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大数据存储技术:大数据存储的关键性技术分析

作者:张老师 浏览次数: 2020-01-17 11:55
在大数据时代,呈爆炸式增长的数据带来了大数据发展的基本土壤,同时也为大数据处理提出了更高的要求。不同于传统时期的数据,大数据具有更加鲜明的特征,规模大、新增快、样式多,由此也需要 不同于传统时期数据存储和处理的新技术支持。今天的分享,我们主要来聊聊大数据存储技术当中的一些关键性知识点。

在现如今的大数据发展趋势下,大数据存储技术需要解决的问题主要分为两个方面,一是扩大数据存储容量的问题,二是对这些存储的数据如何进行高效的管理,包括读写、查询、搜索、分析等。

大数据存储技术

先来说扩大数据存储容量的问题。

大数据典型的三大特征,规模大、速度快、多样性。以我们非常熟悉的某宝为例,日常的日独立用户访问量上亿,在线商品数量超数亿,用户产生的页面访问数据超几十亿,各种类型的数据以日均几十TB的速度在新增,这就要求大数据存储一方面要能满足当前的需求,另一方面还要有很高的扩展性,能够满足数据快速增长的需求。

并且,大数据存储并非是说存好了放在那里就行了,我们还需要调用这些数据来实现下一步分的分析处理。

这就带来了第二个问题,这些存储的数据如何实现高效的管理。

首先要求服务器能够支持高活跃性的数据吞吐,这不仅是对各种应用层面的计算性能要求,更加是对大数据存储管理系统的读写吞吐量的要求。

同样以某宝为例,当用户在浏览商品进行选购时,需要根据用户的购买以及浏览等行为进行实时的广告推荐,这要求极高的时效性,能够基于大数据存储实现快速的数据吞吐,已达到促进用户下单、帮助商家推广等业务需求。

以Hadoop框架为基础的大数据解决方案,在大数据存储技术上就给出了很好的示范,分布式存储+NoSQL,对于非结构、半结构化数据存储与分析,对关系型数据库较难处理的数据和场景,都给出了相应的解决办法,这也是奠定Hadoop大数据地位的关键原因所在。成都加米谷大数据,专业大数据培训机构,大数据技术分享,更多详情可联系客服了解!
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