❶ 很多企業辦公雲盤只能解決辦公文件存儲，請問下大家有沒有可以解決大數據體（GB-TB級）存儲的磁碟呢
針對大數據存儲，我了解到的成都酷雲企業雲盤還不錯，而且就是專門針對大數據體存儲，你可以看下。
酷雲企業雲盤：
一款能夠支持多終端、跨平台、實現企業文檔同步更新存儲、快速分享、文檔集中管控、移動辦公、協同辦公的企業雲存儲平台！
另外該雲盤專門針對石油企業大數據體（單個文件大小達到GB-TB級）存儲和管理需求，通過全面存儲、管控、移動、共享和協作的強大功能，促進企業業務流程優化、提高運營效率。同時存儲服務端採用HDFS分布式存儲系統，並行存儲數據，大大提高傳輸效率；存儲集群可採用普通伺服器搭建，從而降低運營成本！
產品特性：
大數據體：支持單個文件大小為GB-TB級的數據體存儲
斷點續傳：在暫停後或者關閉程序重新登錄到網盤後可以繼續之前的操作（上傳或下載）
自動備份：用戶可以將某個文件夾的數據實時備份到本地
用戶分享：可根據用戶許可權指定不同用戶分享文件
跨平台運行：支持windows7、Linux（Centos6/Redhat）、Unix Solaris、移動設備（Andriod/iOS）
速度與安全性：傳輸效率可達90%，傳輸過程中對數據加密
運維與管理：存儲服務端採用hdfs分布式存儲系統，伺服器集群 實時監控具ganglia
希望對你有幫助！！
❷ 怎樣存儲大數據
用一塊2TB硬碟存儲大量文件、數據。
❸ 我存大數據需要多大容量硬碟合適
基本都是2T4T的移動硬碟，看個人儲存需要的數據有多大，還有個人的經濟預算。
❹ HDFS簡介：不用HDFS我們如何存儲大規模數據
大數據技術主要是要解決大規模數據的計算處理問題，但是我們要想對數據進行計算，首先要解決的其實是大規模數據的存儲問題。
如果一個文件的大小超過了一張磁碟的大小，你該如何存儲？ 單機時代，主要的解決方案是 RAID ；分布式時代，主要解決方案是 分布式文件系統 。
其實不論是在 RAID 還是 分布式文件系統 ，大規模數據存儲都需要解決幾個核心問題，這些問題都是什麼呢？總結一下，主要有以下三個方面。
1. 數據存儲容量的問題。 既然大數據要解決的是數以 PB 計的數據計算問題，而一般的伺服器磁碟容量通常 1～2TB，那麼如何存儲這么大規模的數據呢？
2. 數據讀寫速度的問題。 一般磁碟的連續讀寫速度為幾十 MB，以這樣的速度，幾十 PB 的數據恐怕要讀寫到天荒地老。
3. 數據可靠性的問題。 磁碟大約是計算機設備中最易損壞的硬體了，通常情況一塊磁碟使用壽命大概是一年，如果磁碟損壞了，數據怎麼辦？
RAID（獨立磁碟冗餘陣列）技術是將多塊普通磁碟組成一個陣列，共同對外提供服務。主要是為了改善磁碟的存儲容量、讀寫速度，增強磁碟的可用性和容錯能力。目前伺服器級別的計算機都支持插入多塊磁碟，通過使用 RAID 技術，實現數據在多塊磁碟上的並發讀寫和數據備份。
常用 RAID 技術有圖中下面這幾種，RAID0，RAID1，RAID10，RAID5， RAID6。
首先，我們先假設伺服器有 N 塊磁碟。
RAID 0 是數據在從內存緩沖區寫入磁碟時，根據磁碟數量將數據分成 N 份，這些數據同時並發寫入 N 塊磁碟，使得數據整體寫入速度是一塊磁碟的 N 倍；讀取的時候也一樣，因此 RAID 0 具有極快的數據讀寫速度。但是 RAID 0 不做數據備份，N 塊磁碟中只要有一塊損壞，數據完整性就被破壞，其他磁碟的數據也都無法使用了。
RAID 1 是數據在寫入磁碟時，將一份數據同時寫入兩塊磁碟，這樣任何一塊磁碟損壞都不會導致數據丟失，插入一塊新磁碟就可以通過復制數據的方式自動修復，具有極高的可靠性。
