Hướng dẫn lưu dữ liệu trong điện toán đám mây năm 2024

1. XỬ LÝ DỮ LIỆU CHƯƠNG 4 Ảo hóa và điện toán đám mây 1
2. cập dữ liệu như thế nào? Ảo hóa và điện toán đám mây 2 Bất cứ thiết bị Bất cứ lúc nào Bất cứ nơi đâu
3. LOẠI HỆ THỐNG TẬP TIN 2. HỆ THỐNG LƯU TRỮ PHÂN TÁN VÀ ĐỒNG NHẤT BỘ NHỚ 3. HỆ THỐNG LƯU TRỮ ĐIỆN TOÁN ĐÁM MÂY VÀ DỮ LIỆU LỚN 4. CƠ SỞ DỮ LIỆU NOSQL Ảo hóa và điện toán đám mây 3
4. HỆ THỐNG TẬP TIN • Hệ thống tập tin là gì? • Hệ thống tập tin là cách tổ chức và lưu trữ tập tin trên ổ đĩa. Nó chỉ định cách dữ liệu được lưu trữ trên ổ đĩa và những loại thông tin nào có thể được đính kèm vào tập tin như: tên tập tin, quyền truy cập, thuộc tính … • Các hệ điều hành khác nhau hỗ trợ các hệ thống tập tin khác nhau Ảo hóa và điện toán đám mây 4
5. HỆ THỐNG TẬP TIN Types Examples Disk file system FAT, exFAT, NTFS… Optical discs CD, DVD, Blu-ray Tape file system IBM’s Linear tape Database file system DB2 Transactional file system TxF, Valor, Amino, TFFS Flat file system Amazon’s S3 Cluster file system • Distributed file system • Shared file system • San file system • Parallel file system NFS, AFS, GFS,GPFS, LUSTRE, HDFS Ảo hóa và điện toán đám mây 5
6. Một hệ thống tập tin gom cụm là một hệ thống tập tin được chia sẻ bằng cách đồng thời gắn trên nhiều máy chủ • Hệ thống tệp song song là một loại hệ thống tệp phân cụm truyền dữ liệu qua nhiều nút lưu trữ, thường là để dự phòng hoặc tăng hiệu suất Ảo hóa và điện toán đám mây 6
7. về hệ thống Shared file system • Silicon Graphics (SGI) clustered file system (CXFS) • Veritas Cluster File System • DataPlow Nasan File System • IBM General Parallel File System (GPFS) • Microsoft Cluster Shared Volumes (CSV) • Oracle Cluster File System (OCFS) • PolyServe storage solutions • Quantum StorNext File System (SNFS), ex ADIC, ex CentraVision File System (CVFS) • Blue Whale Clustered file system (BWFS) • Red Hat Global File System (GFS) • Sun QFS • TerraScale Technologies TerraFS • VMware VMFS • Xsan Ảo hóa và điện toán đám mây 7
8. về hệ thống Distributed file systems • BeeGFS (Fraunhofer) • Ceph (Inktank, Red Hat, SUSE) • GFS (Google Inc.) • GlusterFS (Red Hat) • HDFS (Apache Software Foundation) • OneFS (EMC Isilon) • Lustre • MooseFS (Core Technology / Gemius) • ObjectiveFS • Panfs (Panasas) • Windows Distributed File System (DFS) (Microsoft) • XtreemFS Ảo hóa và điện toán đám mây 8
9. LOẠI HỆ THỐNG TẬP TIN 2. HỆ THỐNG LƯU TRỮ PHÂN TÁN VÀ ĐỒNG NHẤT BỘ NHỚ 3. HỆ THỐNG LƯU TRỮ ĐIỆN TOÁN ĐÁM MÂY VÀ DỮ LIỆU LỚN 4. CƠ SỞ DỮ LIỆU NOSQL Ảo hóa và điện toán đám mây 9
10. LƯU TRỮ PHÂN TÁN VÀ ĐỒNG NHẤT BỘ NHỚ • Network File System (NFS) • Andrew File System (AFS) Ảo hóa và điện toán đám mây 10
11. Network File System là kiến trúc hệ thống tập tin phân tán (DFS - Distributed File System) mà một máy chủ trong hệ thống đóng vai trò là máy chủ lưu trữ, cung cấp năng lực lưu trữ của các ổ đĩa cứng cục bộ, hệ thống RAID (Redundant Array of Independent Disks) cho các máy tính khác qua giao thức mạng. • NFS được hỗ trợ bởi hầu hết các nền tảng hệ điều hành như Windows, Unix. • NFS được phát triển bởi Sun Microsystems từ năm 1984 • Các phiên bản NFS: • NFSv2 • NFSv3 • NFSv4 Ảo hóa và điện toán đám mây 11
