大数据分布式存储技术（分布式大数据处理）

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本文目录一览：

1、其中Hbase是基于HDFS，而oceanbase是自己内部实现的分布式文件系统，在此也可以说分布式数据库以分布式文件系统做基础存储。

2、分布式存储，分为文件存储，块存储和对象存储，是存储设备提供的不同类型的服务，适配不同的使用场景。分布式是存储设备的部署方式，是部署在一台机器上，还是一个多台设备组成的集群中。

3、公有云方面：阿里云的***和腾讯的PaxosStore，这两个存储系统分别支撑了大多数阿里云和腾讯系产品的存储和计算。

4、CephCeph最早起源于Sage就读博士期间的工作、成果于2004年发表，并随后贡献给开源社区。经过多年的发展之后，已得到众多云计算和存储厂商的支持，成为应用最广泛的开源分布式存储平台。

1、高性能一个具有高性能的分布式存户通常能够高效地管理读缓存和写缓存，并且支持自动的分级存储。

2、分布式网络存储系统采用可扩展的系统结构，利用多台存储服务器分担存储负荷，利用位置服务器定位存储信息，它不但提高了系统的可靠性、可用性和存取效率，还易于扩展。

3、易用性：分布式存储系统需要提供方便易用的界面。此外，他们还需要拥有完整的监控和操作工具，并且可以轻松地与其他系统集成。

1、当数据越来越大的时候，就设计到存储了。像hadoop就提供了分布式存储技术HDFS，还有Ceph。Ceph目前在国内刚兴起，前景很大，很多大公l司像阿里，元核云，腾讯都在做。

2、2，大数据与云计算的关系就像一枚硬币的正反面一样密不可分。大数据必然无法用单台的计算机进行处理，必须采用分布式计算架构。

3、大数据和云计算在技术体系结构上，都是以分布式存储和分布式计算为基础，所以二者之间的联系也比较紧密。从技术上看，大数据与云计算的关系就像一枚硬币的正反面一样密不可分。

4、分布式存储系统，是将数据分散存储在多 *** 立的设备上。传统的网络存储系统采用集中的存储服务器存放所有数据，存储服务器成为系统性能的瓶颈，也是可靠性和安全性的焦点，不能满足大规模存储应用的需要。

分布式存储在未来会有很多应用场景，如数据存储，文件传输，网络视频，社会媒体和去中心化交易等。

高可扩展性：分布式数据库必须具有高可扩展性，能够动态地增添存储节点以实现存储容量的线性扩展。 2 高并发性：分布式数据库必须及时响应大规模用户的读/写请求，能对海量数据进行随机读/写。

分布式存储系统的挑战主要在于数据、状态信息的持久化，要求在自动迁移、自动容错、并发读写的过程中保证数据的一致性。分布式存储涉及的技术主要来自两个领域：分布式系统以及数据库。

1、数据采集：在大数据的生命周期中，数据采集是第一个环节。按照MapReduce应用系统的分类，大数据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、(5)简单的一致性模型(一次写多次读)：支持大量数据的一次写入，多次读取；不支持已写入数据的更新操作，但允许在文件尾部添加新的数据 (6)数据块存储模式：默认的块大小是64MB。

3、第三，存储系统的性能要求很高。在多通道并发存储的情况下，它对带宽，数据容量，高速缓存等有很高的要求，并且需要针对视频性能进行优化。第四，大数据应用需要对数据存储进行集中管理分析。

大数据分布式存储技术（分布式大数据处理）

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