㈠ 什么数据存储软件的兼容性比较高
1. Ceph
Ceph是一个强大的存储系统，它在同一个系统中同时提供了对象，块（通过RBD）和文件存储。无论您是希望在虚拟机中使用块设备，还是将非结构化数据存储在对象存储中，Ceph都可以在一个平台上提供所有功能，并且还能获得出色的灵活性。 Ceph中的所有内容都以对象的形式存储，不管原始的数据类型是什么，RADOS（reliable autonomic distributed object store）都会把它们当做对象来进行存储。
RADOS层确保数据始终保持一致状态并且可靠。Ceph会通过数据复制，故障检测和恢复，以及跨群集节点进行数据迁移和重新平衡来实现数据一致性。 Ceph提供了一个符合POSIX的网络文件系统（CephFS），旨在实现高性能，大数据存储以及与传统应用程序的最大兼容。Ceph可以通过各种编程语言或者radosgw（RGW）实现无缝的访问对象存储，（RGW）这是一种REST接口，它与为S3和Swift编写的应用程序兼容。另一方面，Ceph的RADOS块设备（RBD）可以访问在整个存储集群中条带化和复制的块设备映像。
Ceph的特性
独立、开放和统一的平台：将块，对象和文件存储组合到一个平台中，包括最新添加的CephFS
兼容性：您可以使用Ceph 存储对外提供最兼容Amazon Web Services（AWS）S3的对象存储。
精简配置模式：分配存储空间时，只是虚拟分配容量，在跟进使用情况占用实际磁盘空间。这种模式提供了更多的灵活性和磁盘空间利用率。
副本：在Ceph Storage中，所有存储的数据都会自动从一个节点复制到多个其他节点。默认任何时间群集中的都有三份数据。
自我修复：Ceph Monitors会不断监控你的数据集。一旦出现一个副本丢失，Ceph会自动生成一个新副本，以确保始终有三份副本。
高可用：在Ceph Storage中，所有存储的数据会自动从一个节点复制到多个其他的节点。这意味着，任意节点中的数据集被破坏或被意外删除，在其他节点上都有超过两个以上副本可用，保证您的数据具有很高的可用性。
Ceph很强大：您的集群可以用于任何场景。无论您希望存储非结构化数据或为数据提供块存储或提供文件系统，或者希望您的应用程序直接通过librados使用您的存储，而这些都已经集成在一个Ceph平台上了。
可伸缩性：C
㈡ 到目前为止。世界石油现存储量为多少
目前处于全球石油储量占比中的前五名的分别是委内瑞拉、沙特以及加拿大、伊拉克，总储量是1422亿吨，占比是61.7%，对市场的石油供需量占着主导的位置。在2019年沙特一种是促成全球的原油减产，为了稳定油价的变化，当然是为了其沙特阿美IPO考虑，真正为了市场的几分不得而知。不过减产的效果还可以，沙特减产了5%，原油产量下降了4.9亿吨。不过俄罗斯作为减产联盟的支持者确没有减产而增长了0.8%，这主要是其在是不是减产上处于摇摆不定的情况。作为页岩油的主要储量地的美国则是奉行较为独立的准则，出现了增产的情况，在2019年增长最快，直接抵消了减产国家的努力。而这些矛盾对于发生在2020年3月份的原油暴跌埋下了祸根，因为新冠大流行造成了世界上的石油供需出现了极大不平衡，而造原油价格的大幅下跌。我国柴油和汽油价格也因此出现变化。
沙特和委内瑞拉作为世界上主要的产油国，这些国家经历几乎是完全是依靠出口石油。委内瑞拉现在储量是2965亿桶，按照其日消耗74.6万桶计算的死后，可以使用775年。沙特储量是2626亿桶，按照其现在出口的量，还可以使用273年
