什么是大数据存储技术？大数据存储技术解析

在现阶段的大数据发展趋势下，行业、企业对于大数据价值的认知愈加深刻，所以对于大数据价值挖掘和应用的需求在不多增加。而想要实现数据价值挖掘和应用，解决大数据存储是第一道关卡。到底什么是大数据存储技术？下面我们为大家带来大数据存储技术解析。

爆炸式增长的大数据，具有典型的新的特征，一方面是历史累积的数据量规模大，并且不断新增的数据量规模也大，要实现对这些数据的整合分析，首先要有足够大的“容器”来进行存储，所以大数据存储技术的首先需要解决的就是数据存储容量的问题。


在经过不断的实践探索之后，分布式架构出现了，将传统的一台机器无法存储的数据，通过集群环境来实现在多台机器上的联合存储和调用。并且，分布式架构很明显的一个优势就是高扩展性，随着数据存储规模增大，那么相应地去提升集群环境当中的机器数量就行了。

分布式架构的成熟应用，就是在Hadoop技术框架之上，通过HDFS实现大数据分布式存储，将大数据存储任务，进行切分，并且进行冗余存储，在集群环境当中的各台机器存储，当有数据处理需求是，配合分布式计算框架MapReduce，基于数据存储磁盘进行运算，也大大提高了数据计算效率。

大数据存储技术的另一个关键性问题，针对来源不同、格式多样的数据，要有很好的兼容性，支持各种应用算法或者数据提取转换与加载。大数据的数据特征，很明显的一些特征就是半结构化或者非结构化数据更多，需要大数据存储实现更好的兼容性支持。

什么是大数据存储技术？分布式存储可以说是比较适用于现阶段的数据存储解决方案。Hadoop设计用于将计算更接近数据节点，同时采用了HDFS文件系统的大规模横向扩展功能。分布式存储+NoSQL数据库，Hadoop存储和处理数据自然更加高效。成都加米谷大数据，专业大数据培训机构，大数据技术知识分享，更多详情可联系客服了解！