数据化，尤其是伴随着Internet的发展，数据呈爆炸式增长。从存储服务的发展趋势来看，一方面，是对数据的存储量的需求越来越大，另一方面，是对数据的有效管理提出了更高的要求。首先是存储容量的急剧膨胀，从而对于存储服务器提出了更大的需求；其次是数据持续时间的增加。最后，对数据存储的管理提出了更高的要求。数据的多样化、地理上的分散性、对重要数据的保护等等都对数据管理提出了更高的要求。随着数字图书馆、电子商务、多媒体传输等用的不断发展，数据从GB、TB 到PB量级海量急速增长。存储产品已不再是附属于服务器的辅助设备，而成为互联网中最主要的花费所在。海量存储技术已成为继计算机浪潮和互联网浪潮之后的第三次浪潮,磁盘阵列与网络存储成为先锋。 一、海量数据存储简介 海量存储的含义在于，其在数据存储中的容量增长是没有止境的。因此，用户需要不断地扩张存储空间。但是，存储容量的增长往往同存储性能并不成正比。这也就造成了数据存储上的误区和障碍。海量存储技术的概念已经不仅仅是单台的存储设备。而多个存储设备的连接使得数据管理成为一大难题。因此，统一平台的数据管理产品近年来受到了广大用户的欢迎。这一类型产品能够整合不同平台的存储设备在一个单一的控制界面上，结合虚拟化软件对存储资源进行管理。这样的产品无疑简化了用户的管理。 数据容量的增长是无限的，如果只是一味的添加存储设备，那么无疑会大幅增加存储成本。因此，海量存储对于数据的精简也提出了要求。同时，不同应用对于存储容量的需求也有所不同，而应用所要求的存储空间往往并不能得到充分利用，这也造成了浪费。 针对以上的问题，重复数据删除和自动精简配置两项技术在近年来受到了广泛的关注和追捧。重复数据删除通过文件块级的比对，将重复的数据块删除而只留下单一实例。这一做法使得冗余的存储空间得到释放，从客观上增加了存储容量。 二、企业在处理海量数据存储中存在的问题 目前企业存储面临几个问题，一是存储数据的成本在不断地增加，如何削减开支节约成本以保证高可用性；二是数据存储容量爆炸性增长且难以预估；三是越来越复杂的环境使得存储的数据无法管理。企业信息架构如何适应现状去提供一个较为理想的解决方案，目前业界有几个发展方向。 1.存储虚拟化 对于存储面临的难题，业界采用的解决手段之一就是存储虚拟化。虚拟存储的概念实际上在早期的计算机虚拟存储器中就已经很好地得以体现，常说的网络存储虚拟化只不过是在更大规模范围内体现存储虚拟化的思想。该技术通过聚合多个存储设备的空间，灵活部署存储空间的分配，从而实现现有存储空间高利用率，避免了不必要的设备开支。 存储虚拟化的好处显而易见，可实现存储系统的整合，提高存储空间的利用率，简化系统的管理，保护原有投资等。越来越多的厂商正积极投身于存储虚拟化领域，比如数据复制、自动精简配置等技术也用到了虚拟化技术。虚拟化并不是一个单独的产品，而是存储系统的一项基本功能。它对于整合异构存储环境、降低系统整体拥有成本是十分有效的。在存储系统的各个层面和不同应用领域都广泛使用虚拟化这个概念。考虑整个存储层次大体分为应用、文件和块设备三个层次，相应的虚拟化技术也大致可以按这三个层次分类。 目前大部分设备提供商和服务提供商都在自己的产品中包含存储虚拟化技术，使得用户能够方便地使用。 2.容量扩展 目前而言，在发展趋势上，存储管理的重点已经从对存储资源的管理转变到对数据资源