12. trúc Phía Server: • NFS server xử lý các yêu cầu từ client • Từ RPC stub unmarshals request (yêu cầu sơ khai), Server chuyển chúng thành các hoạt động tệp VFS • VFS chịu trách nhiệm triển khai 1 hệ thống tệp cục bộ Phía Client: • Client truy cập file system bằng các lời gọi hệ thống (system call) • Giao diện hệ thống UNIX được thay thế bằng giao diện cho hệ thống tệp ảo (VFS) (các hệ điều hành hiện đại đều cung cấp VFS) • Các hoạt động trên giao diện VFS được chuyển đến hệ thống tệp cục bộ (Local file) hoặc được chuyển đến 1 thành phần riêng biệt gọi là NFS Client • NFS client đảm nhiệm việc xử lý quyền truy cập vào các tệp được lưu trữ tại máy chủ từ xa • Trong NFS, tất cả giao tiếp giữa máy khách và máy chủ được thực hiện thông qua RPC (Remote procedure call) Ảo hóa và điện toán đám mây 12
13. nhược điểm • Ưu điểm: • Tính trong suốt cho người dùng cuối về cách thức truy cập tập tin hay vị trí nơi tập tin được lưu trữ • Nhược điểm: • Tính khả mở thấp do mọi thao tác đọc ghi dữ liệu đều thực hiện qua kết nối mạng với máy chủ lưu trữ NFS Ảo hóa và điện toán đám mây 13
14. là một hệ thống tập tin phân tán nhằm mục đích chia sẻ tập tin cho một lượng lớn người dùng mạng • Khi truy cập tập tin, toàn bộ tập tin sẽ được sao chép về phía máy người sử dụng và các thao tác đọc ghi được thực hiện trên tập tin đó. Khi tập tin được đóng, nội dung tập tin sẽ được cập nhật về phía máy chủ lưu trữ. Ảo hóa và điện toán đám mây 14
15. Dữ liệu chỉ được lưu trong một hệ thống chính • Các hệ thống khác truy cập dữ liệu giống như chúng đang được lưu cục bộ tại hệ thống đó • Khi hệ thống chính gặp sự cố? • Dữ liệu không truy cập được • Phụ thuộc vào hệ thống chính Ảo hóa và điện toán đám mây 15
16. Cài đặt NFS Server 2019 trong AWS (hoặc Azure, hoặc GCP, hoặc tại các máy ảo local) • Chụp hình lại kết quả và ghi vào Google Docs được chia sẻ bởi GV Tham khảo các bước thực hiện tại file hướng dẫn trên Google Classroom Ảo hóa và điện toán đám mây 16
17. LOẠI HỆ THỐNG TẬP TIN 2. HỆ THỐNG LƯU TRỮ PHÂN TÁN VÀ ĐỒNG NHẤT BỘ NHỚ 3. HỆ THỐNG LƯU TRỮ ĐIỆN TOÁN ĐÁM MÂY VÀ DỮ LIỆU LỚN 4. CƠ SỞ DỮ LIỆU NOSQL Ảo hóa và điện toán đám mây 17
18. LƯU TRỮ ĐIỆN TOÁN ĐÁM MÂY VÀ DỮ LIỆU LỚN • Hadoop Distributed File System (HDFS) • Google File System (GFS) Ảo hóa và điện toán đám mây 18
19. System (HDFS) • Hadoop framework của Apache là một nền tảng dùng để phân tích các tập dữ liệu rất lớn mà không thể xử lý được trên một máy chủ duy nhất. • Hadoop có khả năng mở rộng vô số các nút lưu trữ và có thể xử lý tất cả hoạt động và phân phối liên quan đến việc phân loại dữ liệu. • HDFS (Hadoop distributed file system) ra đời trên nhu cầu lưu trữ dữ liệu của Nutch, một dự án Search Engine mã nguồn mở. • HDFS kế thừa các đặc tính chung của các hệ thống tập tin phân tán thế hệ trước như độ tin cậy, khả năng mở rộng và hiệu suất hoạt động. Ảo hóa và điện toán đám mây 19
