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大数据用什么技术存储?大数据存储技术简介

作者:张老师 浏览次数: 2020-09-10 17:12
在大数据处理当中,将数据规模庞大且格式多样的数据进行存储,是需要解决的一个重要问题。而在不同的应用场景下,基于不同的大数据技术解决方案,也需要技术存储技术的选择。那么大数据用什么技术存储,今天我们来对大数据存储技术做个简单的了解。

大数据时代,数据呈爆炸式增长。从存储服务的发展趋势来看,一方面,对数据的存储量的需求越来越大;另一方面,对数据的有效管理提出了更高的要求。

大数据用什么技术存储

大数据对存储设备的容量、读写性能、可靠性、扩展性等都提出了更高的要求,需要充分考虑功能集成度、数据安全性、数据稳定性,系统可扩展性、性能及成本各方面因素。

大数据用什么技术存储?目前来说,行业当中采用的大数据存储技术路线最典型的共有三种:

第一种是采用MPP架构的新型数据库集群,重点面向行业大数据,采用Shared Nothing架构,通过列存储、粗粒度索引等多项大数据处理技术,再结合MPP架构高效的分布式计算模式,完成对分析类应用的支撑,运行环境多为低成本PC Server,具有高性能和高扩展性的特点。

这类MPP产品可以有效支撑PB级别的结构化数据分析,这是传统数据库技术无法胜任的。对于企业新一代的数据仓库和结构化数据分析,目前最佳选择是MPP数据库。

第二种是基于Hadoop的技术扩展和封装,围绕Hadoop衍生出相关的大数据技术,应对传统关系型数据库较难处理的数据和场景,例如针对非结构化数据的存储和计算等,充分利用Hadoop开源的优势,伴随相关技术的不断进步,其应用场景也将逐步扩大。

目前最为典型的应用场景就是通过扩展和封装Hadoop来实现对互联网大数据存储、分析的支撑。这里面有几十种NoSQL技术,也在进一步的细分。对于非结构、半结构化数据处理、复杂的ETL流程、复杂的数据挖掘和计算模型,Hadoop平台更擅长。

第三种是大数据一体机,这是一种专为大数据的分析处理而设计的软、硬件结合的产品,由一组集成的服务器、存储设备、操作系统、数据库管理系统以及为数据查询、处理、分析用途而特别预先安装及优化的软件组成,高性能大数据一体机具有良好的稳定性和纵向扩展性。

关于大数据用什么技术存储,大数据存储技术简介,以上就是今天的内容分享了。大数据存储是大数据处理流程当中的重要环节,在开源框架当中,Hadoop生态对于这部分的处理,可以说是标杆级别的。成都加米谷大数据,专业大数据培训机构,大数据开发、数据分析与挖掘,零基础班本月正在招生中,课程大纲及试学视频可联系客服领取!
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