PB 数据窗口高级( DataWindow)应用37个技巧

PB 数据窗口高级( DataWindow) 37个技巧 1. 使DataWindow列只能追加不能修改 如何使DataWindow中的数据只能追加新记录而不能修改，利用Column 的Protect 属性可以很方便的做到这一点，方法如下： 将每一列的Protect 属性设置为： If( IsRowNew(), 0, 1) ) 在PowerScript 中可以动态修改Protect 属性： dw_1.Modify("column_name_here.Protect='1~tIf(IsRowNew(),0,1)'") 这样，DataWindow 中只有新追加的记录可修改，而其他记录是只读的。 2 .如何在DataWindow中实现列的自动折行 我们在PowerBuilder应用程序的开发过程中, 使用DataWindow时, 经常会遇 到某列的数据太长, 不能同时全部显示的情况. 若采用自动水平滚动, 操作起 来又不够简便. 下面介绍一种方法, 实现列数据多行显示, 即实现列数据的自 动折行.具体步骤如下: 1) 在DataWindow Painter中打开此DataWindow.

2) 在需设定自动折行的列上双击鼠标, 弹开此列的属性窗口. 3) 选择Position标签, 选中Autosize Height 多选框. 4) 选择Edit标签, 不选中Auto Horz Scroll多选框. 5) 单击OK按钮, 保存所做的修改. 6) 点中Detail Band (即写有Detail的灰色长带), 单击鼠标右键, 选择Properties... 菜单项. 7) 选中Autosize Height多选框. 8) 单击OK按钮, 保存所做的修改. 9) 保存此DataWindow. 注意: 连在一起的汉字(中间没有标点或空格分隔), 系统将认为是一个单词, 不 会自动进行折行. 3. 在数据窗口中实现动画 要实现动画，必须要有定时器，在数据窗口中已经有了一个定时器，双击数据窗口将弹出的对话框，在Timer Interval中定义大于零的值就有定时器（可以精确到毫秒），有了这个定时器就可以实现动画了。比如要改变某字段的背景颜色，可设 ackgound.color=RGB(Integer(Right(string(now(),'hhmmssf'),1))*256/10,In teger(Right(string(now(),'hhmmssf'),1))*256/10,0) 当然，您不仅可以改变背景颜色，而且可以改变字体等等任何属

PB数据窗口使用绝对技巧与方法

原文地址：PB数据窗口绝对技巧作者：千人急 1、如何让存储文件目录的列，显示图片？ 答：选择对应的column的display as picture属性为true 2、如何复制grid类型的所选择的行的数据到系统剪切板？ 答：string ls_selected ls_selected=dw_1.Object.DataWindow.Selected.Data clipbord(ls_selected) 4、如何设置的DW底色？ 在DW的editsource中改变color的值 5、如何将Grid风格改成自由格式？ 在DW的editsource中将processing=1的1改为0 6、要新建一个表A但风格和现有表格B风格一样，怎么将A表快速设置成表B 风格？ 复制B表C，在C表的DW中的editsource中将表名和字段名改成A表的，即可 7、如何实现gird风格的datawindow的多栏表头？ 答：添加 text到header带区，并设置band属性为foreground保存，edit source 修改text的x和width属性表达式如下： x="100~t integer(describe('firstcol.x')" width="100~tinteger(describe('lastcol.x')) - integer(describe('firstcol.x')) +integer(describe('lastcol.width')) 8、如何过滤dddw编辑风格的显示值为指定值的记录？ 答： dw_1.setfilter("lookupdisplay('column_name')='"+ls_display_value_your +"'") dw_1.filter() 9、如何设置datawindow的某一列为空？

