一TB等于多少GB多少MB？

Posted 2023-04-11

1TB=1024GB=1048576MB

换算公式：

1TB=1024GB；

1GB=1024MB

所以1024GB为1024×1024MB=1048576MB。

扩展资料：

数据量的提升：

截止到2012年，数据量已经从TB（1024GB=1TB）级别跃升到PB（1024TB=1PB）、EB（1024PB=1EB）乃至ZB(1024EB=1ZB)级别。

国际数据公司（IDC）的研究结果表明，2008年全球产生的数据量为0.49ZB，2009年的数据量为0.8ZB，2010年增长为1.2ZB，2011年的数量更是高达1.82ZB，相当于全球每人产生200GB以上的数据。

而到2012年为止，人类生产的所有印刷材料的数据量是200PB，全人类历史上说过的所有话的数据量大约是5EB。

IBM的研究称，每一天，全世界会上传超过5亿张图片，每分钟就有20小时时长的视频被分享。然而，即使是人们每天创造的全部信息——包括语音通话、电子邮件和信息在内的各种通信，以及上传的全部图片、视频与音乐，其信息量也无法匹及每一天所创造出的关于人们自身的数字信息量。这样的趋势会持续下去。

参考资料来源：百度百科-太字节

参考资料来源：百度百科-MB

参考资料来源：百度百科-GB

参考技术A

1TB=1000GB=10000MB
10000M*1000/1024*1000/1024*1000/1024=93132.25746154785M
格式化后电脑实际显示大小：931.32GB
由于硬盘上记录的是二进制数据,所以容量的方法也不是按照我们通常理解方式除以十,计算1T硬盘的容量计算结果。
如果是分区之后可能实际容量还会稍微减少一些,但是不会太多.分区表会占用少量的空间.

扩展资料：

在计算机中是采用二进制，这样造成在操作系统中对容量的计算是以每1024为一进制的。
每1024字节为1KB，每1024KB为1MB，每1024MB为1GB，每1024GB为1TB。
而硬盘厂商在计算容量方面是以每1000为一进制的，每1000字节为1KB，每1000KB为1MB，每1000MB为1GB，每1000GB为1TB，这二者进制上的差异造成了硬盘容量“缩水”。

参考技术B 您好，流量换算关系是1TB=1024GB，1GB=1024MB，1MB=1024KB，1KB=1024B，所以换算成MB就是1TB=1024*1024=1048576MB，换算成GB就是1024GB。回答仅供参考，更多安徽电信套餐，业务资讯可以关注安徽电信公众号。详情

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参考技术C 1t=1024g=1024*1024m 参考技术D 1Tb=1024GB=1048576MB

学习hadoop大数据基础框架需要什么基础

什么是大数据？进入本世纪以来，尤其是2010年之后，随着互联网特别是移动互联网的发展，数据的增长呈爆炸趋势，已经很难估计全世界的电子设备中存储的数据到底有多少，描述数据系统的数据量的计量单位从MB（1MB大约等于一百万字节）、GB（1024MB）、TB（1024GB），一直向上攀升，目前，PB（等于1024TB）级的数据系统已经很常见，随着移动个人数据、社交网站、科学计算、证券交易、网站日志、传感器网络数据量的不断加大，国内拥有的总数据量早已超出 ZB（1ZB=1024EB，1EB=1024PB）级别。

传统的数据处理方法是：随着数据量的加大，不断更新硬件指标，采用更加强大的CPU、更大容量的磁盘这样的措施，但现实是：数据量增大的速度远远超出了单机计算和存储能力提升的速度。

而“大数据”的处理方法是：采用多机器、多节点的处理大量数据方法，而采用这种新的处理方法，就需要有新的大数据系统来保证，系统需要处理多节点间的通讯协调、数据分隔等一系列问题。

总之，采用多机器、多节点的方式，解决各节点的通讯协调、数据协调、计算协调问题，处理海量数据的方式，就是“大数据”的思维。其特点是，随着数据量的不断加大，可以增加机器数量，水平扩展，一个大数据系统，可以多达几万台机器甚至更多。

   

Hadoop最初主要包含分布式文件系统HDFS和计算框架MapReduce两部分，是从Nutch中独立出来的项目。在2.0版本中，又把资源管理和任务调度功能从MapReduce中剥离形成YARN，使其他框架也可以像MapReduce那样运行在Hadoop之上。与之前的分布式计算框架相比，Hadoop隐藏了很多繁琐的细节，如容错、负载均衡等，更便于使用。

Hadoop也具有很强的横向扩展能力，可以很容易地把新计算机接入到集群中参与计算。在开源社区的支持下，Hadoop不断发展完善，并集成了众多优秀的产品如非关系数据库HBase、数据仓库Hive、数据处理工具Sqoop、机器学习算法库Mahout、一致性服务软件ZooKeeper、管理工具Ambari等，形成了相对完整的生态圈和分布式计算事实上的标准。

大快的大数据通用计算平台（DKH），已经集成相同版本号的开发框架的全部组件。如果在开源大数据框架上部署大快的开发框架，需要平台的组件支持如下：

数据源与SQL引擎：DK.Hadoop、spark、hive、sqoop、flume、kafka

数据采集：DK.hadoop

数据处理模块：DK.Hadoop、spark、storm、hive

机器学习和AI：DK.Hadoop、spark

NLP模块：上传服务器端JAR包，直接支持

搜索引擎模块：不独立发布

大快大数据平台（DKH）,是大快公司为了打通大数据生态系统与传统非大数据公司之间的通道而设计的一站式搜索引擎级，大数据通用计算平台。传统公司通过使用DKH，可以轻松的跨越大数据的技术鸿沟，实现搜索引擎级的大数据平台性能。

l    DKH，有效的集成了整个HADOOP生态系统的全部组件，并深度优化，重新编译为一个完整的更高性能的大数据通用计算平台，实现了各部件的有机协调。因此DKH相比开源的大数据平台，在计算性能上有了高达5倍（最大）的性能提升。

l    DKH，更是通过大快独有的中间件技术，将复杂的大数据集群配置简化至三种节点（主节点、管理节点、计算节点），极大的简化了集群的管理运维，增强了集群的高可用性、高可维护性、高稳定性。

l    DKH，虽然进行了高度的整合，但是仍然保持了开源系统的全部优点，并与开源系统100%兼容，基于开源平台开发的大数据应用，无需经过任何改动，即可在DKH上高效运行，并且性能会有最高5倍的提升。

l    DKH，更是集成了大快的大数据一体化开发框架（FreeRCH）, FreeRCH开发框架提供了大数据、搜索、自然语言处理和人工智能开发中常用的二十多个类，通过总计一百余种方法，实现了10倍以上的开发效率的提升。

l    DKH的SQL版本，还提供了分布式MySQL的集成，传统的信息系统，可无缝的实现面向大数据和分布式的跨越。

DKH标准平台技术构架图