結合 RAID 0 和 RAID 1 兩種方案構成了 RAID 10 ，它是將所有磁碟 N 平均分成兩份，數據同時在兩份磁碟寫入，相當於 RAID 1；但是平分成兩份，在每一份磁碟（也就是 N/2 塊磁碟）裡面，利用 RAID 0 技術並發讀寫，這樣既提高可靠性又改善性能。不過 RAID 10 的磁碟利用率較低，有一半的磁碟用來寫備份數據。
一般情況下，一台伺服器上很少出現同時損壞兩塊磁碟的情況，在只損壞一塊磁碟的情況下，如果能利用其他磁碟的數據恢復損壞磁碟的數據，這樣在保證可靠性和性能的同時，磁碟利用率也得到大幅提升。
順著這個思路， RAID 3 可以在數據寫入磁碟的時候，將數據分成 N-1 份，並發寫入 N-1 塊磁碟，並在第 N 塊磁碟記錄校驗數據，這樣任何一塊磁碟損壞（包括校驗數據磁碟），都可以利用其他 N-1 塊磁碟的數據修復。但是在數據修改較多的場景中，任何磁碟數據的修改，都會導致第 N 塊磁碟重寫校驗數據。頻繁寫入的後果是第 N 塊磁碟比其他磁碟更容易損壞，需要頻繁更換，所以 RAID 3 很少在實踐中使用，因此在上面圖中也就沒有單獨列出。
相比 RAID 3， RAID 5 是使用更多的方案。RAID 5 和 RAID 3 很相似，但是校驗數據不是寫入第 N 塊磁碟，而是螺旋式地寫入所有磁碟中。這樣校驗數據的修改也被平均到所有磁碟上，避免 RAID 3 頻繁寫壞一塊磁碟的情況。
如果數據需要很高的可靠性，在出現同時損壞兩塊磁碟的情況下，仍然需要修復數據，這時候可以使用 RAID 6。
RAID 6 和 RAID 5 類似 ， 但是數據只寫入 N-2 塊磁碟，並螺旋式地在兩塊磁碟中寫入校驗信息（使用不同演算法生成）。
從下面表格中你可以看到在相同磁碟數目（N）的情況下，各種 RAID 技術的比較。
現在我來總結一下，看看 RAID 是如何解決我一開始提出的，關於存儲的三個關鍵問題。
1. 數據存儲容量的問題。 RAID 使用了 N 塊磁碟構成一個存儲陣列，如果使用 RAID 5，數據就可以存儲在 N-1 塊磁碟上，這樣將存儲空間擴大了 N-1 倍。
2. 數據讀寫速度的問題。 RAID 根據可以使用的磁碟數量，將待寫入的數據分成多片，並發同時向多塊磁碟進行寫入，顯然寫入的速度可以得到明顯提高；同理，讀取速度也可以得到明顯提高。不過，需要注意的是，由於傳統機械磁碟的訪問延遲主要來自於定址時間，數據真正進行讀寫的時間可能只佔據整個數據訪問時間的一小部分，所以數據分片後對 N 塊磁碟進行並發讀寫操作並不能將訪問速度提高 N 倍。
3. 數據可靠性的問題。 使用 RAID 10、RAID 5 或者 RAID 6 方案的時候，由於數據有冗餘存儲，或者存儲校驗信息，所以當某塊磁碟損壞的時候，可以通過其他磁碟上的數據和校驗數據將丟失磁碟上的數據還原。
RAID 可以看作是一種垂直伸縮，一台計算機集成更多的磁碟實現數據更大規模、更安全可靠的存儲以及更快的訪問速度。而 HDFS 則是水平伸縮，通過添加更多的伺服器實現數據更大、更快、更安全存儲與訪問。
RAID 技術只是在單台伺服器的多塊磁碟上組成陣列，大數據需要更大規模的存儲空間和更快的訪問速度。將 RAID 思想原理應用到分布式伺服器集群上，就形成了 Hadoop 分布式文件系統 HDFS 的架構思想。
❺ 大數據的存儲方式有哪幾種什麼特點
我好覺得一般來說的話，這種存儲都還是比較穩定的一種方式
❻ 大數據時代，數據應該如何存儲
PB或多PB級基礎設施與傳統大規模數據集之間的差別簡直就像白天和黑夜的差別，就像在筆記本電腦上處理數據和在RAID陣列上處理數據之間的差別。"
當Day在2009年加入Shutterfly時，存儲已經成為該公司最大的開支，並且以飛快的速度增長。
