大数据如何存储？Hadoop数据储存解析

随着数据规模越来越大，大数据如何存储成为我们挖掘数据价值需要解决的第一道难题。在大量的业务场景当中，我们需要更高效地去执行数据处理需求，但是基于传统的关系型数据库，因为量大造成性能提升的瓶颈。怎么办呢？这时候还是要依靠于大数据框架下的数据存储技术。

以Hadoop为例，作为目前主流应用较多的数据处理系统之一，将单台机器无法负载的海量数据存储和计算任务分配到计算机集群当中去执行，所以有了分布式存储方案，用来实现大数据存储。


HBASE，也就是DataBase on Hadoop，基于Hadoop框架的分布式架构，形成了分布式文件存储HBASE。HBase是面向列的开源数据库，基于Hadoop自身的分布式文件系统HDFS，能够实现更好的大数据存储性能支持。

HBASE的出现，是因为存储并处理大型的数据需求，在多台机器上搭建起大规模结构化存储集群，仅通过普通的硬件配置，就能实现PB级别的数据存储和处理，并且通过Hadoop集群，在下一步的大数据分析和处理上，也能实现更好的基础支持。

Hbase在大数据存储上具有一些显著的特征——

面向列：Hbase是面向列的存储和权限控制，并支持独立索引。列式存储，能大大减少数据查询时需要读取的数据量，整体上提升数据存储的效率。

高可靠性：Hbase的WAL机制，保证数据写入时不会因集群异常导致数据丢失，而Replication机制保证了数据不会丢失或者损毁。并且，因为Hbase底层使用HDFS，HDFS本身也有备份，所以在数据存储上更加可靠。

高性能：Hbase底层的LSM数据结构和Rowkey有序排列等架构上的独特设计，使得Hbase具有非常高的写入性能。在Hadoop集群当中，能够实现高吞吐的数据访问。

关于大数据如何存储，以上就是基于Hadoop框架当中数据存储解析，尤其是针对于企业大数据存储，Hadoop技术框架基本能够满足绝大部分的需求，所以在大数据处理当中也用得比较多。成都加米谷大数据，专业大数据培训班，大数据开发培训2020春季班正在招生中，详情可联系客服了解！