大数据的存储,大数据存储有哪些方式可供选择?

3.数据清洗:MapReduce作为Hadoop的查询引擎，用于大规模数据集的并行计算。4.数据查询分析:Hive的核心工作是将SQL语句翻译成MR程序，可以将结构化数据映射到一个数据库表中，并提供HQL(HiveSQL)查询功能。Spark支持内存分布式数据集，不仅可以提供交互式查询，还可以优化迭代工作负载。

大数据存储与应用的特点及技术路线分析大数据时代，数据呈爆炸式增长。从存储服务的发展趋势来看，一方面，数据存储的需求越来越大；另一方面，对数据的有效管理提出了更高的要求。大数据对存储设备的容量、读写性能、可靠性、扩展性提出了更高的要求，需要充分考虑功能集成、数据安全、数据稳定、系统可扩展性、性能和成本。

其共同特征可以概括为3V:量、速、变(大规模、高速度、多样性)。大数据具有数据量大、增长快的特点。其数据规模已经从PB级增长到EB级，并且还在根据实际应用和企业二次开发的需要不断扩大，正在快速向ZB(ZETABYTE)的规模迈进。

作为一个数据平台，大数据存储不仅仅是一个数据存储的设备。它需要能够提供经济高效的规模和功能，消除数据迁移，没有存储孤岛，提供全局可访问的数据保护，并保持数据可用性。1.提供经济高效的规模和功能不仅需要购买行业标准的服务器和存储产品，还需要确保产品的可扩展性和性能。而且随着硬件的发展，可以按需扩展，存储系统需要能够不断满足企业的需求，通过增加存储系统来维持数据增长的性能要求。

3.拒绝存储孤岛。为了充分利用大数据的机会，企业必须能够访问所有数据。为了实现这一目标，新的存储平台必须能够满足这一要求，并消除这些传统的存储孤岛，而不是简单地添加另一种存储解决方案。4.提供全球管理模式。在大数据快速增长的时代，集中式数据管理模式不再可行。单点故障的成本会很高。大数据存储平台必须能够管理分布在全球企业中的数据。

解决数据安全存储的策略包括数据加密、用户安全认证、数据备份、使用跟踪过滤器和数据恢复。1.数据加密:首先，在大数据安全服务的设计中，根据数据安全存储的要求，大数据在存储前进行加密。比如HBASE提供的数据加密功能，详细到可以加密一列私密数据；其次，它可以通过链路加密在数据集节点和应用之间安全传输大数据。

2.用户安全认证:通过对用户身份信息的管理，引入第三方认证服务器如KDC(KeyDistributionCenter)，对集群内外的访问进行安全识别和认证，屏蔽非法用户的恶意访问，从而进一步提高数据的安全性。3.数据备份:通过系统容灾、定时备份、数据检索、自动健康诊断等功能，对大数据集群内的数据进行保护，确保一旦大数据环境遭到破坏，能够将影响和损失降到最低。

随着数据时代的到来，数据的存储有以下几个主要要求:一是海量数据的及时有效存储。根据现行的技术和预防法规和标准，系统采集的信息应保存不少于30天。数据量随时间线性增长。其次，数据存储系统需要具有可扩展性，既要满足海量数据的持续增长，又要满足获取更高分辨率或更多采集点的数据需求。第三，对存储系统的性能要求非常高。在多路并发存储的情况下，对带宽、数据容量、缓存等要求较高，需要针对视频性能进行优化。

目前大数据存储有行存储和列存储两种方案。对于这两种存储方案有许多争论，焦点是:谁能更有效地处理海量数据，并兼顾安全性、可靠性和完整性？从目前的发展情况来看，关系数据库已经不适应这种巨大的存储容量和计算需求，基本上被几个已知的大数据处理软件淘汰。Hadoop的HBase使用列存储，MongoDB使用基于文档的行存储，Lexst在这里使用二进制行存储，我不讨论这些软件的技术和优缺点，只围绕机械磁盘的物理特性分析行存储和列存储的存储特点，以及由此产生的一些问题和解决方法。