华为存储解决实施方案

华为存储解决方案

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华为存储解决方案包括企业级数据备份解决方案、企业级数据容灾解决方案、广域网低带宽环境下的备份解决方案 企业级数据备份解决方案 随着信息技术的不断发展，计算机的存储信息量不断增长，数据备份变的越来越重要。因而，如何保护好计算机系统里存储的数据，保证系统稳定可靠地运行，并为业务系统提供快捷可靠的访问，是系统建设中最重要的问题之一。华为公司针对目前IT信息系统发展的现状，采用华为OceanStor系列存储产品和企业备份恢复领域处于领先的赛门铁克NetBackup平台，提供市场领先的数据备份解决方案。通过对软硬件产品的整合，华为公司致力于向客户提供完备的、智能的、易管理的数据保护解决方案，全面解决客户因新业务的增长而带来的数据保护难题。 解决方案： 华为针对目前企业客户复杂的IT应用特点，根据客户不同需求，定制客户备份策略，全面保护客户的应用，为客户业务系统的健康稳定运行，提供坚实的后盾。主要可以实现以下功能： 集中管理功能 企业的小型机、服务器，工作站等常常分布在多个地点，通过华为的企业级备份方案，可以实现数据备份工作的远程集中管理和维护，并可以实现备份介质集中存放，自动管理，

减少了管理维护的复杂度。 支持多种组网架构 企业客户的业务系统，组网都比较复杂，而且对备份窗口的要求不尽相同。华为企业级备份方案可实现数据LAN-Base、LAN-Free等的备份方式，为不同的数据制定不同的备份方式，不仅满足客户对备份窗口的需求，而且降低了客户总体成本。 全面保护客户数据 ?保护主流的数据库以及其他常用IT应用； ?实现操作系统的快速的灾难恢复； ?从桌面应用到数据中心应用提供端到端的数据保护 ?备份数据生命周期管理 ?确保数据在合适时间存储在恰当的位置； ?将重要数据存储在磁盘上，而将不重要数据存储在磁带上； ?确保从磁盘中删除数据之前，已将数据迁移到磁带； ?利用生命周期策略自动执行数据管理 方案特点： ?华为提供软硬件结合的方案，提供包括备份服务器，软件，存储一体化的方案。通过预配置对产品进行打包，从而降低用户项目的管理风险，减少实施时间，为客户提供统一的服务； ?采用业界兼容性最好、成功应用案例最广泛的NetBackup数据保护软件，可以保护几乎所有的操作系统平台和数据库、应用； ?提供最宽广的数据保护平台：在同一平台上可以提供包括备份、重复数据删除、连续数据保护等数据保护方案； ?基于磁盘的数据保护：除了传统磁带解决方案之外，NetBackup结合OceanStor磁盘阵列等存储设备，使用磁盘来提供数据保护，充分发挥了磁盘在备份领域的优势。其中包括支持智能磁盘设备或环境中日常使用的现有磁盘。

PB数据窗口绝对技巧

PB数据窗口绝对技巧 1、如何让存储文件目录的列，显示图片？ 选择对应的column的display as picture属性为true。 2、如何复制grid类型的所选择的行的数据到系统剪切板？ string ls_selected ls_selected=dw_1.Object.DataWindow.Selected.Data clipbord(ls_selected) 3：如何改变GRID数据窗口列位置（新手常见） 先preview，然后在预览窗口拖动位置即可。 4、如何设置DW的底色？ 在DW的editsource中改变color的值。 5、如何将Grid风格改成自由格式？ 在DW的editsource中将processing=1的1改为0。 6、要新建一个表A但风格和现有表B风格一样，怎么将A表快速设置成表B风格？ 复制B表C，在C表的DW中的editsource中将表名和字段名改成A表的，即可。 7、如何实现gird风格的datawindow的多栏表头？ 添加text到header带区，并设置band属性为foreground保存，edit source修改tex t的x和width属性表达式如下： x="100~t integer(describe('firstcol.x')" width="100~tinteger(describe('lastcol.x')) - int eger(describe('firstcol.x')) +integer(describe('lastcol.width')) 8、如何过滤dddw编辑风格的显示值为指定值的记录？ dw_1.setfilter("lookupdisplay('column_name')='"+ls_display_value_your+"'") dw_1.filter() 9、如何设置datawindow的某一列为空？ string ls_temp[] setnull(ls_temp) dw_1.object.columnname.primary.current=ls_temp 10、如何设置datawindow的单双行不同颜色间隔？ 在detail带区的color属性表达式中写上if(mod (getrow(),2)=1 ,rgb(255,0,0),rgb(0,25 5,0)),如果是当前行以第三种颜色表示，表达式如下：if(getrow()=current(), rgb(255,0,0),if(m od(getrow(),2)=1 ,rgb(0,0,255),rgb(0,255,0))) 11、如何获取指定名称的datawindowobject? DWObject ldwo_use,ldwo_abc ldwo_use = dw_1.Object ldwo_abc = ldwo_use._ _get_attribute("t_1",FALSE)//t_1为datawindow中text对象的名称 12、如何缩放datawindow的打印大小？

