⑴ 大數據的存儲
⼤數據的存儲⽅式是結構化、半結構化和⾮結構化海量數據的存儲和管理，輕型資料庫⽆法滿⾜對其存儲以及復雜的數據挖掘和分析操作，通常使⽤分布式⽂件系統、No sql 資料庫、雲資料庫等。
結構化、半結構化和⾮結構化海量數據的存儲和管理，輕型資料庫⽆法滿⾜對其存儲以及復雜的數據挖掘和分析操作，通常使⽤分布式⽂件系統、No SQL 資料庫、雲資料庫等。
1 分布式系統：分布式系統包含多個⾃主的處理單元，通過計算機⽹絡互連來協作完成分配的任務，其分⽽治之的策略能夠更好的處理⼤規模數據分析問題。
主要包含以下兩類：
1）分布式⽂件系統：存儲管理需要多種技術的協同⼯作，其中⽂件系統為其提供最底層存儲能⼒的⽀持。分布式⽂件系統 HDFS 是⼀個⾼度容錯性系統，被設計成適⽤於批量處理，能夠提供⾼吞吐量的的數據訪問。
2）分布式鍵值系統：分布式鍵值系統⽤於存儲關系簡單的半結構化數據。典型的分布式鍵值系統有 Amazon Dynamo，以及獲得⼴泛應⽤和關注的對象存儲技術(Object Storage)也可以視為鍵值系統，其存儲和管理的是對象⽽不是數據塊。
2 Nosql 資料庫：關系資料庫已經⽆法滿⾜ Web2.0 的需求。主要表現為：⽆法滿⾜海量數據的管理需求、⽆法滿⾜數據⾼並發的需求、⾼可擴展性和⾼可⽤性的功能太低。No SQL 資料庫的優勢：可以⽀持超⼤規模數據存儲，靈活的數據模型可以很好地⽀持 Web2.0 應⽤，具有強⼤的橫向擴展能⼒等，典型的 No SQL 資料庫包含以下⼏種：
3 雲資料庫：雲資料庫是基於雲計算技術發展的⼀種共享基礎架構的⽅法，是部署和虛擬化在雲計算環境中的資料庫。
⑵ JAVA高並發問題,大數據，頻繁I/O操作。
建議採用緩存處理，按照你說的這種數據量，基於redis的緩存完全可以滿足，存取速度可以10W+的，另外，擬採用的hashMap 是ConcurrentHashMap還是其他，頁面展示是增量查詢還是直接所有的再查詢一次，socket數據接收你是用的netty還是mina，這都需要經過仔細的斟酌考慮設計的。有這么大的並發的需求，完全可以考慮做分布式集群的，估計這只是領導想要的目標吧
⑶ 如何處理大量數據高並發大流量並發操作方案
大數據並發處理解決方案：
1、HTML靜態化
效率最高、消耗最小的就是純靜態化的html頁面，所以盡可能使網站上的頁面採用靜態頁面來實現，這個最簡單的方法其實也是最有效的方法。但是對於大量內容並且頻繁更新的網站，無法全部手動去挨個實現，於是出現了常見的信息發布系統CMS，像常訪問的各個門戶站點的新聞頻道，甚至他們的其他頻道，都是通過信息發布系統來管理和實現的，信息發布系統可以實現最簡單的信息錄入自動生成靜態頁面，還能具備頻道管理、許可權管理、自動抓取等功能，對於一個大型網站來說，擁有一套高效、可管理的CMS是必不可少的。
2、圖片伺服器分離
對於Web伺服器來說，不管是Apache、IIS還是其他容器，圖片是最消耗資源的，於是有必要將圖片與頁面進行分離，這是基本上大型網站都會採用的策略，他們都有獨立的圖片伺服器，甚至很多台圖片伺服器。這樣的架構可以降低提供頁面訪問請求的伺服器系統壓力，並且可以保證系統不會因為圖片問題而崩潰，在應用伺服器和圖片伺服器上，可以進行不同的配置優化，比如apache在配置ContentType的時候可以盡量少支持，盡可能少的LoadMole，保證更高的系統消耗和執行效率。 這一實現起來是比較容易的一現，如果伺服器集群操作起來更方便，如果是獨立的伺服器，新手可能出現上傳圖片只能在伺服器本地的情況下，可以在令一台伺服器設置的IIS採用網路路徑來實現圖片伺服器，即不用改變程序，又能提高性能，但對於伺服器本身的IO處理性能是沒有任何的改變。
