大数据存储解决方案：分布式存储与NoSQL

进入大数据时代，数据不再单单是数据本身，海量的数据累积起来，形成了数据资产。作为企业，数据资产是能够通过价值挖掘来实现辅助企业决策以及推动企业发展的，但是前提是要先解决大数据存储的问题。今天我们就主要来聊聊大数据存储解决方案，关于分布式存储和NoSQL数据库的知识。

数据作为一种资产，想要实现价值挖掘，少不了大数据存储技术的支持，目前来说，行业的发展已经给了我们答案，大数据处理的主流技术框架Hadoop，其关键的核心技术就是分布式架构。


在Hadoop框架当中，分布式文件系统HDFS为实现分布式存储提供了可能，再加上Hadoop框架的NoSQL数据库HBASE，两者配合，能够实现对大数据的存储以及高效地查询读取等。

所谓分布式存储，其实就是大批量的数据存储任务切分成若干个小的数据文件，分别存储在集群环境当中的多台机器上，这样一来就突破了传统时期数据存储容量受限的关键性问题。

并且相对于传统时期的结构化数据，大数据时代的数据，多以半结构化、非结构化为主，传统的关系型数据库也需要适应新的需求进行转变。所以NoSQL数据库开始发力，面临数据格式更多样的数据，NoSQL数据库成为新的“霸主”。

但是关于大数据存储解决方案，我们需要建立的一种思维是，没有任何一种方案能够满足所有场景下的数据处理任务。因此在实际的工作场景当中，我们需要基于是实际的数据格式和数据规模进行选择。

如果数据源主要是来自业务历史数据的同步与备份，那么HDFS可能就是最好的存储选择；

如果数据源的主要格式为文档型结构，那么MongoDB之类的文档型数据库就是优先的存储选择；

如果数据源主要是应对全文本搜索的应用场景，那么ElasticSearch就是更适合的选择。

总的来说，在大数据时代，大数据存储解决方案对数据存储方式和数据库都提出了新的要求，整体来看分布式存储与NoSQL是目前的最适合的解决方案，在实际的应用场景当中，基于自身的需要去进行选择就可以了。成都加米谷大数据，最新大数据技术知识分享，专业大数据培训班，更多详情可联系客服了解！