海量数据存储：大数据存储技术解析

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支持，可见大数据存储的重要性。今天我们就来详细聊聊大数据存储技术。

进入大数据的学习，我们对于分布式理论都不陌生，正是分布式架构的出现大数据存储系统，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。

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。

关于海量数据存储，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。

（编辑：温州站长网）

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