20. kế của HDFS • Khả năng phát hiện lỗi, chống chịu lỗi và tự động phục hồi • Lưu trữ dữ liệu có dung lượng lớn. Một tập tin điển hình trong HDFS có kích thước từ gigabyte đến terabyte. • HDFS được thiết kế chỉ cho phép thay đổi nội dung các tập tin được lưu trữ qua phép toán thêm “append” dữ liệu vào cuối tập tin hơn là ghi đè lên dữ liệu hiện có. Ảo hóa và điện toán đám mây 20
21. hóa và điện toán đám mây 21 • HDFS có kiến trúc Master/Slave (chủ/khách), làm việc theo các cụm (Cluster: tập hợp các máy tính được kết nối với nhau, còn gọi là các nút (nodes)). • Trên một cluster chạy HDFS, có hai loại nút là Namenode và Datanode • Một HDFS cluster có duy nhất một Namenode và có một hoặc nhiều Datanode • Trong HDFS, vì kích thước mỗi tập tin lớn, mỗi tập tin sẽ được chia ra thành các khối (block) và mỗi khối này sẽ có một block ID để nhận diện. • Các khối của cùng một file (trừ khối cuối cùng) sẽ có cùng kích thước và kích thước này được gọi là block size của tập tin đó. • Mỗi khối của tập tin sẽ được lưu trữ thành nhiều bản sao khác nhau vì mục đích an toàn dữ liệu. Các khối được lưu trữ phân tán trên các máy chủ lưu trữ cài HDFS. • Namenode đóng vai trò là master, chịu trách nhiệm duy trì thông tin về cấu trúc cây phân cấp các tập tin, thư mục của hệ thống tập tin và các siêu dữ liệu (metadata) khác của hệ thống tập tin.
22. hóa và điện toán đám mây 22 • Các metadata mà Namenode lưu trữ gồm có: • File system namespace (không gian tên tập tin): là hình ảnh cây thư mục của hệ thống tập tin tại một thời điểm nào đó. Không gian tên tập tin thể hiện tất cả các file, thư mục có trên hệ thống file và quan hệ giữa chúng. • Thông tin để ánh xạ từ tên tập tin ra thành danh sách các khối: Với mỗi tập tin, ta có một danh sách có thứ tự các khối block của tập tin đó, mỗi khối đại diện bởi Block ID. • Nơi lưu trữ các khối: Các khối được đại diện một Block ID. Với mỗi block, ta có một danh sách các DataNode lưu trữ các bản sao của khối đó. • Các DataNode sẽ chịu trách nhiệm lưu trữ các khối thật sự của từng tập tin của HDFS. Mỗi một khối sẽ được lưu trữ như một tập tin riêng biệt trên hệ thống tập tin cục bộ của DataNode.
23. hóa và điện toán đám mây 23 • Namenode sẽ chịu trách nhiệm điều phối các thao tác truy cập (đọc/ghi dữ liệu) của người sử dụng (client) lên hệ thống HDFS. • Mỗi DataNode sẽ báo cáo cho NameNode biết về danh sách tất cả các block mà nó đang lưu trữ, NameNode sẽ dựa vào những thông tin này để cập nhật lại các metadata trong nó.
24. hóa và điện toán đám mây 24 Quá trình đọc file: 1. Client sẽ mở tập tin cần đọc bằng cách gửi yêu cầu đọc tập tin đến NameNode 2. Nếu không có vấn đề gì xảy ra, NameNode sẽ gửi danh sách các block (đại diện bởi Block ID) của tệp tin cùng với địa chỉ các DataNode chứa các bản sao của block này. 3. Client sẽ mở các kết nối tới DataNode, thực hiện một yêu cầu RPC (remote procedure call) để yêu cầu nhận block cần đọc và đóng kết nối với DataNode.
25. hóa và điện toán đám mây 25 Quá trình ghi file: 1. Client sẽ gửi yêu cầu tạo một chỉ mục tập tin (file entry) lên không gian tên của hệ thống tập tin đến NameNode. 2. Tập tin mới được tạo sẽ rỗng, tức chưa có một block nào. Sau đó, NameNode sẽ quyết định danh sách các DataNode sẽ chứa các block của tập tin và gửi lại cho client . Client sẽ chia dữ liệu của tập tin cần tạo ra thành các block, mỗi block sẽ được lưu ra thành nhiều bản sao trên các DataNode khác nhau (tùy vào chỉ số độ nhân bản của tập tin).
