大数据存储(全面解析大数据存储技术及应用场景)

在大数据处理的诸多环节当中,存储是尤其关键的一环,只有实现了稳固的数据存储,才能为后续的大数据分析、数据可视化等环节提供稳定的地城支持,可见大数据存储的重要性。今天的大数据存储培训分.享,我们就来详细聊聊大数据存储技术。

进入大数据的学xi,我们对于分布式理论都不陌生,正是分布式架构的出现,才使得基于廉价的PC硬件来实施大规模数据处理成为可能。而分布式架构当中,分布式存储和分布式计算,可以说是核心的环节。

大数据存储(全面解析大数据存储技术及应用场景)

分布式存储系统需要借助分布式数据库来实现,分布式数据库重点解决大文件存储、存储设备的动态扩展、数据存储节点的容错以及数据的快速检索问题。为了既能够保证对海量数据的存储,又能够保证事务的一致性,通常对增加、删除、修改、查询操作进行区分处理。

分布式数据库技术分为商业和开源两类,它们都以分布式文件系统为基础。开源分布式文件系统以谷歌的GFS、阿帕奇的HDFS最为典型。此外,Pig、Hive、Sqoop开源工具和框架,可以实现大数据便捷、快速的导入、导出以及即席查询。

分布式数据库技术虽然能够解决大数据的存储管理,但并不意味着传统关系型数据库没有了存在的价值。分布式数据库技术难以实现灵活、快速、复杂的统计分析功能,而这恰恰是传统关系型数据库所擅长的,因此,需要将这两种数据库技术结合起来使用,解决不同应用场景下的问题。

主流关系型数据库包括Oracle、DB2、SQL Server、MySQL等,其数据定义和操作语言都是基于标准SQL之上的扩展,比如Oracle公.司的PL/SQL就是一款非常强大的数据管理语言。

此外,分区、索引、中间表等存储管理技术和方法也在企业数据管理中起到关键作用,对于提升数据的获取效率起到非常重要的作用。

关于大数据存储培训,大数据存储技术,以上就是简单的介绍了。大数据存储当中,分布式架构是核心关键,通过分布式架构,克服了大规模数据存储的各种难题,也使得大数据计算得以实现。

效率技巧

变量的定义(程序设计中常用的变量类型和用法)

2024-2-4 10:06:20

效率技巧

搜索网站(免费高效的搜索引擎推荐网站)

2024-2-4 10:11:42

0 条回复 A文章作者 M管理员
    暂无讨论,说说你的看法吧
个人中心
有新私信 私信列表
搜索