大数据 图数据存储,数据存储之后,对数据进行处理

建大数据数据存储特性的模型要考虑哪些角度？Da 数据 era，Da 数据 era，Da 数据 存储有哪些技术？数据随着时代的到来，数据-1/有以下主要要求:一、海量数据及时有效存储。大数据本身就意味着很多数据需要用标准存储技术来处理，1.数据收藏:在Da 数据的生命周期中，数据收藏是第一个环节。

1。你的形象数据是什么意思？二进制图片？2.-1数据library中使用了什么方法？BLOB还是BFILE？3.怎么分多个表？根据业务？你这么多数据不都在线数据。不确定因素太多了。大家提点建议吧。我觉得如果现有的访问速度能满足需求，就用分区表，按时间分区，对过期的数据采取压缩或离线备份处理。个人觉得可以用其他方式保存图片文件，保存来源数据(路径等。)在oracle 数据 library中。

da数据de存储而搜索面临巨大挑战数据并不是一个全新的概念。早在1980年，阿尔文·托夫勒就在《第三次浪潮》一书中预言。但是数据真正流行起来是在2011年以后，-0/的成交量呈几何级增长。随着物联网、云计算等技术的成熟，获取数据和处理存储的成本大幅下降。

这些海量的、碎片化的数据不仅可以更完整地描述人们的上网行为，还可以通过数据的各种传感设备记录实体经济的运行情况。其次，数据的类型越来越丰富，不仅包括文本内容，还包括图片、音频、视频等非结构化的数据给数据和搜索带来了巨大的挑战，也就是说它是传统的。

1。数据收购:在数据的生命周期中，数据收购是第一个环节。按照MapReduce应用系统的分类，large 数据的采集主要来自四个来源:管理信息系统、web信息系统、物理信息系统和科学实验系统。2.数据Access:large数据de存储和删除采用不同的技术路线，大致可分为三类。第一类主要面向大型结构数据。第二类主要面对半结构化和非结构化数据。

基础设施:云存储，分布式文件存储，等等。数据处理:不同的收集数据集合可能具有不同的结构和模式，如文件、XML树、关系表等。，表现出数据的异质性。对于多个异构数据集，需要进一步整合或集成处理。通过对不同数据集合的数据进行收集、整理、清理和转换，生成新的数据集合，为后续的查询和分析处理提供统一的数据视图。