传统数据存储
‘壹’ 传统数据仓库有哪些缺点
传统数据库是以数据块来存储数据，简单来说，你的表字段越多，占用的数据空间就越多，那么查询就有可能要跨数据块。在大型系统中一张表有上百个字段，并且表中的数据上亿条也有可能。因此会带来数据库查询的瓶颈。数据库中表的记录数是多少对查询的性能有非常大的影响。而一般的解决办法是分表或分库，用来平衡数据库运算的压力，那么又会带来新的问题，如：分布式事务、全局唯一ID的生成、跨数据库查询等。
如果采用一种基于列存储的模式，由于查询中的选择规则是通过列来定义的，因此整个数据库是自动索引化的。按照列存储每个字段的数据聚集存储，可以动态增加，并且列为空就不存储数据，节省存储空间。每个ian 的数据按照聚集存储，能大大减小读取的数据量，查询时的命中率就会提高，使查找更为直接，无需考虑分库]分表，来提高命中率、减少IO等瓶颈。
Hbase数据库支持数据自动切分存储，并支持高并发读写操作，使得海量数据存储自动具有更强的扩展性。
Hadoop 本身就支持通过JDBC 从数据库中抽取数据。大部分数据库系统有批量导出、导入功能。无论是哪种情况，将整个数据库中的数据经常性地或者以增量的方式导入到Hadoop 中来都是很容易的。由于数据库系统存储的数据减少，数据库系统的软件授权成本也会得到降低。图1是Hadoop 与关系型数据库协同处理计算任务的应用场景。其中，关系型数据库系统用来处理实时数据，从而保证交易过程中的数据一致性。如果要求同一个数据库系统从
大容量数据中生成复杂的分析报表是极其耗费计算资源的，降低了系统的性能和其处理实时数据工作的能力。
Hadoop 被设计用来存储海量数据、按任意方式处理海量数据以及按需向任意系统传递数据。数据可以经常性地从关系型数据库系统导出到Hadoop 中，关系型数据库系统可以经过调整，专门用来处理交互式任务，而复杂的分析工作就可以按离线的方式交由Hadoop 来完成，对实施系统没有任何影响。
‘贰’ 数据存储的原理是什么
数据存储是数据流在加工过程中产生的临时文件或加工过程中需要查找的信息。数据以某种格式记录在计算机内部或外部存储介质上。数据存储要命名，这种命名要反映信息特征的组成含义。数据流反映了系统中流动的数据，表现出动态数据的特征；数据存储反映系统中静止的数据，表现出静态数据的特征。
以硬盘储存为例介绍原理：
硬盘是一种采用磁介质的数据存储设备，数据存储在密封于洁净的硬盘驱动器内腔的若干个磁盘片上。这些盘片一般是在以的片基表面涂上磁性介质所形成，在磁盘片的每一面上，以转动轴为轴心、以一定的磁密度为间隔的若干个同心圆就被划分成磁道（track），每个磁道又被划分为若干个扇区（sector），数据就按扇区存放在硬盘上。在每一面上都相应地有一个读写磁头（head），所以不同磁头的所有相同位置的磁道就构成了所谓的柱面（cylinder）。传统的硬盘读写都是以柱面、磁头、扇区为寻址方式的（CHS寻址）。硬盘在上电后保持高速旋转，位于磁头臂上的磁头悬浮在磁盘表面，可以通过步进电机在不同柱面之间移动，对不同的柱面进行读写。所以在上电期间如果硬盘受到剧烈振荡，磁盘表面就容易被划伤，磁头也容易损坏，这都将给盘上存储的数据带来灾难性的后果。
‘叁’ 数据的存储方法有哪些
什么是分布式存储
分布式存储是一种数据存储技术，它通过网络使用企业中每台机器上的磁盘空间，这些分散的存储资源构成了虚拟存储设备，数据分布存储在企业的各个角落。
分布式存储系统，可在多个独立设备上分发数据。传统的网络存储系统使用集中存储服务器来存储所有数据。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，无法满足大规模存储应用的需求。分布式网络存储系统采用可扩展的系统结构，使用多个存储服务器共享存储负载，利用位置服务器定位存储信息，不仅提高了系统的可靠性，可用性和访问效率，而且易于扩展。
分布式存储的优势
可扩展：分布式存储系统可以扩展到数百甚至数千个这样的集群大小，并且系统的整体性能可以线性增长。