全球石油储量出现增长不代表着还是还会用之不竭，除了占比之外就是人类开采原油的速度。根据石油储量在前面20的国家数据，开采的年线是46.8年，当然中东的较长为60年，伊拉克则是82.8年。不过还有一点就是随着现在的油气勘探的技术提高，路上深层以及深海的资源可以作为主力军。当然现在再生资源也是一再发展，到时候不一定就会用到汽油枯竭。
㈢ 世界石油储量最多的十大国家分别是哪些
1、
委内瑞拉
委内瑞拉在最近几年探明了储存石油量为2960亿桶，成为了世界上已探明的石油储存量最多的国家。但在石油出口上仍旧无法与沙特阿拉伯比较。
2、
沙特阿拉伯
沙特阿拉伯拥有世界上最多的石油储存，其国家90%的经济来自于出口石油燃料。沙特阿拉伯的石油储存量为2650亿桶，是世界上石油储存量最高的国家。
3、
伊朗
伊朗拥有丰富的石油和天然气资源，伊朗开采出的石油一部分国内销售，同时一部分进行出口，而伊朗已探明的石油储存量为1325亿桶。
4、
伊拉克
伊拉克的经济体制以石油出口为主，但也有一定的农牧业，伊拉克的石油已探明的储藏量为1150亿桶。
5、
科威特
科威特主要以石油的出口和天然气作为国民的经济支柱，而科威特已探明的石油储存量为990亿桶。
6、
阿联酋
阿联酋的石油和天然气资源十分丰富，是目前世界上石油出口大国，而阿联酋的已探明石油储存量为978亿桶。
7、
俄罗斯
俄罗斯是世界上自然资源最丰富的国家，有丰富石油、天然气、矿产、稀有金属等资源，而俄罗斯的已探明石油储存量为723亿桶。
8、
哈萨克斯坦
哈萨克斯坦拥有丰富的自然资源，除了拥有较多的石油储存量，还拥有大量的矿石资源，其中铀矿是世界上最多的国家。哈萨克斯坦已探明的石油储存量为396亿桶。
9、
利比亚
利比亚拥有丰富的原油资源，其中已探明的石油储藏量为391亿桶，利比亚原油产量达到160万桶/日，国内消费约25万桶/日，净出口约120万桶/日。
10、
尼日尔爾利亚
尼日尔爾利亚是非洲最大的生产国，尼日尔爾利亚已经探明的石油储存量达到了353亿桶。
(3)2018年全球存储量扩展阅读：
原油的分布从总体上来看极端不平衡：从东西半球来看，约3/4的石油资源集中于东半球，西半球占1/4；从南北半球看，石油资源主要集中于北半球；从纬度分布看，主要集中在北纬20°-40°和50°-70°两个纬度带内。
波斯湾及墨西哥湾两大油区和北非油田均处于北纬20°-40°内，该带集中了51.3%的世界石油储量；50°-70°纬度带内有着名的北海油田、俄罗斯伏尔加及西伯利亚油田和阿拉斯加湾油区。约80%可以开采的石油储藏位于中东，其中62.5%位于沙特阿拉伯（12.5%）、阿拉伯联合酋长国、伊拉克、卡塔尔和科威特。
㈣ 什么是大数据，看完这篇就明白了
什么是大数据
如果从字面上解释的话，大家很容易想到的可能就是大量的数据，海量的数据。这样的解释确实通俗易懂，但如果用专业知识来描述的话，就是指数据集的大小远远超过了现有普通数据库软件和工具的处理能力的数据。
大数据的特点
海量化
这里指的数据量是从TB到PB级别。在这里顺带给大家科普一下这是什么概念。
MB，全称MByte，计算机中的一种储存单位，含义是“兆字节”。
1MB可储存1024×1024=1048576字节（Byte）。
字节（Byte）是存储容量基本单位，1字节（1Byte）由8个二进制位组成。
位（bit）是计算机存储信息的最小单位，二进制的一个“0”或一个“1”叫一位。
通俗来讲，1MB约等于一张网络通用图片（非高清）的大小。
1GB=1024MB，约等于下载一部电影（非高清）的大小。
1TB=1024GB，约等于一个固态硬盘的容量大小，能存放一个不间断的监控摄像头录像（200MB/个）长达半年左右。
1PB=1024TB，容量相当大，应用于大数据存储设备，如服务器等。
1EB=1024PB，目前还没有单个存储器达到这个容量。
多样化