"每N個PB的額外存儲意味著我們需要另一個存儲管理員來支持物理和邏輯基礎設施，"Day表示，"面對大規模數據存儲，系統會更頻繁地出問題，任何管理超大存儲的人經常都要處理硬體故障。大家都在試圖解決的根本問題是：當你知道存儲的一部分將在一段時間內出現問題，你應該如何確保數據可用性，同時確保不會降低性能？"RAID問題解決故障的標准答案是復制，通常以RAID陣列的形式。但Day表示，面對龐大規模的數據時，RAID解決問題的同時可能會製造更多問題。在傳統RAID數據存儲方案中，每個數據的副本都被鏡像和存儲在陣列的不同磁碟中，以確保完整性和可用性。但這意味著每個被鏡像和存儲的數據將需要其本身五倍以上的存儲空間。隨著RAID陣列中使用的磁碟越來越大（從密度和功耗的角度來看，3TB磁碟非常具有吸引力），更換故障驅動器的時間也將變得越來越長。
"實際上，我們使用RAID並不存在任何操作問題，"Day表示，"我們看到的是，隨著磁碟變得越來越大，當任何組件發生故障時，我們回到一個完全冗餘的系統的時間增加。生成校驗是與數據集的大小成正比的。當我們開始使用1TB和2TB的磁碟時，回到完全冗餘系統的時間變得很長。可以說，這種趨勢並沒有朝著正確的方向發展。"
對於Shutterfly而言，可靠性和可用性是非常關鍵的因素，這也是企業級存儲的要求。Day表示，其快速膨脹的存儲成本使商品系統變得更具吸引力。當Day及其團隊在研究潛在技術解決方案以幫助控制存儲成本時，他們對於一項叫做糾刪碼（erasure code）的技術非常感興趣。
採用擦除代碼技術的下一代存儲
里德-所羅門糾刪碼最初作為前向糾錯碼（Forward Error Correction, FEC）用於不可靠通道的數據傳輸，例如外層空間探測的數據傳輸。這項技術還被用於CD和DVD來處理光碟上的故障，例如灰塵和劃痕。一些存儲供應商已經開始將糾刪碼納入他們的解決方案中。使用糾刪碼，數據可以被分解成幾塊，單塊分解數據是無用的，然後它們被分散到不同磁碟驅動器或者伺服器。在任何使用，這些數據都可以完全重組，即使有些數據塊因為磁碟故障已經丟失。換句話說，你不需要創建多個數據副本，單個數據就可以確保數據的完整性和可用性。
基於糾刪碼的解決方案的早期供應商之一是Cleversafe公司，他們添加了位置信息來創建其所謂的分散編碼，讓用戶可以在不同位置（例如多個數據中心）存儲數據塊或者說數據片。
每個數據塊就其自身而言是無用的，這樣能夠確保隱私性和安全性。因為信息分散技術使用單一數據來確保數據完整性和可用性，而不是像RAID一樣使用多個副本，公司可以節省多達90%的存儲成本。
"當你將試圖重組數據時，你並不一定需要提供所有數據塊，"Cleversafe公司產品策略、市場營銷和客戶解決方案副總裁Russ Kennedy表示，"你生成的數據塊的數量，我們稱之為寬度，我們將重組數據需要的最低數量稱之為門檻。你生成的數據塊的數量和重組需要的數量之間的差異決定了其可靠性。同時，即使你丟失節點和驅動器，你仍然能夠得到原來形式的數據。"
❼ 大數據存儲的三種方式
大數據存儲的三種方式有：
1、不斷加密：任何類型的數據對於任何一個企業來說都是至關重要的，而且通常被認為是私有的，並且在他們自己掌控的范圍內是安全的。
然而，黑客攻擊經常被覆蓋在業務故障中，最新的網路攻擊活動在新聞報道不斷充斥。因此，許多公司感到很難感到安全，尤其是當一些行業巨頭經常成為攻擊目標時。隨著企業為保護資產全面開展工作，加密技術成為打擊網路威脅的可行途徑。
2、倉庫存儲：大數據似乎難以管理，就像一個永無休止統計數據的復雜的漩渦。因此，將信息精簡到單一的公司位置似乎是明智的，這是一個倉庫，其中所有的數據和伺服器都可以被充分地規劃指定。然而，有些報告指出了反對這種方法的論據，指出即使是最大的存儲中心，大數據的指數增長也不再能維持。