3、資料庫集群和庫表散列
大型網站都有復雜的應用，這些應用必須使用資料庫，那麼在面對大量訪問的時候，資料庫的瓶頸很快就能顯現出來，這時一台資料庫將很快無法滿足應用，於是需要使用資料庫集群或者庫表散列。
4、緩存
緩存一詞搞技術的都接觸過，很多地方用到緩存。網站架構和網站開發中的緩存也是非常重要。架構方面的緩存，對Apache比較熟悉的人都能知道Apache提供了自己的緩存模塊，也可以使用外加的Squid模塊進行緩存，這兩種方式均可以有效的提高Apache的訪問響應能力。
網站程序開發方面的緩存，Linux上提供的Memory Cache是常用的緩存介面，可以在web開發中使用，比如用Java開發的時候就可以調用MemoryCache對一些數據進行緩存和通訊共享，一些大型社區使用了這樣的架構。另外，在使用web語言開發的時候，各種語言基本都有自己的緩存模塊和方法，PHP有Pear的Cache模塊，Java就更多了，.net不是很熟悉，相信也肯定有。
5、鏡像
鏡像是大型網站常採用的提高性能和數據安全性的方式，鏡像的技術可以解決不同網路接入商和地域帶來的用戶訪問速度差異，比如ChinaNet和ENet之間的差異就促使了很多網站在教育網內搭建鏡像站點，數據進行定時更新或者實時更新。在鏡像的細節技術方面，這里不闡述太深，有很多專業的現成的解決架構和產品可選。也有廉價的通過軟體實現的思路，比如Linux上的rsync等工具。
6、負載均衡
負載均衡將是大型網站解決高負荷訪問和大量並發請求採用的終極解決辦法。 負載均衡技術發展了多年，有很多專業的服務提供商和產品可以選擇。
硬體四層交換
第四層交換使用第三層和第四層信息包的報頭信息，根據應用區間識別業務流，將整個區間段的業務流分配到合適的應用伺服器進行處理。第四層交換功能就象是虛IP，指向物理伺服器。它傳輸的業務服從的協議多種多樣，有HTTP、FTP、NFS、Telnet或其他協議。這些業務在物理伺服器基礎上，需要復雜的載量平衡演算法。在IP世界，業務類型由終端TCP或UDP埠地址來決定，在第四層交換中的應用區間則由源端和終端IP地址、TCP和UDP埠共同決定。
在硬體四層交換產品領域，有一些知名的產品可以選擇，比如Alteon、F5等，這些產品很昂貴，但是物有所值，能夠提供非常優秀的性能和很靈活的管理能力。Yahoo中國當初接近2000台伺服器使用了三四台Alteon就搞定了。
⑷ 高並發，寫入頻繁的評論系統有必要加緩存么
如果並發真到幾萬的話，緩存肯定是要加的。
具體加緩存的策略，看想要什麼效果，可以對查詢最頻繁的一類請求先加緩存。
保證mongo處於一個合理的負載。
⑸ sql資料庫數據量龐大時怎麼處理。
1.表欄位類型、長度、默認值這些都要按實際情況去寫，不要瞎填；
2.能存英文就盡量不存中文，能存數字盡量不存英文；(資料庫查詢速度數字查詢速度最快，英文次之，中文最後)
3.索引要優化，按實際要求去創建索引，主鍵等；
4.sql語句要精簡，能不用*就盡量不用，想要什麼欄位查什麼欄位，不要怕多寫，盡量少用聯表查詢，多表查詢，尤其在大數據訪問的時候；
5.合理使用緩存技術，有模板緩存，資料庫查詢結果緩存。