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基于PB级海量数据实现数据服务平台，需要从各个不同的角度去权衡，主要包括实践背景、技术选型、架构设计，我们基于这三个方面进行了架构实践，下面分别从这三个方面进行详细分析讨论：实践背景该数据服务平台架构设计之初，实践的背景可以从三个维度来进行说明：当前现状、业务需求、架构需求，分别如下所示：当前现状收集了当前已有数据、分工、团队

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一、写在开头vivo云服务提供给用户备份手机上的联系人、短信、便签、书签等数据的能力，底层存储采用MySQL数据库进行数据存储。随着vivo云服务业务发展，云服务用户量增长迅速，存储在云端的数据量越来越大，海量数据给后端存储带来了巨大的挑战。云服务业务这几年最大的痛点，就是如何解决用户海量数据的存储问题。二、面临挑战

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今天我要和大家聊一聊一个让程序员们头疼不已的话题——高并发海量数据爬取。在这个信息爆炸的时代，我们需要从互联网上抓取大量的数据，便于进行分析、挖掘和应用。但是面对庞大的数据量和复杂的网络环境，我们应该选择哪种编程语言来完成这项任务呢？让我们一起来探讨一下吧

背景采购系统（BIP）在经历多年演进后，系统整体复杂度和数据量俨然已经极具规模，本文着重讨论海量数据的治理存储现状：工程端实时订单库采用MySQL5.5集群，其中主库配置为32C/48G/6000G，无法归档的订单热数据占磁盘空间85%（5.1T）痛点：6