IBM数据中心存储解决方案

IBM数据中心存储解决方案 数据集中 数据是企业最宝贵的资产 数据集中可以使企业充分利用信息资源 数据中心的核心是数据 数据存储需要存储设备 存储设备的安全性决定着企业数据的安全性 存储设备的性能决定着企业数据的效率 当前，我们正处在一个信息爆炸的时代，数据的存储量已经不仅仅是用 KB、MB、GB甚至TB来计算，在不远的将来，人们所谈论的将是PB(1petabyte=1,000terabytes)甚至 EB(1exabyte=1,000petabytes)。根据IDC公司的统计报告，企业数据的增长速度是每九个月增长100%。在企业的作业系统和数据采掘中，大量的、频繁的数据移动将会对用户的区域网或者广域网造成巨大的影响。此外，如何使分布的存储设备(存储农场，Storage Farm)更加有效的运行，也是摆在每个用户的问题。 从计算机的发展历史来看，从最早的服务器 /客户机模式，到今天的网络计算环境，今后的移动计算环境，对数据的请求不再受时间和空间的限制。随之而来的问题是，当前的数据多分布在与服务器相连的独立存储之上，从而造成所谓的“信息孤岛”的现象。这使数据的存储、利用、分析和管理都非常地复杂。

越来越多的用户已经意识到这种数据分散带来的问题： 总拥有成本的升高和信息技术系统效率的降低；技术支持与行政管理人员的增加；缺乏统一的标准；系统安全与数据完整性的风险增加；软件投入与硬件维护费用呈螺旋上升的趋势；计算机资源利用的低效率；无法在企业整体围实行应用与数据的统一；为财务管理、数据分析和资产控制带来困难；用户虽然拥有的数据，但是无法将这些数据发挥更大的效益，难以实现数据分析、数据采掘、决策支持等商务智能的工作。 存储区域网 采用存储区域网，可以通过快速的、专用的光纤网络，将上百个甚至几千个存储设备连接起来，组成低成本的、易于管理的存储区域网络。存储区域网不仅可以减少数据移动对现有的网络系统的压力，从而降低存储的成本，而且可以通过将存储设备的集中，方便地进行监视和调整，从而实现灵活方便的管理。 从业务集中的步骤来看，存储集中是企业进行数据集中的基础，只有实现了存储集中，即数据的集中，才能实现今后的数据中心大集中。采用存储集中后，企业将能够更有效地利用数据，从而实现：