大数据含有的数据类型复杂，超过80%的数据是非结构化的。而数据类型又分成结构化数据，非结构化数据，半结构化数据。这里再对三种数据类型做一个分类科普。
①结构化数据
结构化的数据是指可以使用关系型数据库(例如:MySQL,Oracle,DB2)表示和存储，表现为二维形式的数据。一般特点是：数据以行为单位，一行数据表示一个实体的信息，每一行数据的属性是相同的。所以，结构化的数据的存储和排列是很有规律的，这对查询和修改等操作很有帮助。
但是，它的扩展性不好。比如，如果字段不固定，利用关系型数据库也是比较困难的，有人会说，需要的时候加个字段就可以了，这样的方法也不是不可以，但在实际运用中每次都进行反复的表结构变更是非常痛苦的，这也容易导致后台接口从数据库取数据出错。你也可以预先设定大量的预备字段，但这样的话，时间一长很容易弄不清除字段和数据的对应状态，即哪个字段保存有哪些数据。
②半结构化数据
半结构化数据是结构化数据的一种形式，它并不符合关系型数据库或其他数据表的形式关联起来的数据模型结构，但包含相关标记，用来分隔语义元素以及对记录和字段进行分层。因此，它也被称为自描述的结构。半结构化数据，属于同一类实体可以有不同的属性，即使他们被组合在一起，这些属性的顺序并不重要。常见的半结构数据有XML和JSON。
③非结构化数据
非结构化数据是数据结构不规则或不完整，没有预定义的数据模型，不方便用数据库二维逻辑表来表现的数据。包括所有格式的办公文档、文本、图片、各类报表、图像和音频/视频信息等等。非结构化数据其格式非常多样，标准也是多样性的，而且在技术上非结构化信息比结构化信息更难标准化和理解。所以存储、检索、发布以及利用需要更加智能化的IT技术，比如海量存储、智能检索、知识挖掘、内容保护、信息的增值开发利用等。
快速化
随着物联网、电子商务、社会化网络的快速发展，全球大数据储量迅猛增长，成为大数据产业发展的基础。根据国际数据公司(IDC)的监测数据显示，2013年全球大数据储量为4.3ZB(相当于47.24亿个1TB容量的移动硬盘)，2014年和2015年全球大数据储量分别为6.6ZB和8.6ZB。近几年全球大数据储量的增速每年都保持在40%，2016年甚至达到了87.21%的增长率。2016年和2017年全球大数据储量分别为16.1ZB和21.6ZB，2018年全球大数据储量达到33.0ZB。预测未来几年，全球大数据储量规模也都会保持40%左右的增长率。在数据储量不断增长和应用驱动创新的推动下，大数据产业将会不断丰富商业模式，构建出多层多样的市场格局，具有广阔的发展空间。
核心价值
大数据的核心价值，从业务角度出发，主要有如下的3点：
a.数据辅助决策：为企业提供基础的数据统计报表分析服务。分析师能够轻易获取数据产出分析报告指导产品和运营，产品经理能够通过统计数据完善产品功能和改善用户体验，运营人员可以通过数据发现运营问题并确定运营的策略和方向，管理层可以通过数据掌握公司业务运营状况，从而进行一些战略决策；
b.数据驱动业务：通过数据产品、数据挖掘模型实现企业产品和运营的智能化，从而极大的提高企业的整体效能产出。最常见的应用领域有基于个性化推荐技术的精准营销服务、广告服务、基于模型算法的风控反欺诈服务征信服务，等等。
c.数据对外变现：通过对数据进行精心的包装，对外提供数据服务，从而获得现金收入。市面上比较常见有各大数据公司利用自己掌握的大数据，提供风控查询、验证、反欺诈服务，提供导客、导流、精准营销服务，提供数据开放平台服务，等等。
大数据能做什么？
1、海量数据快速查询(离线)
能够在海量数据的基础上进行快速计算，这里的“快速”是与传统计算方案对比。海量数据背景下，使用传统方案计算可能需要一星期时间。使用大数据 技术计算只需要30分钟。
