IT培训分享Hadoop环境中管理大数据8大存储技巧

国内的文件管理系统，包括有：

开始文档管理系统： 系统支持对文件存储和传输过程进行加密 文档的上传验证、修改审核、发布审批、文件借阅、权限申请等文档工作流 支持多种类型文件的在线预览（如AutoCAD，Solidworks, ProE等） 文档的签入/签出，防止串改文件 严谨的版本管理，文件修改后有历史版本可查询及管理 异地之间的大型文档的稳定与安全传输 订阅文件，随时随地了解关心文件的动态 快速索引和检索海量数据，支持全文搜索 完整的日志跟踪，记录系统中所有用户在系统内的所有动作 HOLA文档管理系统： 系统支持移动客户端APP访问，以及跨浏览器访问 用户电脑文档与服务器文档自动同步，自动上载文档 多层级的文档安全保护，权限分配，权限校验 文档链接发送，设置密码、有效期，实现文档的安全共享 文档签入/签出，版本控制 在线阅读器：在线浏览任意文档格式（如二维三维图纸），批注、测量 多种检索方式：文档内容检索、标签索引卡检索 文档审批流程、借阅流程 分布部署、集群部署，无限扩展的海量数据管理 edoc2文档管理系统： 文档集中式存储管理，并提供文档加密和严格的安全防护 文档的迁入/迁出,版本控制和管理 文档的流程管理与审核 超过对450 种不同文档的在线预览与批注（如AutoCAD，Solidworks, ProE等） 异地之间的大型文档的稳定与安全传输 可以自定义元数据，相关文档可自动关联 快速索引和检索海量数据，支持全文搜索 完整的审计体制，可跟踪并记录每个用户在系统内的所有动作 致得E6协同文档管理系统，将文档管理、纸质文档管理、多媒体管理、图文档管理、安全加密、协同办公等各种应用与管理全面整合，各功能间紧密关联，全程无缝管理。

TeamDoc文件管理系统基于C/S架构，可以做到文档的精细化权限控制，做到文件可阅读但不能拷贝，不能另存和打印、不能截屏，从而实现了文件加密集中储存管理，防泄密、防拷贝。为企业提供文档集中管理与安全共享解决方案。

HOLA企业内容管理系统,可以实现标准企业级的文档管理功能，还提供超过200种格式的文档与图纸的阅读与红线标注、纸质文档的电子化、文档相关的日期提醒与任务管理、以及在海量数据中快速查询功能。

易度文件管理系统,edodocs com,帮助企业解决文档的存储、安全管理、查找、在线查看、协作编写及文档发布控制等问题。

目前国外的文件管理系统，包括有：

DocMgr,使用的是postgresql数据库

KnowledgeTree Document Management,除了开源的版本，还有商业版本可用

MyDMS

owl

Logicaldoc，是一个具有Lucene全文搜索索引、jBPM工作流程、以及一套自动导入程序的内容储存库，使用Java技术开发。 LogicalDOC是一种针对Microsoft Windows和Unix-like *** 作系统的文档管理系统。 LogicalDOC面向那些需要高度模块化和可扩展性的用户。 LogicalDOC提供了一种WebDAV接口，它可以在Microsoft Windows和Unix-like *** 作系统上提供兼容性支持。

OpenKM，与Logicaldoc一样的Java开源项目，基于Jboss+J2EE+Ajax web (GWT)+Jackrabbit (lucene)等技术开发。

其他flickr、yupoo等在线管理网站，只能管理，不能管理其他类型的文件。

公司已经有OA和ERP,为什么还要用独立的档案管理系统呢？

OA和ERP的档案管理都是附带的，并不能和专业的档案管理系统比较，功能和安全性都相当弱，只能凑巧用着。要管理好档案还是建议使用专业的系统，目前国内做得比较好的企业档案管理系统有软巨系统、KASS、致得这些，我们公司用软巨的，特别简洁，而且很稳定。

