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大数据的存储方式

结构化、半结构化和非结构化海量数据的存储和管理,轻型数据库无法满足对其存储以及复杂的数据挖掘和分析操作,通常使用分布式文件系统、No SQL 数据库、云数据库等。

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:1)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。2)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 Nosql 数据库:关系数据库已经无法满足 Web2.0 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。No SQL 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 Web2.0 应用,具有强大的横向扩展能力等,典型的 No SQL 数据库包含以下几种:

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。

云数据库具有高可扩展性、高可用性、采用多租形式和支持资源有效分发等特点。云数据库的特征包括:(1)动态可扩展(2)高可用性(3)较低的使用代价(4)易用性(5)高性能(6)免维护(7)安全从数据模型的角度来说,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。