2.海量数据实时计算（实时）
在海量数据的背景下，对于实时生成的最新数据，需要立刻、马上传递到大数据环境，并立刻、马上进行相关业务指标的分析，并把分析完的结果立刻、马上展示给用户或者领导。
3.海量数据的存储（数据量大，单个大文件）
大数据能够存储海量数据,大数据时代数据量巨大,1TB=1024*1G 约26万首歌(一首歌4M),1PB=1024 * 1024 * 1G约2.68亿首歌(一首歌4M)
大数据能够存储单个大文件。目前市面上最大的单个硬盘大小约为10T左右。若有一个文件20T,将 无法存储。大数据可以存储单个20T文件，甚至更大。
4.数据挖掘（挖掘以前没有发现的有价值的数据）
挖掘前所未有的新的价值点。原始企业内数据无法计算出的结果，使用大数据能够计算出。
挖掘（算法）有价值的数据。在海量数据背景下，使用数据挖掘算法，挖掘有价值的指标（不使用这些算法无法算出）
大数据行业的应用？
1.常见领域
2.智慧城市
3.电信大数据
4.电商大数据
大数据行业前景(国家政策)？
2014年7月23日，国务院常务会议审议通过《企业信息公示暂行条例（草案）》
2015年6月19日，国家主席、总理同时就“大数据”发表意见：《国务院办公厅关于运用大数据加强对市场主体服务和监管的若干意见》
2015年8月31日，国务院印发《促进大数据发展行动纲要》。国发〔2015〕50号
2016年12月18日，工业和信息化部关于印发《大数据产业发展规划》
2018年1月23日。中央全面深化改革领导小组会议审议通过了《科学数据管理办法》
2018年7月1日，国务院办公厅印发《关于运用大数据加强对市场主体服务和监管的若干意见》
2019年政府工作报告中总理指出“深化大数据、人工智能等研发应用，培育新一代信息技术、高端装备、生物医药、新能源汽车、新材料等新兴产业集群，壮大数字经济。”
总结
我国着名的电商之父，阿里巴巴创始人马云先生曾说过，未来10年，乃至20年，将是人工智能的时代，大数据的时代。对于现在正在学习大数据的我们来说，未来对于我们更是充满了各种机遇与挑战。
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㈤ 请问，人类从古至今所投入使用的所有电脑硬盘（包括正在使用的和已经废弃的）所能储存的数据总量多大
咱们可以这样估算一下这个问题。
以我个人为例。我现在用了大概4个手机，用了5张手机SD卡，加上手机本身容量一共是58G。用过5台电脑。最早的电脑容量不记得了，以500G为基准吧，2500G。我还有一台单反，64G的储存卡。用过6个U盘，共112G。
我身处发展中国家，对电子产品特别是储存能力的需求不高。现在25岁，共拥有了2700G左右的存储容量。发达国家的人可能占有的存储量更大，但是以非洲穷国为代表的第三世界国家可能人均占有的存储量基本可以忽略不计。仅以个人而言，估计平均下来，人均也就3000G-5000G左右。这是现在的水平。
考虑到科技的爆发式发展，前10年20年总共的存储量加起来估计也不会比未来一年生产出来的存储量要大。
那么，65亿乘以4500G，应该大致等于全球个人占有的存储量的总和。
考虑到还有服务器这种拥有巨大容量的公有存储设备。这一块我不太清楚，也比较难以估计。
综上所述：这种估计非常的不准确，和实际数额之间的差距肯定巨大。而且相对于人类真正需要的存储量，肯定是远远的超支的。我觉得人类生产出来的存储量，估计至少有三分之一是白白浪费掉的。
㈥ - -全球所有的储存设备加起来有多大容量
1，目前，全球互联网站大约有1.72亿个。每个网站的服务器容量不等，几十G到几千G的都有。大约平均一下，每个网站服务器的容量有1T（也就是1000G）
