15、大数据存储技术全面解析

大数据存储技术全面解析

1. 引言

大数据存储技术是大数据领域的关键组成部分。理想的大数据存储系统应能够存储近乎无限量的数据，同时满足高速随机读写访问需求，灵活高效地处理多种数据模型，支持结构化和非结构化数据，并且为保护隐私仅处理加密数据。然而，目前还没有系统能完全满足这些需求。近年来，许多新的存储系统应运而生，在一定程度上应对了这些挑战。

大数据存储技术主要指那些能专门应对数据量、速度或多样性挑战，且不属于关系型数据库系统的存储技术。虽然关系型数据库系统也能应对这些挑战，但像列式存储和不同存储系统的巧妙组合（如使用Hadoop分布式文件系统HDFS）往往更高效、成本更低。

大数据存储系统通常采用分布式、无共享架构来应对数据量挑战。这种架构允许通过扩展新节点来增加计算能力和存储容量，新机器可以无缝添加到存储集群，存储系统会自动透明地在各个节点之间分配数据。同时，存储解决方案还需应对数据的速度和多样性问题。速度体现在查询延迟方面，即在面对大量传入数据时，获取查询回复所需的时间；而多样性则涉及整合和处理来自大量不同数据源的数据所需的工作量。例如，图数据库就是适合应对这些挑战的存储系统。

以下是大数据价值链中数据存储的位置：
|环节|相关内容|
| ---- | ---- |
|数据采集|结构化数据、非结构化数据、事件处理、传感器网络、协议、实时数据、数据流等|
|数据分析|流挖掘、语义分析、机器学习、信息提取、链接数据、数据发现等|
|数据整理|数据质量、信任/来源、注释、数据验证、人机数据交互等|
|数据存储|内存数据库、NoSQL数据库、NewSQL数据库、云存储、查询接口、可扩展性和性能、数据模型等