随着大数据行业的进一步发展,大数据在更多的行业开始落地应用,相应地也需要更多的大数据人才来支持业务的运营。那么今天,我们就从大数据运营培训的角度,来聊一聊大数据的主要支持技术,也就是分布式存储的相关问题。
针对于大数据运营人员来说,分布式存储是需要掌握的核心知识之一。在大数据技术框架当中,往往依靠分布式文件系统来完成数据存储工作。比方说Hadoop框架当中,主要的数据存储工作,由分布式文件系统HDFS来进行。
不断新增的大数据,要实现分析处理的前提,是先要完成存储,将大批量的数据,存放到可以动态扩展的分布式存储系统当中,为下一环节的数据分析处理提供底层支持。
通常来说,分布式存储还要借助分布式是数据库来实现,尤其是针对大文件存储、存储设备的动态扩展、数据存储节点的容错以及数据的快速检索等方面的问题,分布式数据库所起到的作用非常关键。
市面上的分布式数据系统,分为开源和商业两类,从成本角度考虑,很多企业都会选择自行搭建大数据系统来完成数据存储任务,比方说Hadoop生态的HDFS,谷歌的GFS等,都是典型的开源代表。另外,Pig、Hive、Sqoop开源工具和框架,可以实现大数据便捷、快速的导入、导出以及即席查询。
当然,在大数据时代,传统的数据库也并非完全被淘汰,对于分布式数据系统难以实现灵活、快速、复杂的统计分析功能,通过传统的数据库也能得到一定的补充。
主流关系型数据库包括Oracle、DB2、SQL Server、MySQL等,其数据定义和操作语言都是基于标准SQL之上的扩展,比如Oracle公司的PL/SQL就是一款非常强大的数据管理语言。
以上就是今天从大数据运营培训角度,为大家带来的分布式存储的详细解析了。分布式存储是解决大数据问题当中非常关键的一环,而通过分布式存储的数据,才能成为下一阶段大数据处理的数据源。成都加米谷大数据,专业
大数据培训机构,大数据开发培训班每月开班中,详情可联系客服了解!