低成本：分布式存储系统的自动容错和自动负载平衡允许在低成本服务器上构建分布式存储系统。此外，线性可扩展性还能够增加和降低服务器的成本，并实现分布式存储系统的自动操作和维护。
高性能：无论是针对单个服务器还是针对分布式存储群集，分布式存储系统都需要高性能。
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。
杉岩分布式统一存储USP
利用分布式技术将标准x86服务器的HDD、SSD等存储介质抽象成资源池，对上层应用提供标准的块、文件、对象访问接口，
同时提供清晰直观的统一管理界面，减少部署和运维成本，满足高性能、高可靠、高可扩展性的大规模存储资源池的建设需求。
‘肆’ 大数据和传统数据存储的区别
没什么关联性 大数据是海量数据、是一种现状、一种解决问题的手段 传统数据存储是存储的问题
‘伍’ 数据存储的三种方式
数据存储的三种方式分别是：内存存储、硬盘存储和闪信芦存存储。
内存存储：内存存储是计算机中一种临时性的数据存储方式，其数据存储速度较快，但是存储容量比较有限。内存存储器通常被用来存储正在使用的程序和数据。
硬盘存储：硬盘存储是计算机中一种永久性的数据存储方式，其数据存储速度相对较慢，但是存储容量比较大。硬盘存储器通常被用来存储操作系统、应用程序、文档、图片、音频和视频等大容量数据。
闪存存储：闪存存储是一种固态存储器，其数据存储速度相对较快，而且存储容量较大。闪存存储器通常被用来制作U盘、存储卡等移动设备。
双字宽存储州坦厅器是一种计算机存储器的类型，其存储单元的宽度是16个二进制位（即2个字节），因此可以一次性存储两个字册隐节的数据，称为“双字宽存储器”。双字宽存储器在计算机中的应用较广泛，可以提高数据存储和访问的效率。
‘陆’ 传统大数据存储的架构有哪些各有什么特点
数据源：所有大数据架构都从源代码开始。这可以包含来源于数据库的数据、来自实时源(如物联网设备)的数据，及其从应用程序(如Windows日志)生成的静态文件。
实时消息接收：假如有实时源，则需要在架构中构建一种机制来摄入数据。
数据存储：公司需要存储将通过大数据架构处理的数据。一般而言，数据将存储在数据湖中，这是一个可以轻松扩展的大型非结构化数据库。
批处理和实时处理的组合：公司需要同时处理实时数据和静态数据，因而应在大数据架构中内置批量和实时处理的组合。这是由于能够应用批处理有效地处理大批量数据，而实时数据需要立刻处理才能够带来价值。批处理涉及到长期运转的作业，用于筛选、聚合和准备数据开展分析。
分析数据存储：准备好要分析的数据后，需要将它们放到一个位置，便于对整个数据集开展分析。分析数据储存的必要性在于，公司的全部数据都聚集在一个位置，因而其分析将是全面的，而且针对分析而非事务进行了优化。
这可能采用基于云计算的数据仓库或关系数据库的形式，具体取决于公司的需求。
分析或报告工具：在摄入和处理各类数据源之后，公司需要包含一个分析数据的工具。一般而言，公司将使用BI(商业智能)工具来完成这项工作，而且或者需要数据科学家来探索数据。
“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。大数据存储是将这些数据集持久化到计算机中。
‘柒’ 数据信息的存储方式可以分为几类
（1）结构化数据，简单来说就是数据库。结合到典型场景中更容易理解，比如企业ERP、财务系统；医疗HIS数据库；政府行政审批；其他核心数据库等。这些应用需要哪些存储方案呢？基本包括高速存储应用需求、数据备份需求、数据共享需求以及数据容灾需求。
（2）非结构化数据库是指其字段长度可变，并且每个字段的记录又可以由可重复或不可重复的子字段构成的数据库，用它不仅可以处理结构化数据（如数字、符号等信息）而且更适合处理非结构化数据（全文文本、图像、声音、影视、超媒体等信息）。
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