选择OA还是企业档案管理系统？

在外企工作过，OA是国内的概念，照顾大而全的心理，国外并没有OA概念，你看国外的管理软体巨头都没有做OA概念的产品。国内有几家企业档案管理系统做得好的，软巨系统、致得软体、KASS。。。

什么是teamcenter档案管理系统

file=>export assembly outside teamcenter

在d出的视窗中点main项，add assembly 和 add part 顾名思义，有一点注意，add assembly可以汇出2d图，add part只能汇出3d model。

选好要汇出的ug档案后，点set defaults，选择储存到的资料夹，并命名。

最后点execute

It is all

用什么档案管理系统？

3Hmis核心，是文件类、知识类资讯管理系统的开发平台，实现档案管理、办公事务管理、综合档案管理、安全管理等统一处理。

具体搜寻：绍林科技知识库

网页中用的档案管理系统

metinfo 企业 网站管理 系统

求优秀的档案管理系统，60人用

易度档案管理系统

自主档案管理系统是什么

一般来说就是企业档案管理系统。

可以下一下魁特ERP系统，用用，里面有企业储存管理平台，功能应该是差不多

企业档案管理系统的原始码

我只安装了IIS，没法测试，你看下能否使用：:mycodes/soft/10247htm

如果不行，我再给你找！

PC机中常用的档案管理系统有______和______

是FAT32和NTFS WINDOWS和DO是磁碟作业系统。

unix 和WINDOWS 2000在档案管理系统上的异同

起Windows 2000密码丢失，确实是件令人头痛的事了，不管是自己不小心忘了密码也好，被别人恶意修改也好，一般都是重灌系统，不但浪费时间，而且可能自己辛辛苦苦储存的资料也随之烟消云散。

其实使用者不小心忘记了密码，造成无法登入Windows 2000 时，不必重灌系统也能恢复密码。原理是删除Windows 2000储存使用者密码的SAM档案，使密码为空。如果Windows 2000用的FAT32分割槽，那么只要直接用启动盘启动系统，进入DOS状态。在DOS提示符下键入：

del c:\winnt\system32\config\sam

确定后重启计算机，再次进入Windows 2000登入介面时，administrator的密码便为空了。而如果Windows 2000使用的是NTFS分割槽，则可以用NtfsPro等工具，在DOS模式下载入NT分割槽，然后再删除：c:\winnt\system32\config\SAM档案。

很简单吧

但是这种方法对Windows XP就没有用了，如果把Windows XP的SAM档案删除后重启系统就会提示出错，进不了系统。那Windows XP的登入密码丢失后该如何解决呢？其实也很简单，启动计算机，在Windows XP启动画面出现后马上按下F8键，选择“带命令列的安全模式”。执行过程结束时，系统列出系统超级使用者“administrator”和本地使用者“fox”的选择选单，滑鼠单击“administrator”，进入命令列模式，然后就可以用 user password命令来修改密码了。比如账号为fox希望将密码设定为12345678，那么可以输入：

user fox 12345678 /add

这样就强制将“fox”使用者的口令更改为“12345678”。若想在此新增一新使用者，使用者名称为dog，口令为87654321，只要键入：

user dog 87654321/add

然后再把这个dog使用者加入管理员组：

localgroup administrators dog /add

这样，使用者“dog”就成为系统管理组“administrators”的使用者了。

最后重新启动计算机，选择正常模式下执行，就可以用更改后的口令“12345678”登入了

在现如今，随着IT互联网信息技术的飞速发展和进步。目前大数据行业也越来越火爆，从而导致国内大数据人才也极度缺乏，下面IT培训介绍一下关于Hadoop环境中管理大数据存储技巧。

1、分布式存储

传统化集中式存储存在已有一段时间。但大数据并非真的适合集中式存储架构。Hadoop设计用于将计算更接近数据节点，同时采用了HDFS文件系统的大规模横向扩展功能。

虽然，通常解决Hadoop管理自身数据低效性的方案是将Hadoop数据存储在SAN上。但这也造成了它自身性能与规模的瓶颈。现在，如果你把所有的数据都通过集中式SAN处理器进行处理，与Hadoop的分布式和并行化特性相悖。你要么针对不同的数据节点管理多个SAN，要么将所有的数据节点都集中到一个SAN。