26. hóa và điện toán đám mây 26 Quá trình ghi file: 3. Client gửi block cho DataNode thứ nhất, DataNode thứ nhất sau khi nhận được block sẽ tiến hành lưu lại bản sao thứ nhất của block. Tiếp theo DataNode thứ nhất sẽ gửi block này cho DataNode thứ hai để lưu ra bản sao thứ hai của block. Tương tự, DataNode thứ hai sẽ gửi packet cho DataNode thứ ba. Cứ như vậy, các DataNode cũng lưu các bản sao của một block. Quá trình này được hình dung như là một ống dẫn dữ liệu data pile . 4. Sau khi DataNode cuối cùng nhận được thành công block, nó sẽ gửi lại cho DataNode thứ hai một gói xác nhận rằng đã lưu thành công. Và gói thứ hai lại gửi gói xác nhận tình trạng thành công của hai DataNode về DataNode thứ nhất. Client sẽ nhận được các báo cáo xác nhận từ DataNode thứ nhất cho tình trạng thành công của tất cả DataNode trên data pile.
27. (GFS) • Google file system (hay GFS hoặc GoogleFS) là hệ thống tập tin phân tán phát triển bởi Google • Ra đời trước HDFS. GFS có kiến trúc tương tự HDFS • GFS thường được cấu hình với MasterNode và các shadow Master nhằm mục đích chịu lỗi • Trong quá trình hoạt động, nếu MasterNode gặp sự cố, một shadow Master sẽ được lựa chọn thay thế MasterNode. Quá trình này hoàn toàn trong suốt với client và người sử dụng • Trong quá trình lưu trữ các block, GFS sử dụng các kỹ thuật kiểm tra lỗi lưu trữ như checksum nhằm phát hiện và khôi phục block bị lỗi một cách nhanh chóng • GFS là nền tảng phát triển các hệ thống khác của Google như BigTable hay Pregel Ảo hóa và điện toán đám mây 27
28. chọn 1 trong 2 hoạt động sau: 1. Cài đặt và sử dụng hệ thống HDFS trên Windows 2. Tạo HDFS trong Azure HDInsight. (hoặc trong GCP với Dataproc; hoặc trong AWS với EC2) Chụp hình lại kết quả và ghi vào Google Docs được chia sẻ bởi GV Ảo hóa và điện toán đám mây 28
29. LOẠI HỆ THỐNG TẬP TIN 2. HỆ THỐNG LƯU TRỮ PHÂN TÁN VÀ ĐỒNG NHẤT BỘ NHỚ 3. HỆ THỐNG LƯU TRỮ ĐIỆN TOÁN ĐÁM MÂY VÀ DỮ LIỆU LỚN 4. CƠ SỞ DỮ LIỆU NOSQL Ảo hóa và điện toán đám mây 29
30. DỮ LIỆU NOSQL Làm cách nào để xử lý một lượng dữ liệu cực lớn? (như google, facebook) • Cơ sở dữ liệu SQL → không hiệu quả • Ra đời NoSQL (Not Only SQL) Cơ sở dữ liệu NoSQL là Cơ sở dữ liệu được xây dựng dành riêng cho mô hình dữ liệu và có sơ đồ linh hoạt để xây dựng các ứng dụng hiện đại. Cơ sở dữ liệu NoSQL được công nhận rộng rãi vì khả năng dễ phát triển, chức năng cũng như hiệu năng ở quy mô lớn. Còn được gọi là CSDL phi quan hệ Ảo hóa và điện toán đám mây 30
31. CSDL NoSQL Ảo hóa và điện toán đám mây 31 • Trong cơ sở dữ liệu quan hệ, hồ sơ về một đối tượng thường được chuẩn hóa và lưu trữ trong các bảng tách biệt nhau, còn mối quan hệ được quy định bằng các ràng buộc khóa ngoại và khóa chính. • Trong cơ sở dữ liệu NoSQL, hồ sơ về một đối tượng thường được lưu trữ dưới dạng văn bản JSON (JavaScript Object Notation). • Trong mô hình này, dữ liệu được tối ưu hóa cho việc phát triển trực quan và khả năng thay đổi quy mô theo chiều ngang