大数据存储技术研究

大数据存储技术研究 3013218099 软工二班张敬喆 1.背景介绍 大数据已成为当前社会各界关注的焦点。从一般意义上讲，大数据是指无法在可容忍的时间内，用现有信息技术和软硬件工具对其进行感知、获取、管理、处理和服务的数据集合。近年来，大数据的飙升主要来自人们的日常生活，特别是互联网公司的服务。据著名的国际数据公司(IDC)的统计，2011年全球被创建和复制的数据总量为1.8ZB(1ZB=1021B)，其中75%来自于个人（主要是图片、视频和音乐），远远超过人类有史以来所有印刷材料的数据总量(200PB，1PB=1015B)。 然而，与大数据计算相关的基础研究，诸如大数据的感知与表示、组织与存储、计算架构与体系、模式发现与效应分析等，目前还没有成体系的理论成果。对于大数据计算体系的研究，一方面，需要关注大数据如何存储，提供一种高效的数据存储平台；另一方面，为了应对快速并高效可靠地处理大数据的挑战，需要建立大数据的计算模式以及相关的优化机制。 2.相关工作 为了应对数据处理的压力，过去十年间在数据处理技术领域有了很多的创新和发展。除了面向高并发、短事务的OLTP内存数据库外（Altibase，Timesten），其他的技术创新和产品都是面向数据分析的，而且是大规模数据分析的，也可以说是大数据分析的。 在这些面向数据分析的创新和产品中，除了基于Hadoop环境下的各种NoSQL外，还有一类是基于Shared Nothing架构的面向结构化数据分析的新型数据库产品（可以叫做NewSQL），如：Greenplum（EMC收购），Vertica（HP 收购），Asterdata（TD 收购），以及南大通用在国内开发的GBase 8a MPP Cluster等。目前可以看到的类似开源和

存储高可用解决方案

目录

第1章存储高可用性给业务连续运营提供保障 (1) 1.1为什么要构建存储高可用性解决方案 (1) 1.2存储高可用性解决方案简述 (2) 1.3存储高可用性解决方案价值 (2) 第2章IBM存储高可用性解决方案介绍 (3) 2.1存储高可用性的内容 (3) 2.2存储高可用性方案的主要实现方式 (4) 第3章IBM高可用性存储产品介绍 (11) 3.1 IBM SYSTEM STORGE DS8000 TURBO系列存储产品 (11) 3.2 IBM SYSTEM STORAGE DS5000系列存储产品 (17) 3.3 IBM SYSTEM STORAGE DS4000系列存储产品 (20) 第4章为什么选择IBM (22) 第5章IBM中国公司简介 (23) 第1章存储高可用性给业务连续运营提供保障 1.1 为什么要构建存储高可用性解决方案 随着社会的发展和科技的进步，企业越来越依赖于数据处理来进行业务运营，对IT 系统的依赖性也随之增加。一旦数据由于某种原因丢失，就有可能造成整个组织在运营上的重大不便和经济损失，企业的信誉也将受到

影响。如果核心数据丢失，严重时完全有可能造成整个企业的瘫痪。所以保证企业的业务连续运营及数据处理的高可靠性和高可用性，就成为所有IT 人员在建设IT 基础架构中首先要考虑的问题。 显然，企业所面临的风险和挑战来自多方面： ?无法预知的IT 硬件设备的损坏、断电、火灾、自然灾害、恐怖袭击等，造成数据丢失或业务的突然中断； ?系统人员误操作造成意外宕机或关键数据丢失，无法避免； ?手段频多的黑客攻击、病毒入侵、垃圾邮件、网络与系统的漏洞，造成网络瘫痪、系统崩溃； ?用户需要实时应用与访问机密、关键数据，向企业的服务提出更高的要求； ?行业与政府的标准与法规的不断变化，进一步增加了企业的压力与成本。 信息是企业的最宝贵的资产之一；集中的数据备份、恢复和管理已经成为企业数据存储管理的重要任务。企业需要的是： ?数据与存储系统的高可用性，保证数据7X24 小时的连续访问； ?将现有的存储技术集成，创造出一种更有效的数据存储管理，实现高效、高可靠性、低成本的数据管理； ?需要一套成熟度高，业内应用广泛的企业级软硬件整体解决方案； ?需要对企业现有的数据库、邮件系统、文件服务器以及各种应用系统进行集中化、自动化的基于策略的保护； ?易于IT部门日常的管理维护，界面友好，可操作性强； ?能够符合企业日后发展需求，对异构平台有很好的支持，可以满足将来远程数据灾备的需求；

