大数据运营培训：关于分布式存储的详细解析

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！