32. JSON là một định dạng trao đổi dữ liệu tiêu chuẩn mở dựa trên văn bản. Con người có thể đọc được. • JSON có nguồn gốc từ một tập hợp con của ngôn ngữ lập trình JavaScript. Nó hoàn toàn độc lập với các ngôn ngữ và có thể được sử dụng với hầu hết các ngôn ngữ lập trình hiện đại. Ảo hóa và điện toán đám mây 32 Biểu diễn thông tin về một quyển sách bằng JSON
33. cơ sở dữ liệu NoSQL Ảo hóa và điện toán đám mây 33 • Linh hoạt (Flexibility) • Cơ sở dữ liệu NoSQL thường cung cấp các sơ đồ linh hoạt giúp công đoạn phát triển nhanh hơn và có khả năng lặp lại cao hơn. • Khả năng thay đổi quy mô (Scalability) • Cơ sở dữ liệu NoSQL thường được thiết kế để tăng quy mô bằng cách sử dụng các cụm phần cứng được phân phối thay vì tăng quy mô bằng cách bổ sung máy chủ mạnh và tốn kém. • Hiệu năng cao (High-performance) • Cơ sở dữ liệu NoSQL được tối ưu hóa theo các mô hình dữ liệu cụ thể và các mẫu truy cập giúp tăng hiệu năng cao hơn so với việc cố gắng đạt được mức độ chức năng tương tự bằng cơ sở dữ liệu quan hệ. • Cực kỳ thiết thực (Highly functional) • Cơ sở dữ liệu NoSQL cung cấp các API và kiểu dữ liệu cực kỳ thiết thực được xây dựng riêng cho từng mô hình dữ liệu tương ứng.
34. dữ liệu NoSQL • Khóa–giá trị: Cơ sở dữ liệu khóa–giá trị có khả năng phân mảnh cao và cho phép thay đổi quy mô theo chiều ngang ở các quy mô lớn mà các loại hình cơ sở dữ liệu khác không thể làm được. • Tài liệu: Trong mã ứng dụng, dữ liệu thường được biểu diễn dưới dạng một đối tượng hoặc văn bản dạng JSON vì đây là mô hình dữ liệu hiệu quả và trực quan cho các nhà phát triển. • Cột: Dữ liệu được lưu trữ trong các cột thay vì các hàng như trong một hệ thống SQL thông thường. Bất kỳ số lượng cột nào có thể được nhóm hoặc tổng hợp khi cần cho truy vấn hoặc chế độ xem dữ liệu. • Đồ thị: Mục đích của cơ sở dữ liệu đồ thị là giúp việc dựng và chạy ứng dụng hoạt động với các bộ dữ liệu có khả năng kết nối cao trở nên dễ dàng. Ảo hóa và điện toán đám mây 34
35. liệu SQL so với Cơ sở dữ liệu NoSQL Ảo hóa và điện toán đám mây 35
36. liệu SQL so với Cơ sở dữ liệu NoSQL Ảo hóa và điện toán đám mây 36 Tiêu chí so sánh CSDL SQL CSDL NoSQL Loại CSDL Quan hệ Phi quan hệ Lược đồ Định nghĩa trước Lược đồ động Mô hình dữ liệu Dựa trên Bảng Khóa-giá trị, Tài liệu, Đồ thị, Cột Khả năng mở rộng Theo chiều dọc Theo chiều ngang Ngôn ngữ truy vấn Có cấu trúc (Structured Query Language) Không cấu trúc (Unstructured Query Language) Khối lượng công việc tối ưu Cơ sở dữ liệu quan hệ được thiết kế dành cho các ứng dụng xử lý giao dịch trực tuyến (OLTP - online transaction processing) trong giao dịch có độ ổn định cao và thích hợp để xử lí phân tích trực tuyến (OLAP - online analytical processing) Các cơ sở dữ liệu NoSQL được thiết kế cho các mẫu truy cập dữ liệu, bao gồm các ứng dụng có độ trễ thấp. Cơ sở dữ liệu tìm kiếm NoSQL được thiết kế để phục vụ phân tích dữ liệu có cấu trúc chưa hoàn chỉnh. Hiệu năng Hiệu năng thường phụ thuộc vào hệ thống con của ổ đĩa. Thông thường, việc tối ưu hóa các truy vấn, chỉ mục và cấu trúc bảng bắt buộc phải được thực hiện để đạt mức hiệu năng tối đa. Hiệu năng thường được xem là chức năng của kích cỡ cụm phần cứng ngầm, độ trễ mạng và ứng dụng đưa ra lệnh gọi.