PB]-子数据窗口操作

PB]-子数据窗口操作 PB]-子数据窗口 **通常的子数据窗口也就是下拉数据窗口。子数据窗口也是普通的数据窗口对象，没有什么特殊的地方，它的创建方法、可以使用的控件、编程时可以使用的函数等，都和普通的数据窗口相同。特殊的地方只是因为它放在了父数据窗口中，需要和父窗口进行配合。 **当为数据窗口中某字段指定为下拉数据窗口编辑风格时，必须提供以下三个属性： a)子数据窗口名称。 b)显示字段名称：该字段中的内容显示在父数据窗口的字段上，只是显示。 c)数据字段名称：该字段中的内容要赋给父数据窗口的字段，要保存到数据库中。 分别对应数据窗口画板的Edit属性页中的：Eidt Style、Display Column、Data Column。 *子数据窗口不能再包含子数据窗口；父数据窗口可以对其包含的子数据窗口进行插入、删除、检索和保存等操作。 **获取子数据窗口的引用是进行其他操作的前提，使用函数GetChild来获取指定字段的子数据窗口。该函数的语法如下： dw_1.GetChild(name,dwchildvariable) 其中，dw_1.是数据窗口控件名称；name为字段名称，为string类型；dwchildvariable为datawindowchild 类型变量，该变量在函数正确执行后保存对子数据窗口的引用。该函数正确执行则返回1，否则返回-1。在获取了子数据窗口的引用之后，就可以捡索子数据窗口中的数据了。但是，检索子数据窗口的情况比较多，并且也有多种方法。 **保证子数据窗口中的数据更新 用户使用下拉数据窗口录入数据时，其中的数据并不一定有用户需要的。在某些情况下不允许用户再输入其他值，否则可能造成数据的不一致性，这时就可以不再编写其他的脚本。但在允许用户录入时，就需要把用户录入的数据保存在子数据窗口对应的数据表中，以便以后数据录入时不再重复输入该数据。这时就应该编写脚本保存该数据了。 **检索子数据窗口 在应用中，对子数据窗口的编程不是检索数据，就是更新其中的数据。检索数据时，如果只显示子数据窗口中同父数据窗口中某字段取值对应的数据，这时子数据窗口的定义就应该有检索参数。根据检索和更新数据这两个因素，可以将检索数据的情况划分成以下三种： a)没有条件限制，并且不允许更新。 b)没有条件限制，并且允许更新。 c)有条件限制，不管是否可以更新。

PB级大数据存储与分析解析

PB级大数据存储与分析解析 部门： xxx 时间： xxx 制作人：xxx 整理范文，仅供参考，可下载自行修改

PB级大数据存储技术与分析技术解读 2018年12月2日 目录 一、PB级大数据存储技术解读2 二、大数据分析系统应规避的问题5 三、剖析Hadoop和大数据的七误解8 四、6个优秀的开源文件系统助力大数据分析13 五、大数据与关系型数据库是否水火不容？NO (17) 六、大数据探讨：如何整理1700亿条Twitter发布信息？21 七、畅谈阿里巴巴的大数据梦26 八、Twitter利用Storm系统处理实时大数据35 一、PB级大数据存储技术解读 对于存储管理人员来说，大数据应该分为大数据存储和大数据分析，这两者的关系是——大数据存储是用于大数据分析的。然而，到目前为止这是两种截然不同的计算机技术领域。本文就重点解读一下PB级大数据存储技术，希望对您有所帮助。b5E2RGbCAP

越来越多的存储产品都在融入大数据的概念和功能，并使之成为产品的一大卖点。但对于从事存储管理的专业人员来说，对“大数据”在具体应用场景中的特点和区别有所了解。p1EanqFDPw 大数据存储致力于研发可以扩展至PB甚至EB级别的数据存储平台；大数据分析关注在最短时间内处理大量不同类型的数据集。DXDiTa9E3d 在快速变化的技术趋势中有两个特点需要存储管理人员重视起来。 第一，大数据分析流程和传统的数据仓库的方式完全不同，其已经变成了业务部门级别和数据中心级别的关键应用。这也是存储管理员的切入点。随着基础平台(分布式计算或其它架构>变得业务关键化，用户群较以往更加地依赖这一平台，这也使得其成为企业安全性、数据保护和数据管理策略的关键课题。RTCrpUDGiT

