解析jpeg数据时的问题_大数据储存的主要特点：大数据存储疑难问题解析

大数据储存作为大数据需要解决的首要问题&＃xff0c;其重要性自是不必说&＃xff0c;为了适应大数据时代的数据存储需求&＃xff0c;大数据储存也需要做出相应的调整&＃xff0c;因此大数据存储也具备一些典型的新的特征。那么现阶段的大数据储存的主要特点是什么&＃xff0c;下面我们来详细了解一下。
大数据的典型特征之一就是&＃xff0c;数据在源源不断地产生&＃xff0c;就像开着的自来水管&＃xff0c;数据在不断地流出&＃xff0c;这就给当前的大数据处理系统提出了一个问题&＃xff1a;

大数据计算是原生的流计算&＃xff0c;而大数据存储却不是原生的流存储。
因此相对于大数据计算&＃xff0c;大数据储存需要合理地解决数据存储的问题。
大数据的数据来源多样&＃xff0c;每种类型的数据都有其原生的属性和常见的访问模式&＃xff0c;对于到数据存储上&＃xff0c;有最佳的适用场景以及最合适的存储系统&＃xff0c;这些都需要在大数据储存需求发出的初期就做好规划。
降低开发成本、减少存储成本、减少运维成本&＃xff0c;是企业大数据储存的长期性需求&＃xff0c;在解决大数据储存的主要问题的同时&＃xff0c;也要考虑企业的这些需求。
以Hadoop大数据储存为例&＃xff0c;首先因为是开源项目&＃xff0c;整个Hadoop是一个完备的大数据处理系统&＃xff0c;开发、储存、运维等成本都能控制在很低的范围内。
Hadoop具有按位存储和处理数据能力的高可靠性。通过可用的计算机集群分配数据&＃xff0c;完成存储和计算任务&＃xff0c;这些集群可以方便地扩展到数以千计的节点中&＃xff0c;具有高扩展性。也就是说&＃xff0c;当未来的企业所需要储存的数据规模变大&＃xff0c;只需要在基于集群环境继续增加机器就可以了&＃xff0c;不会增加更大的成本。
其次&＃xff0c;Hadoop能够在节点之间进行动态地移动数据&＃xff0c;并保证各个节点的动态平衡&＃xff0c;处理速度非常快&＃xff0c;具有高效性。对于企业大数据平台系统&＃xff0c;日常的运维也是很重要的&＃xff0c;大数据储存系统的稳定性和可靠性是大数据所必须满足的。
关于大数据储存的主要特点&＃xff0c;其实总结起来也是大数据处理当中需要处理的数据储存方面的主要问题&＃xff0c;解决这些问题对企业大数据平台尤为关键。