37. – sử dụng Amazon DynamoDB •Tạo bảng bằng việc sử dụng bảng điều khiển DynamoDB •Tạo, truy vấn và quản lý các bảng DynamoDB với Python Ảo hóa và điện toán đám mây 37
38. DynamoDB là cơ sở dữ liệu NoSQL hỗ trợ mô hình dữ liệu khóa-giá trị và tài liệu, đồng thời cho phép nhà phát triển tạo các ứng dụng hiện đại không cần máy chủ. Những ứng dụng này có thể bắt đầu hoạt động trên quy mô nhỏ và toàn cầu để hỗ trợ các petabyte dữ liệu cũng như hàng triệu yêu cầu đọc và ghi mỗi giây. • DynamoDB được thiết kế để chạy các ứng dụng hiệu năng cao trên quy mô Internet. Đó là các ứng dụng sẽ khiến cơ sở dữ liệu tương quan thông thường phải hoạt động quá mức. Ảo hóa và điện toán đám mây 38
39. việc sử dụng bảng điều khiển DynamoDB • Đăng nhập vào tài khoản aws, chọn sản phẩm Ảo hóa và điện toán đám mây 39
40. việc sử dụng bảng điều khiển DynamoDB • Tạo bảng bằng cách nhấn vào nút ‘Create table’ Ảo hóa và điện toán đám mây 40
41. việc sử dụng bảng điều khiển DynamoDB • Đặt tên Bảng và tên Khóa phân vùng Ảo hóa và điện toán đám mây 41
42. việc sử dụng bảng điều khiển DynamoDB • Thêm Khóa sắp xếp cho Khóa phân vùng Ảo hóa và điện toán đám mây 42
43. việc sử dụng bảng điều khiển DynamoDB • Các trường khác để mặc định, nhấn nút ‘Create’ để tạo bảng Ảo hóa và điện toán đám mây 43
44. vào bảng NoSQL • Chọn tab ‘Items’, chọn tiếp nút ‘Create item’ Ảo hóa và điện toán đám mây 44
45. vào bảng NoSQL • Nhập liệu, sau đó nhấn nút ‘Save’ để lưu Ảo hóa và điện toán đám mây 45
46. vào bảng NoSQL • Lặp lại tương tự để nhập nhiều thông tin Ảo hóa và điện toán đám mây 46
47. NoSQL • Chọn ‘Query’ để thực hiện truy vấn Ảo hóa và điện toán đám mây 47
48. NoSQL • Mục Partition key, nhập ‘Duy Khánh’. Nhấn nút ‘Start search’ Ảo hóa và điện toán đám mây 48
49. NoSQL • Kết quả hiển thị các bài hát của Nhạc sỹ Duy Khánh Ảo hóa và điện toán đám mây 49
50. NoSQL • Thử truy vấn khác: Nhạc sỹ Trịnh Công Sơn với bài hát bắt đầu bằng chữ ‘C’ Ảo hóa và điện toán đám mây 50
51. NoSQL • Ta được kết quả truy vấn Ảo hóa và điện toán đám mây 51
52. – sử dụng Amazon DynamoDB •Tạo bảng bằng việc sử dụng bảng điều khiển DynamoDB Thực hiện lại theo hướng dẫn với dữ liệu tự đề xuất •Tạo, truy vấn và quản lý các bảng DynamoDB với Python Thực hiện theo hướng dẫn tại: https://aws.amazon.com/vi/getting- started/hands-on/create-manage- nonrelational-database-dynamodb/ Ảo hóa và điện toán đám mây 52
53. 1 trong các hoạt động sau: 1. Tìm một công cụ tạo cơ sở dữ liệu đồ thị (Graph). Sử dụng công cụ để minh họa cơ sở dữ liệu đồ thị. Ví dụ: Neo4j 2. Tìm một công cụ tạo cơ sở dữ liệu cột (Column). Sử dụng công cụ để minh họa cơ sở dữ liệu Column. Ví dụ: Apache HBase 3. Tìm một công cụ tạo cơ sở dữ liệu tài liệu (Document). Sử dụng công cụ để minh họa cơ sở dữ liệu Document. Ví dụ: MongoDB Chụp hình lại kết quả và ghi vào Google Docs được chia sẻ bởi GV Ảo hóa và điện toán đám mây 53
54. và điện toán đám mây 54

Hướng dẫn lưu dữ liệu trong điện toán đám mây năm 2024

Bài Viết Liên Quan

Quảng Cáo

Có thể bạn quan tâm

Toplist được quan tâm

Quảng cáo

Xem Nhiều

Quảng cáo

Chúng tôi

Điều khoản

Trợ giúp

Mạng xã hội