什么是大数据存储大数据存储技术包括哪些 导读 现如今大数据时代，大数据存储的重要性不言而喻。那么，今天我们来详细介绍下什么是大 数据存储，大数据存储技术包括哪些，一起去看看吧！ 现如今大数据时代，大数据存储的重要性不言而喻。那么，今天我们来详细介绍下什么是大 数据存储，大数据存储技术包括哪些，一起去看看吧！ 什么是大数据存储 “大数据” 通常指的是那些数量巨大、难于收集、处理、分析的数据集，亦指那些在传统 基础设施中长期保存的数据。这里的“大”有几层含义，它可以形容组织的大小，而更重要 的是，它界定了企业中 IT 基础设施的规模。业内对大数据应用寄予了无限的期望 – 商业 信息积累的越多价值也越大 – 只不过我们需要一个方法把这些价值挖掘出来。 随着大数据应用的爆发性增长，它已经衍生出了自己独特的架构，而且也直接推动了存储、 网络以及计算技术的发展。毕竟处理大数据这种特殊的需求是一个新的挑战。硬件的发展最 终还是由软件需求推动的，就这个例子来说，我们很明显的看到大数据分析应用需求正在影 响着数据存储基础设施的发展。 从另一方面看，这一变化对存储厂商和其他IT基础设施厂商未尝不是一个机会。随着结构 化数据和非结构化数据量的持续增长，以及分析数据来源的多样化，此前存储系统的设计已 经无法满足大数据应用的需要。存储厂商已经意识到这一点，他们开始修改基于块和文件的 存储系统的架构设计以适应这些新的要求。在这里，我们会讨论哪些与大数据存储基础设施 相关的属性，看看它们如何迎接大数据的挑战。 大数据存储技术包括哪些 1、数据收集：在大数据的生命周期中，数据采集处于第一个环节。根据MapReduce产生数 据的应用系统分类，大数据的采集主要有4种来源：管理信息系统、Web信息系统、物理信 息系统、科学实验系统。 2、数据存取：大数据的存去采用不同的技术路线类主要面对的 是大规模的结构化数据。第2类主要面对的是半结构化和非结构化数据。第3类面对的是结 构化和非结构化混合的大数据， 3、基础架构：云存储、分布式文件存储等。 4、数据处理：对于采集到的不同的数据集，可能存在不同的结构和模式，如文件、XML 树、关系表等，表现为数据的异构性。对多个异构的数据集，需要做进一步集成处理或整合 处理，将来自不同数据集的数据收集、整理、清洗、转换后，生成到一个新的数据集，为后 续查询和分析处理提供统一的数据视图。 5、统计分析：假设检验、显著性检验、差异分析、相关分析、T检验、方差分析、卡方分 析、偏相关分析、距离分析、回归分析、简单回归分析、多元回归
分布式对象存储，块存储，文件存储minio，ceph,glusterfs,openstac。。。.pdf
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