2，目前，全球个人电脑数量已经超过10亿台，每台平均容量大约为100G左右。
3，手机，光盘，移动硬盘，U盘等的总数量大约50亿，平均容量10G左右。
因此，目前全球所有存储设备总和，大约为
E=1.72*1000+10*100+50*10=3220亿G
即：大约3000亿个G，3亿个T。这容量是不是很惊人？
㈦ 大数据的预测功能是增值服务的核心
大数据的预测功能是增值服务的核心
从走在大数据发展前沿的互联网新兴行业，到与人类生活息息相关的医疗保健、电力、通信等传统行业，大数据浪潮无时无刻不在改变着人们的生产和生活方式。大数据时代的到来，给国内外各行各业带来诸多的变革动力和巨大价值。
最新发布的报告称，全球大数据市场规模将在未来五年内迎来高达26%的年复合增长率——从今年的148.7亿美元增长到2018年的463.4亿美元。全球各大公司、企业和研究机构对大数据商业模式进行了广泛地探索和尝试，虽然仍旧有许多模式尚不明朗，但是也逐渐形成了一些成熟的商业模式。
两种存储模式为主
互联网上的每一个网页、每一张图片、每一封邮件，通信行业每一条短消息、每一通电话，电力行业每一户用电数据等等，这些足迹都以“数据”的形式被记录下来，并以几何量级的速度增长。这就是大数据时代带给我们最直观的冲击。
正因为数据量之大，数据多为非结构化，现有的诸多存储介质和系统极大地限制着大数据的挖掘和发展。为更好地解决大数据存储问题，国内外各大企业和研究机构做了许许多多的尝试和努力，并不断摸索其商业化前景，目前形成了如下两种比较成熟的商业模式：
可扩展的存储解决方案。该存储解决方案可帮助政府、企业对存储的内容进行分类和确定优先级，高效安全地存储到适当存储介质中。而以存储区域网络（SAN）、统一存储、文件整合/网络连接存储（NAS）的传统存储解决方案，无法提供和扩展处理大数据所需要的灵活性。而以Intel、Oracle、华为、中兴等为代表的新一代存储解决方案提供商提供的适用于大、中小企业级的全系存储解决方案，通过标准化IT基础架构、自动化流程和高扩展性，来满足大数据多种应用需求。
云存储。云存储是一个以数据存储和管理为核心的云计算系统，其结构模型一般由存储层、基础管理、应用接口和访问层四层组成。通过易于使用的API，方便用户将各种数据放到云存储里面，然后像使用水电一样按用量进行收费。用户不用关心数据的存储介质、网络状况以及安全性的管理，只需按需向提供方购买空间。
源数据价值水涨船高
在红红火火的大数据时代，随着数据的累积，数据本身的价值也在不断升值，这种情况很好地反应了事物由量变到质变的规律。例如有一种罕见的疾病，得病率为十万分之一，如果从小样本数据来看非常罕见，但是扩大到全世界70亿人，那么数量就非常庞大。以前技术落后，不能将该病情数字化集中研究，所以很难攻克。但是，我们现在把各种各样的数据案例搜集起来统一分析，我们很快就能攻克很多以前想象不到的科学难题。类似的例子，不胜枚举。
正是由于可以通过大数据挖掘到很多看不见的价值，源数据本身的价值也水涨船高。一些掌握海量有效数据的公司和企业找到了一条行之有效的商业路径：对源数据直接或者经过简单封装销售。在互联网领域，以Facebook、twitter、微博为代表的社交网站拥有大量的用户和用户关系数据，这些网站正尝试以各种方式对该源数据进行商业化销售，Google、Yahoo!、网络[微博]等搜索公司拥有大量的搜索轨迹数据以及网页数据，他们可以通过简单API提供给第三方并从中盈利；在传统行业中，中国联通[微博]（3.44, 0.03, 0.88%）、中国电信[微博]等运营商拥有大量的底层用户资料，可以通过简单地去隐私化，然后进行销售盈利。
