㈠ mysql 將數據遷移到大數據平台分布式文件系統，用什麼工具合適

在我看來，一個完整的大數據平台應該提供離線計算、即席查詢、實時計算、實時查詢這幾個方面的功能。
hadoop、spark、storm 無論哪一個，單獨不可能完成上面的所有功能。
hadoop+spark+hive是一個很不錯的選擇.hadoop的HDFS毋庸置疑是分布式文件系統的解決方案，解決存儲問題；hadoop maprece、hive、spark application、sparkSQL解決的是離線計算和即席查詢的問題；spark streaming解決的是實時計算問題；另外，還需要HBase或者Redis等NOSQL技術來解決實時查詢的問題；
除了這些，大數據平台中必不可少的需要任務調度系統和數據交換工具；
任務調度系統解決所有大數據平台中的任務調度與監控；數據交換工具解決其他數據源與HDFS之間的數據傳輸，比如：資料庫到HDFS、HDFS到資料庫等等。

㈡ mysql的最大數據存儲量是多少

mysql的最大數據存儲量沒有最大限制。

最多也就是單欄位的長度有限制，那跟欄位的數據類型有專關，而對於數據表屬的大小一般不要超過2G，超過了效率會比較慢，建議分開多表存。

上MySQL 能承受的數據量的多少主要和數據表的結構有關，並不是一個固定的數值。表的結構簡單，則能承受的數據量相對比結構復雜時大些。

據D.V.B 團隊以及Cmshelp 團隊做CMS 系統評測時的結果來看，MySQL單表大約在2千萬條記錄（4G）下能夠良好運行，經過資料庫的優化後5千萬條記錄（10G）下運行良好。

(2)mysql分布式大數據存儲擴展閱讀

由於MySQL是開放源代碼的，因此任何人都可以在General Public License的許可下下載並根據個性化的需要對其進行修改。

MySQL因為其速度、可靠性和適應性而備受關注。大多數人都認為在不需要事務化處理的情況下，MySQL是管理內容最好的選擇。

㈢ mysql 大數據表分了1000個區 有什麼性能問題么

50W的數據量其實還好，分區性能不成什麼問題，只要磁碟空間夠應該問題不大。

不過一般都會採用備份的方式來處理，50W可以改成10天來分區也可以。

㈣ hdfs和mysql有什麼區別大數據離線數據存儲在mysql還是hdfs比較好

這區別可大了，不是一個概念。mysql是傳統的關系型資料庫。hdfs是nosql hadoop的存儲方式。hdfs是分布式的自帶高可用存儲，文件格式跟mysql的存儲引擎不一樣。大數據離線存儲，當然是hdfs更合適

㈤ 利用MySQL資料庫如何解決大數據量存儲問題

mysql解決大數據量存儲問題的方法是分表。
1.如何去分表
根據什麼策略把現有表中的數據分到多個表中，並且還有考慮到以後的擴展性上。

建立一張索引表，用戶id與資料庫id對應，（這里他將相同結構的表分在了不同的資料庫中進一步減少壓力，但同時對於數據的同步也需要通過其他手段來解決），其本質也是分表了同時分庫了。這么做的好處是便於以後的擴展，但損耗一點性能，因為會多一次查詢。這樣索引表可能會成為新的瓶頸，除非用戶不會一直增長哈。
我的做法屬於另一種，寫了個演算法通過計算某列值，按照一定規律將數據大致均分在每個分表中。至於擴展性，寫演算法時候考慮進去了以後增加分表數的問題了。
選擇哪種策略，是要看自己的表的業務特點了，方法沒有絕對的優缺，還是要根據自己的需求選取。
2.分表之後主鍵的維護
分表之前，主鍵就是自動遞增的bigint型。所以主鍵的格式已經提早被確定了，像什麼uuid之類的就被直接pass掉了。
還有想過自己寫一個主鍵生成程序，利用Java 的Atomic原子量特性，但是考慮還需要增加工作量並且高並發下，這里很可能是個隱患。
還有就是通過應用層上管理主鍵，如redis中有原子性的遞增。

㈥ mysql 大數據量該怎麼存儲和維護

照你的需求來看，可以有兩種方式，一種是分表，另一種是分區 首先是分表，就像你自己所回說的，可以按月分答表，可以按用戶ID分表等等，至於採用哪種方式分表，要看你的業務邏輯了，分表不好的地方就是查詢有時候需要跨多個表。 然後是分區，分區可以將表分離在若干不同的表空間上，用分而治之的方法來支撐無限膨脹的大表，給大表在物理一級的可管理性。將大表分割成較小的分區可以改善表的維護、備份、恢復、事務及查詢性能。分區的好處是分區的優點： 1 增強可用性：如果表的一個分區由於系統故障而不能使用，表的其餘好的分區仍然可以使用； 2 減少關閉時間：如果系統故障隻影響表的一部分分區，那麼只有這部分分區需要修復，故能比整個大表修復花的時間更少； 3 維護輕松：如果需要重建表，獨立管理每個分區比管理單個大表要輕松得多； 4 均衡I/O:可以把表的不同分區分配到不同的磁碟來平衡I/O改善性能； 5 改善性能：對大表的查詢、增加、修改等操作可以分解到表的不同分區來並行執行，可使運行速度更快； 6 分區對用戶透明，最終用戶感覺不到分區的存在。

㈦ Mysql能做大數據嗎

完全可以 沒有問題 阿里公司 就是用 MYSQL

㈧ 資料庫mysql中大數據量處理的問題

我最近剛整過和你類似的事情 呵呵。
你這個問題可以分成2個問題來解決
1.建立索引 首先把data_content_21.郵件， data_content_9.帳號建立索引。建立索引不會的話推薦你一個綠色工具 HAP_SQLyog_Enterprise_7.14網上自己去下很多的，然後登錄進去以後選擇你的表右鍵-》建立索引-》選上你要建立索引的欄位就好了
2.mysql畢竟是輕量級資料庫，如果數據超過100萬條，建議你使用mysql的分表機制，需要mysql5.4.1以上的版本，分表機制在那個綠色工具里也有 自己試下吧

㈨ 大數據量數據存儲問題

大數據（big
data），指無法在一定時間范圍內用常規軟體工具進行捕捉、管理和處理的數據集合，是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發現力和流程優化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產。大數據的5V特點（IBM提出）：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多樣）、Value（低價值密度）、Veracity（真實性）

㈩ 普通數據一般用的MySQL存儲，大數據的話都用MySQL

你概念理清了嗎，什麼叫大數據用MySQL
MySQL只是一種關系資料庫，跟數據無關