大数据存储方式有哪些
1. 存储方式
1.1 块存储
块存储就好比硬盘一样，直接挂载到主机，一般用于主机的直接存储空间和数据库应用的存储。它分两种形式：
DAS：一台服务器一个存储，多机无法直接共享，需要借助操作系统的功能，如共享文件夹。
SAN：金融电信级别，高成本的存储方式，涉及到光纤和各类高端设备，可靠性和性能都很高，除了贵和运维成本高，基本都是好处。
云存储的块存储：具备SAN的优势，而且成本低，不用自己运维，且提供弹性扩容，随意搭配不同等级的存储等功能，存储介质可选普通硬盘和SSD。
1.2 文件存储
文件存储与较底层的块存储不同，上升到了应用层，一般指的就是NAS ，一套网络储存设备，通过TCP/IP进行访问，协议为NFSv3/v4。由于通过网络，且采用上层协议，因此开销大，延时肯定比块存储高。一般用于多个云服务器共享数据，如服务器日志集中管理、办公文件共享。
1.3 对象存储
对象存储具备块存储的高速以及文件存储的共享等特性，较为智能，有自己的CPU、内存、网络和磁盘，比块存储和文件存储更上层，云服务商一般提供用户文件上传下载读取的Rest API，方便应用集成此类服务。
1.4 总结
块存储：是和主机打交道的，如插一块硬盘。
文件存储：NAS，网络存储，用于多主机共享数据。
对象存储：跟自己开发的应用程序打交道，如网盘。
它们的层级是越来越高。【摘要】
大数据存储方式有哪些【提问】
亲 [开心]，你好很高兴为你解答，我是您的在线解答老师，大数据存储方式有：【回答】
# 存储方式## 1.1 块存储块存储就好比硬盘一样，直接挂载到主机，一般用于主机的直接存储空间和数据库应用的存储。它分两种形式：- DAS：一台服务器一个存储，多机无法直接共享，需要借助操作系统的功能，如共享文件夹。- SAN：金融电信级别，高成本的存储方式，涉及到光纤和各类高端设备，可靠性和性能都很高，除了贵和运维成本高，基本都是好处。- 云存储的块存储：具备SAN的优势，而且成本低，不用自己运维，且提供弹性扩容，随意搭配不同等级的存储等功能，存储介质可选普通硬盘和SSD。## 1.2 文件存储文件存储与较底层的块存储不同，上升到了应用层，一般指的就是NAS ，一套网络储存设备，通过TCP/IP进行访问，协议为NFSv3/v4。由于通过网络，且采用上层协议，因此开销大，延时肯定比块存储高。一般用于多个云服务器共享数据，如服务器日志集中管理、办公文件共享。## 1.3 对象存储对象存储具备块存储的高速以及文件存储的共享等特性，较为智能，有自己的CPU、内存、网络和磁盘，比块存储和文件存储更上层，云服务商一般提供用户文件上传下载读取的Rest API，方便应用集成此类服务。## 1.4 总结- 块存储：是和主机打交道的，如插一块硬盘。- 文件存储：NAS，网络存储，用于多主机共享数据。- 对象存储：跟自己开发的应用程序打交道，如网盘。- 它们的层级是越来越高。【回答】
# 大数据的存储方式## 2.1 分布式系统分布式系统包含多个自主的处理单元，通过计算机网络互连来协作完成分配的任务，其分而治之的策略能够更好的处理大规模数据分析问题。主要包含以下两类：### 分布式文件系统- 存储管理需要多种技术的协同工作，其中文件系统为其提供最底层存储能力的支持。- 分布式文件系统 HDFS 是一个高度容错性系统，被设计成适用于批量处理，能够提供高吞吐量的的数据访问。### 分布式键值系统- 分布式键值系统用于存储关系简单的半结构化数据。- 典型的分布式键值系统有Amazon Dynamo，以及获得广泛应用和关注的对象存储技术（Object Storage）也可以视为键值系统，其存储和管理的是对象而不是数据块。## 2.2 NoSQL数据库- 关系型数据库已经无法满足Web 2.0的需求。主要表现为：无法满足海量数据的管理需求、无法满足数据高并发的需求、高可扩展性和高可用性的功能太低。- NoSQL数据库的优势：可以支持超大规模数据存储，灵活的数据模型可以很好地支持Web 2.0应用，具有强大的横向扩展能力等，典型的NoSQL数据库包含以下几种：键值数据库、列族数据库、文档数据库和图形数据库。## 2.3 云数据库- 云数据库是基于云计算技术发展的一种共享基础架构的方法，是部署和虚拟化在云计算环境中的数据库。- 云数据库并非一种全新的数据库技术，而只是以服务的方式提供数据库功能。- 云数据库所采用的数据模型可以是关系数据库所使用的关系模型（微软的SQLAzure云数据库都采用了关系模型）。同一个公司也可能提供采用不同数据模型的多种云数据库服务。## 3 大数据存储技术路线### 3.1 MPP架构的新型数据库集群- 采用MPP（Massive Parallel Processing）架构的新型数据库集群，重点面向行业大数据，采用Shared Nothing架构，通过列存储、粗粒度索引等多项大数据处理技术，再结合MPP架构高效的分布式计算模式，完成对分析类应用的支撑，运行环境多为低成本PC Server，具有高性能和高扩展性的特点，在企业分析类应用领域获得极其广泛的应用。- 这类MPP产品可以有效支撑PB级别的结构化数据分析，这是传统数据库技术无法胜任的。对于企业新一"【回答】
大数据存储的三种方式
大数据存储的三种方式有：1、不断加密：任何类型的数据对于任何一个企业来说都是至关重要的，而且通常被认为是私有的，并且在他们自己掌控的范围内是安全的。然而，黑客攻击经常被覆盖在业务故障中，最新的网络攻击活动在新闻报道不断充斥。因此，许多公司感到很难感到安全，尤其是当一些行业巨头经常成为攻击目标时。随着企业为保护资产全面开展工作，加密技术成为打击网络威胁的可行途径。2、仓库存储：大数据似乎难以管理，就像一个永无休止统计数据的复杂的漩涡。因此，将信息精简到单一的公司位置似乎是明智的，这是一个仓库，其中所有的数据和服务器都可以被充分地规划指定。然而，有些报告指出了反对这种方法的论据，指出即使是最大的存储中心，大数据的指数增长也不再能维持。3、备份服务云端：大数据管理和存储正在迅速脱离物理机器的范畴，并迅速进入数字领域。除了所有技术的发展，大数据增长得更快，以这样的速度，世界上所有的机器和仓库都无法完全容纳它。由于云存储服务推动了数字化转型，云计算的应用越来越繁荣。数据在一个位置不再受到风险控制，并随时随地可以访问，大型云计算公司将会更多地访问基本统计信息。数据可以在这些服务上进行备份，这意味着一次网络攻击不会消除多年的业务增长和发展。