各大公司或者企业通过提供海量数据服务来支撑公司发展，同时以免费的服务补偿用户，这种成熟的商业模式经受住了时间的考验。但是对于任何用户数据的买卖，还需处理好用户隐私信息，通过去隐私化方式，来保护好用户隐私。
预测是增值服务的核心
在大数据基础上进行深度挖掘，所衍生出来的增值服务，是大数据领域最具想象空间的商业模式。大数据增值服务的核心是什么？预测！大数据引发了商业分析模式转变，从过去的样本模式到现在的全数据模式，从过去的小概率到现在的大概率，从而能够得到比以前更准确的预测。目前形成了如下几种比较成熟的商业模式。
个性化的精准营销。一提起“垃圾短信”，大家都很厌烦，这是因为本来在营销方看来是有价值的、“对”的信息，发到了“错”的用户手里。通过对用户的大量的行为数据进行详细分析，深度挖掘之后，能够实现给“对”的用户发送“对”的信息。比如大型商场可以对会员的购买记录进行深度分析，发掘用户和品牌之间的关联。然后，当某个品牌的忠实用户收到该品牌打折促销的短信之后，一定不是厌烦，而是欣喜。如优捷信达、中科嘉速等拥有强大数据处理技术的公司在数据挖掘、精准广告分析等方面拥有丰富的经验。
企业经营的决策指导。针对大量的用户数据，运用成熟的数据挖掘技术，分析得到企业运营的各种趋势，从而给企业的决策提供强有力的指导。例如，汽车销售公司，可以通过对网络上用户的大量评论进行分析，得到用户最关心和最不满意的功能，然后对自己的下一代产品进行有针对性的改进，以提升消费者的满意度。
总体来说，从宏观层面来看，大数据是我们未来社会的新能源；从企业微观层面来看，大数据分析和运用能力正成为企业的核心竞争力。深入研究和积极探索大数据的商业模式，对企业的未来发展有至关重要的意义。
㈧ 大数据未来发展趋势如何
大数据产业产业链全景梳理：从基础支撑到融合应用，产业范围广泛
大数据产业上游是基础支撑层，主要包括网络设备、计算机设备、存储设备等硬件供应，此外，相关云计算资源管理平台、大数据平台建设也属于产业链上游;
大数据产业中游立足海量数据资源，围绕各类应用和市场需求，提供辅助性的服务，包括数据交易、数据资产管理、数据采集、数据加工分析、数据安全，以及基于数据的IT运维等;
大数据产业下游则是大数据应用市场，随着我国大数据研究技术水平的不断提升，目前，我国大数据已广泛应用于政务、工业、金融、交通、电信和空间地理等行业。
—— 更多行业相关数据请参考前瞻产业研究院《中国大数据产业发展前景与投资战略规划分析报告》
㈨ 谁知道目前我们全球互联网上的数据量大致有多少讲讲判断依据。多少文字信息，图片，声音，视频信息等等
IDC报告显示，预计到2020年全球数据总量将超过40ZB(相当于4万亿GB)，这一数据量是2011年的22倍。在过去几年，全球的数据量以每年58%的速度增长，在未来这个速度会更快。如果按照现在存储容量每年40%的增长速度计算，到2017年需要存储的数据量甚至会大于存储设备的总容量。
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㈩ 全世界计算机数据总量
由于互联网和计算机的广泛普及,IDC预计,到2011年世界上将产生1,800,000,000TB数据,也就是1.8ZB.
数码世界正在以让人难以想象的速度扩张,消费者和企业将自己的大量图像,视频和文件数据放在其大容量硬盘和存储服务器中,去年,全球总数据量达到281,000,000TB,而2011年将突破1.8ZB,大约是2006年的10倍.
目前消费级硬盘的最大容量是1TB,1000个硬盘就能产生1PB的容量,是什么导致了世界数据数量如此剧增?答案是视频和照片以及监控录像.同时,从模拟到数字信号的转换后的数据也称为增加全球存储介质负担的重要原因,目前庞大的存储方案并不能满足需要,世界将最终需要新的办法来存储这些数据.