大数据存储的常见问题是什么？

物联网、云计算、大数据，作为近两三年的热点趋势，都受到了不小的关注，而相关的支持技术，也都成为IT技术领域的热点。以大数据来说，解决大数据问题的第一步，是解决大数据存储和计算等问题。那么大数据存储的常见问题是什么？下面我们从大数据存储现状来聊一聊。

数据驱动策略的影响下，越来越多的企业开始落地大数据，在各个领域各个行业当中，大数据储存都是需要面临的第一道关卡。尤其是因为涉及到不同的行业领域，根据行业属性的不同，所产生的数据也具有不同的行业特征。


传统的数据存储方式，在面对大数据存储的时候，最难解决的是非结构化数据，因为传统的数据存储方式主要面对的是结构化的数据，依靠关系型数据库，就能基本满足这一时期的数据存储需求。

大数据存储的常见问题是什么？

第一是数据存储规模大。大数据时代的数据存储任务，多是以PB级在增长，要求大数据存储需要动态地支持多重数据，满足数据存储不同性能要求、不同的容量要求；同时需要有效地管理共享资源，存储资源按需分配，提高利用率。

第二是数据存储类别繁琐。大数据的典型特征之一，就是半结构化和非结构化数据掺杂，而存储都基于同一个平台。很多企业都拥有可用的、高质量的海量数据，但如何保护这些海量、非结构化的用户数据，并时时进行信息挖掘，辅助企业决策，这也是大数据存储需要解决的一大问题。

第三是大数据存储的安全性问题。数据存储的安全性一直都是行业的痛点之一，而随着云计算和大数据的落地，数据规模增大，数据存储的安全性所面临的压力也更大。一方面是数据价值的挖掘，同时还要保证数据安全保密。

关于大数据存储的常见问题是什么，相信看完以上的内容大家都能有基本的了解了。大数据存储在现阶段来说，已经有了不少的解决方案，尤其是以Hadoop为代表的大数据处理框架，已经能够解决大部分的问题了。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！