但Hadoop是一个分布式应用，就应该运行在分布式存储上，这样存储就保留了与Hadoop本身同样的灵活性，不过它也要求拥抱一个软件定义存储方案，并在商用服务器上运行，这相比瓶颈化的Hadoop自然更为高效。

2、超融合VS分布式

注意，不要混淆超融合与分布式。某些超融合方案是分布式存储，但通常这个术语意味着你的应用和存储都保存在同一计算节点上。这是在试图解决数据本地化的问题，但它会造成太多资源争用。这个Hadoop应用和存储平台会争用相同的内存和CPU。Hadoop运行在专有应用层，分布式存储运行在专有存储层这样会更好。之后，利用缓存和分层来解决数据本地化并补偿网络性能损失。

3、避免控制器瓶颈(ControllerChokePoint)

实现目标的一个重要方面就是——避免通过单个点例如一个传统控制器来处理数据。反之，要确保存储平台并行化，性能可以得到显着提升。

此外，这个方案提供了增量扩展性。为数据湖添加功能跟往里面扔x86服务器一样简单。一个分布式存储平台如有需要将自动添加功能并重新调整数据。

4、删重和压缩

掌握大数据的关键是删重和压缩技术。通常大数据集内会有70%到90%的数据简化。以PB容量计，能节约数万美元的磁盘成本。现代平台提供内联(对比后期处理)删重和压缩，大大降低了存储数据所需能力。

5、合并Hadoop发行版

很多大型企业拥有多个Hadoop发行版本。可能是开发者需要或是企业部门已经适应了不同版本。无论如何最终往往要对这些集群的维护与运营。一旦海量数据真正开始影响一家企业时，多个Hadoop发行版存储就会导致低效性。我们可以通过创建一个单一，可删重和压缩的数据湖获取数据效率

6、虚拟化Hadoop

虚拟化已经席卷企业级市场。很多地区超过80%的物理服务器现在是虚拟化的。但也仍有很多企业因为性能和数据本地化问题对虚拟化Hadoop避而不谈。

7、创建d性数据湖

创建数据湖并不容易，但大数据存储可能会有需求。我们有很多种方法来做这件事，但哪一种是正确的这个正确的架构应该是一个动态，d性的数据湖，可以以多种格式(架构化，非结构化，半结构化)存储所有资源的数据。更重要的是，它必须支持应用不在远程资源上而是在本地数据资源上执行。

阶段和过程是一个意思吧，你说的是不是按照过程还是按照类型。

建议按照项目过程为主，类型为辅进行组织，便于管理与查找。

如：1售前文档，存放招投标文件、合同文件等。2需求文档,3设计文档4测试文档5实施文档6验收文档7手册类文档8汇报类文档9管理类文档（会议纪要等）

这样，按照过程清晰明了，同时将常用的汇报类和管理类提出来便于查找。

在20世纪80年代开始，许多厂商开始开发的文档管理系统，以管理纸质文件为主要功能。这些系统管理记录纸张文件，其中包括印刷、出版的文件、照片和版画等。

后来开发商研发第二类文档管理系统，即电子文件管理，这些文件存储在用户的本地计算机中。最早的电子文档管理系统的管理，由于技术限制，对文件类型和文件数量都做了限制。主要功能集中捕获、存储、索引和检索的文件格式。

发展到2013年，基于B/S架构的文档管理系统出现，通过上传到服务器中进行集中存储，管理起来更加方便，查找更快，而且只要有互联网的地方，就可以通过浏览器直接访问系统。也增加了更多功能，包括文档的权限管理、全文搜索、存储加密、审批流程、文档审计、版本管理、规则应用、在线编辑和统计报表等。

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