云存储 非结构化数据,hdfs存储结构化数据

large数据(bigdata)，或称巨量数据，是指无法通过当前主流软件工具捕捉、管理、处理和组织的所涉及的信息，以帮助企业在合理的时间内做出更加积极的商业决策。(在维克多·迈耶、勋伯格和肯尼斯·库克耶写的《Da 数据 Time》中，Da 数据是指采用所有方法数据而不是随机分析的捷径(抽样调查)。

在很多人眼里，“大”数据可能是一个模糊的概念，但在日常生活中，“大”数据离我们很近，我们不再时时刻刻享受“大”数据带来的便利、个性化和人性化。全面的了解数据我们应该从四个方面进行简单的了解。定义，结构特点，我们身边的大数据有哪些，大数据带来了什么，这四个方面都了解了。那么“Da 数据”到底是什么呢？在麦肯锡全球研究所给出的定义中，指出“大数据”是一个规模很大的集合，在采集、管理、分析等方面大大超过了传统的数据 library软件工具的能力。

首先，cloud 存储是一种思想，或者说是一种产品的统称，而存储虚拟化是一种技术，两者完全不同。Cloud 存储，从技术的角度，通过分布式存储实现了海量数据的快速、安全、高效的查询。目前中国和世界上有很多云存储的。比如亚马逊云存储，阿里云存储等等，它们分为付费和免费，国外的基本都是付费的，国内的基本都是免费的。

什么是云存储？对云的最好描述是公共事业。云包括各种各样的幕后技术，如可扩展和冗余的服务器、控制器和软件。这些技术都是现成的，可以组合起来创建一个存储 cloud。在这种模式下，我们可以从地理上分散的站点获取各种磁盘池，将它们集成到存储的逻辑分区中，将这些分区复制到其他地方(本地或异地)，并通过网络上可访问的全局命名空间将集成的存储安全地提供给各个团队。

这些集成的功能，加上网络的高带宽，使得cloud 存储成为今天的现实。虽然数据的体量持续快速增长，但很多组织的IT预算仍然持平或下降，这给很多公司带来了很大的挑战。他们必须一方面管理数据的增长，另一方面保持低成本。Cloud 存储可以在这方面发挥作用。在公司的存储环境内，大约60%到80%的数据可以归为旧的数据或过期的数据，而这些数据。

虽然电信运营商经过多年的运营积累，已经建设了庞大的服务器、存储设备、网络硬件设备等IT基础设施，拥有了大量的数据的处理能力，但在推进云存储平台建设和业务商业化的过程中，仍然需要重视。用户的数据托管在运营商的存储系统中，运营商必须充分考虑潜在的安全问题，采用适当的安全技术，确保数据的隐私和安全。

因此，安全性和可靠性问题的解决是cloud 存储 service广泛使用的重要前提。其次，存储 system是数据的载体，其系统架构对存储的可扩展性起着至关重要的作用。目前大部分载体存储 数据都是文档、高清图片、音视频文件等。结构化 数据，还有这种数据 60。另外结构化 数据以外的文件数量多，并发访问数量大。

在“云 大数据”的时代，在很多人眼里，首先想到的是大数据和私有云存储只有技术和经济实力雄厚的大企业才能实现。事实上，并非如此。与前几年不同，云计算越来越为IT经理所熟悉，他们中的一些人已经成功地实施和部署了云计算。存储方面，根据IDG的研究，在分析新技术趋势对不同规模企业带来的挑战时，认为中小企业更容易采用和实现新技术趋势。

对于使用中端存储产品的企业或部门来说，必须关注基础设施的发展趋势，才能与it融合。对于中小企业来说，“Da 数据”更多的是“企业通过各种渠道收集的种类繁多的数据 set”，其中包括结构化 数据、semi 结构化 数据、non 结构化 数据。如果采用传统的存储方案，可能会使中小型企业的存储管理变得异常复杂，因为可能同时需要NAS和SAN设备，导致管理复杂。