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大数据文件存储
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大数据文件存储是面向大数据和机器学习生态的统一存储服务。支持对接多云对象存储,并提供统一数据管理和数据缓存加速服务,具备低成本、高可靠、高可用等特性。加速大数据处理、数据湖分析、机器学习等场景下的海量数据的存储访问速度。
企业级大数据统一文件存储系统
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说明文档
功能介绍
企业级大数据文件存储
数据加速

基于近端数据缓存技术,提供高性能的带宽加速,提高数据读写速度,支持可配置的多级数据缓存和智能分级流动策略。提供高吞吐,高稳定的数据读写能力

多场景支持

用户可以根据使用场景选择不同功能模式。文件存储场景无缝兼容HDFS使用方式。数据湖场景对接多云场景下的不同对象存储数据源,提供多元格式数据的管理与加速能力

数据管理

具备高性能的元数据服务,支持元数据管理与元数据操作。提供包括监控、告警、操作等一站式的数据生命周期管理,提升大数据分析效率

企业级安全

具备文件存储标准权限控制,对接火山引擎 IAM ,基于OpenLDAP 与 Ranger 实现用户及角色权限管理、审计等多种安全机制,企业级数据安全保障

功能介绍
企业级大数据文件存储
数据加速

基于近端数据缓存技术,提供高性能的带宽加速,提高数据读写速度,支持可配置的多级数据缓存和智能分级流动策略。提供高吞吐,高稳定的数据读写能力

多场景支持

用户可以根据使用场景选择不同功能模式。文件存储场景无缝兼容HDFS使用方式。数据湖场景对接多云场景下的不同对象存储数据源,提供多元格式数据的管理与加速能力

数据管理

具备高性能的元数据服务,支持元数据管理与元数据操作。提供包括监控、告警、操作等一站式的数据生命周期管理,提升大数据分析效率

企业级安全

具备文件存储标准权限控制,对接火山引擎 IAM ,基于OpenLDAP 与 Ranger 实现用户及角色权限管理、审计等多种安全机制,企业级数据安全保障

产品优势
核心企业级增强能力
易使用
支持完整的 HDFS 语义,兼容开源大数据生态,支持业务无缝上云。同时可与火山引擎 流式计算 Flink、批式计算 Spark、云原生消息引擎深度集成,提供端到端的Serverless大数据计算及存储解决方案
低成本
单文件系统存储空间无上限,可满足海量数据存储与分析的需求。同时支持存储空间线性弹性扩展,降低成本
多场景
不同场景模式能满足无论是大数据处理还是机器学习的数据存储需求,提升数据处理效能
高性能
基于近端数据加速技术,提供大数据分析所需的高吞吐能力;通过提供原子目录操作与分层命名空间,实现海量数据处理时优异的存储性能
易使用
支持完整的 HDFS 语义,兼容开源大数据生态,支持业务无缝上云。同时可与火山引擎 流式计算 Flink、批式计算 Spark、云原生消息引擎深度集成,提供端到端的Serverless大数据计算及存储解决方案
低成本
单文件系统存储空间无上限,可满足海量数据存储与分析的需求。同时支持存储空间线性弹性扩展,降低成本
多场景
不同场景模式能满足无论是大数据处理还是机器学习的数据存储需求,提升数据处理效能
高性能
基于近端数据加速技术,提供大数据分析所需的高吞吐能力;通过提供原子目录操作与分层命名空间,实现海量数据处理时优异的存储性能
产品架构
企业级大数据存储系统完整架构图
点击查看完整架构
产品架构
企业级大数据存储系统完整架构图
应用场景
高效能支持多场景的数据存储
大数据分析与机器学习
大数据文件存储能够与火山引擎大数据产品相结合进行大数据分析,同时实现零成本HDFS 上云、计算与存储分离。数据湖模式支撑各种格式数据进行机器学习分析
应用场景
高效能支持多场景的数据存储
大数据分析与机器学习
大数据文件存储能够与火山引擎大数据产品相结合进行大数据分析,同时实现零成本HDFS 上云、计算与存储分离。数据湖模式支撑各种格式数据进行机器学习分析
客户案例
大数据分析及智能推荐首选合作伙伴
抖音
巨量引擎
头条搜索
用户行为分析
大数据文件存储作为抖音大数据分析的存储底座,承接了全部的数仓和数据湖数据存储,支持批式和实时的数据引擎,数据规模达到EB级别
广告智能推荐
大数据文件存储支撑了巨量引擎广告推荐平台的构建,存储了全量的离线模型,助力精准广告投放和媒体商业化
海量索引引擎
头条搜索基于大数据文件存储构建了海量索引引擎,支持了索引数据的高并发、高吞吐和低时延读写,助力头条搜索提供简单智能的搜索体验
用户行为分析
大数据文件存储作为抖音大数据分析的存储底座,承接了全部的数仓和数据湖数据存储,支持批式和实时的数据引擎,数据规模达到EB级别
广告智能推荐
大数据文件存储支撑了巨量引擎广告推荐平台的构建,存储了全量的离线模型,助力精准广告投放和媒体商业化
海量索引引擎
头条搜索基于大数据文件存储构建了海量索引引擎,支持了索引数据的高并发、高吞吐和低时延读写,助力头条搜索提供简单智能的搜索体验
使用指南
欢迎查看使用指南
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