PB的数据窗口操作

★SetTransObject 语法：dwcontrol.SetTransObject ( transaction ) 功能：给数据窗口或者datastore控件dwcontrol设置事务对象transaction，缺省事务对象是SQLCA。返回值：成功设置事务对象则返回1，执行过程中发生了错误则返回-1，有任意参数为Null时返回Null。 ★Retrieve 语法：dwcontrol.Retrieve ( {, argument, argument . . . } ) 功能：使用数据窗口控件的当前事务对象检索数据库中的数据。如果数据窗口控件对应的数据窗口对象定义了检索参数，则应该在该函数中指定检索参数，参数的个数和数据窗口对象的检索变量个数相等，对应的数据类型相兼容。 返回值：返回数据窗口控件主缓存区（PrimaryBuffer）中的记录数，如果检索数据时发生错误则返回-1，如果任意参数为Null则返回Null *该函数的参数和数据窗口对象定义的参数的顺序要相同，类型要兼容。个数不能少于数据窗口对象定义的参数，即可以等于和多于数据窗口对象定义的参数，多的参数忽略。 ★DeleteRow 语法：dwcontrol.DeleteRow ( row ) 功能：删除数据窗口dwcontrol中的第row行数据，如果row为0则表示删除当前行的数据。 返回值：执行成功则返回1，执行错误则返回-1，如果任意参数为Null则返回Null。 *该函数执行后只是将被删除的数据从数据窗口的主缓存区移放到Deleted缓冲区，在数据库中并没有真正删除数据，当正确执行了Update函数并且使用commit语句提交了事务后，才真正从数据库中删除该数据 ★InsertRow 语法：dwcontrol.InsertRow ( row ) 功能：在数据窗口dwcontrol的第row行前插入一行空白数据。当指定row为0时，表示在当前行之前插入一行空白数据。 返回值：返回插入的数据的行号，如果执行过程中发生错误则返回-1，如果任意参数为Null则返回Null ★Update 语法：dwcontrol.Update ( { accept {, resetflag } } ) 功能：提交数据窗口或者datastore中的数据。如果accept为True，表示在提交数据之前自动执行AccpetText函数，否则不执行该函数，该参数缺省为True；如果resetflag为True，表示数据提交后自动清除修改标识，该参数缺省为True。 返回值：执行成功则返回1，发生错误则返回-1，如果dwcontrol为Null则返回Null ★AcceptText 语法：dwcontrol.AcceptText ( ) 功能：该函数执行时，首先对当前编辑框中的内容进行对应字段的校验规则，能够通过校验规则，则保存在对应字段中，否则显示校验信息提示错误。需要执行该函数的原因是，当在某字段上的编辑框中输入内容而没有移动光标到别的字段上时，其他控件获得焦点，此时编辑框中的内容不能被保存到字段中，所以就应该在数据窗口失去焦点时执行该函数。 返回值：执行成功则返回1，执行过程中发生错误则返回-1，如果dwcontrol为Null则返回Null。 *该函数在数据窗口的ItemChanged事件中不起作用，因为项目改变是发生在接受编辑框中内容之后

非结构化数据存储解决方案

1.非结构化数据存储 在上图中，描述了非结构化数据存储架构的基本组成部分，其中： 1. 文件存取统一接口，封装了对数据中心所以非结构化数据的读写操作接口。 2. Hadoop HDFS 负责对大文件的存储，以HDFS：为文件协议标准 3. HBase 通过维护一张文件表完成对小文件的存储，以HBase：为文件协议标识1.1文件存取统一接口 1.1.1 文件存储接口 对文件进行存储前，接口根据文件的大小和HDFS文件分块的配置大小进行比较，当文件超过设定大小时，接口认为该文件是大文件，直接分配到HDFS文件存储接口进行写入；否则当文件小与块大小时，根据系统维护的Hbase小文件存储通用存储表进行存储管理。

1. 对直接存储到HDFS的文件，则文件路径以HDFS为中心存储文件协议头，文件路径则根据该文件的业务属性做完文件的路径，文件名称保留原有名称，例如：HDFS://aaa/bbb.zip 2. 对通过Hbase管理的小文件，则文件路径以HBASE为中心存储文件协议头，文件路径不需要分文件夹，直接以文件的唯一标识标识即可，例如：HBASE://uuid 1.1.2 文件读取接口 文件读取时，通过识别URL，确定文件的存储方式，然后找到对应的存储接口获取文件。

1.1H adoop HDFS存储接口 完成大文件的存储与读取接口操作。 1.2H base存储接口 文件通用存储表结构： 表存在两个列簇，default列簇负责存储基础属性信息，用一个单独的列簇存储图片内容。 HBase是采用面向列的存储模型，按列簇来存储和处理数据，即同一列簇的数据会连续存储。HBase在存储每个列簇时，会以Key-Value的方式来存储每行单元格(Cell)中的数据，形成若干数据块，然后把数据块保存到HFile中，最后把HFile保存到后台的HDFS 上。由于用单元格 (Cell)存储图片小文件的内容，上述存储数据的过程实际上隐含了把图片小文件打包的过程。默认情况下，HBase数据块限制为64KB。由于图片内容作为单元格(Cell)的值保存，其大小受制于数据块的大小。在应用中需根据最大图片大小对HBase数据

pb数据窗口技巧

pb中datawindow常用技巧一 (2009-04-16 17:09:07) 转载▼ 分类：PowerBuilder 标签： 杂谈 pb中datawindow常用技巧一 1、如何让存储文件目录的列，显示图片？ 答：选择对应的column的display as picture属性为true 2、如何复制grid类型的所选择的行的数据到系统剪切板？ 答：string ls_selected ls_selected=dw_1.Object.DataWindow.Selected.Data clipbord(ls_selected) 4、如何设置的DW底色？ 在DW的editsource中改变color的值 5、如何将Grid风格改成自由格式？ 在DW的editsource中将processing=1的1改为0 6、要新建一个表A但风格和现有表格B风格一样，怎么将A表快速设置成表B风格？ 复制B表C，在C表的DW中的editsource中将表名和字段名改成A表的，即可 7、如何实现gird风格的datawindow的多栏表头？ 答：添加text到header带区，并设置band属性为foreground保存，edit source 修改text的x和width属性表达式如下：

x="100~t integer(describe('firstcol.x')" width="100~tinteger(describe('lastcol.x')) - integer(describe('firstcol.x')) +integer(describe('lastcol.width')) 8、如何过滤dddw编辑风格的显示值为指定值的记录？ 答：dw_1.setfilter("lookupdisplay('column_name')='"+ls_display_value_your+"'") dw_1.filter() 9、如何设置datawindow的某一列为空？ 答：string ls_temp[] setnull(ls_temp) dw_1.object.columnname.primary.current=ls_temp 10、如何设置datawindow的单双行不同颜色间隔？ 答：在detail带区的color属性表达式中写上if(mod (getrow(),2)=1 ,rgb(255,0,0),rgb(0,255,0)),如果是当前行以第三种颜色表示，表达式如下：if(getrow()=current(), rgb(255,0,0),if(mod(getrow(),2)=1 ,rgb(0,0,255),rgb(0,255,0))) 11、如何获取指定名称的datawindowobject? 答：DWObject ldwo_use,ldwo_abc ldwo_use = dw_1.Object ldwo_abc = ldwo_use.__get_attribute("t_1",FALSE)//t_1为datawindow中text对象的名称12、如何缩放datawindow的打印大小？ 答：dw_1.object.datawindow.zoom=150 or dw_1.object.datawindow.zoom=75 13、如何在已过滤后的数据基础上对datawindow进行过滤？ 答： dw_1.setfilter(dw_1.describe("datawindow.table.filter")+your_join+your_new_filt er) dw_1.filter()