3、備份服務雲端：大數據管理和存儲正在迅速脫離物理機器的范疇，並迅速進入數字領域。除了所有技術的發展，大數據增長得更快，以這樣的速度，世界上所有的機器和倉庫都無法完全容納它。
由於雲存儲服務推動了數字化轉型，雲計算的應用越來越繁榮。數據在一個位置不再受到風險控制，並隨時隨地可以訪問，大型雲計算公司將會更多地訪問基本統計信息。數據可以在這些服務上進行備份，這意味著一次網路攻擊不會消除多年的業務增長和發展。
❽ 大數據存儲與應用特點及技術路線分析
大數據存儲與應用特點及技術路線分析
大數據時代，數據呈爆炸式增長。從存儲服務的發展趨勢來看，一方面，對數據的存儲量的需求越來越大；另一方面，對數據的有效管理提出了更高的要求。大數據對存儲設備的容量、讀寫性能、可靠性、擴展性等都提出了更高的要求，需要充分考慮功能集成度、數據安全性、數據穩定性，系統可擴展性、性能及成本各方面因素。
大數據存儲與應用的特點分析
「大數據」是由數量巨大、結構復雜、類型眾多數據構成的數據集合，是基於雲計算的數據處理與應用模式，通過數據的整合共享，交叉復用形成的智力資源和知識服務能力。其常見特點可以概括為3V:Volume、Velocity、Variety(規模大、速度快、多樣性)。
大數據具有數據規模大(Volume)且增長速度快的特性，其數據規模已經從PB級別增長到EB級別，並且仍在不斷地根據實際應用的需求和企業的再發展繼續擴容，飛速向著ZB(ZETA-BYTE)的規模進軍。以國內最大的電子商務企業淘寶為例，根據淘寶網的數據顯示，至2011年底，淘寶網最高單日獨立用戶訪問量超過1.2億人，比2010年同期增長120%,注冊用戶數量超過4億，在線商品數量達到8億，頁面瀏覽量達到20億規模，淘寶網每天產生4億條產品信息，每天活躍數據量已經超過50TB.所以大數據的存儲或者處理系統不僅能夠滿足當前數據規模需求，更需要有很強的可擴展性以滿足快速增長的需求。
(1)大數據的存儲及處理不僅在於規模之大，更加要求其傳輸及處理的響應速度快(Velocity)。
相對於以往較小規模的數據處理，在數據中心處理大規模數據時，需要服務集群有很高的吞吐量才能夠讓巨量的數據在應用開發人員「可接受」的時間內完成任務。這不僅是對於各種應用層面的計算性能要求，更加是對大數據存儲管理系統的讀寫吞吐量的要求。例如個人用戶在網站選購自己感興趣的貨物，網站則根據用戶的購買或者瀏覽網頁行為實時進行相關廣告的推薦，這需要應用的實時反饋;又例如電子商務網站的數據分析師根據購物者在當季搜索較為熱門的關鍵詞，為商家提供推薦的貨物關鍵字，面對每日上億的訪問記錄要求機器學習演算法在幾天內給出較為准確的推薦，否則就丟失了其失效性；更或者是計程車行駛在城市的道路上，通過GPS反饋的信息及監控設備實時路況信息，大數據處理系統需要不斷地給出較為便捷路徑的選擇。這些都要求大數據的應用層可以最快的速度，最高的帶寬從存儲介質中獲得相關海量的數據。另外一方面，海量數據存儲管理系統與傳統的資料庫管理系統，或者基於磁帶的備份系統之間也在發生數據交換，雖然這種交換實時性不高可以離線完成，但是由於數據規模的龐大，較低的數據傳輸帶寬也會降低數據傳輸的效率，而造成數據遷移瓶頸。因此大數據的存儲與處理的速度或是帶寬是其性能上的重要指標。
(2)大數據由於其來源的不同，具有數據多樣性的特點。
所謂多樣性，一是指數據結構化程度，二是指存儲格式，三是存儲介質多樣性。對於傳統的資料庫，其存儲的數據都是結構化數據，格式規整，相反大數據來源於日誌、歷史數據、用戶行為記錄等等，有的是結構化數據，而更多的是半結構化或者非結構化數據，這也正是傳統資料庫存儲技術無法適應大數據存儲的重要原因之一。所謂存儲格式，也正是由於其數據來源不同，應用演算法繁多，數據結構化程度不同，其格式也多種多樣。例如有的是以文本文件格式存儲，有的則是網頁文件，有的是一些被序列化後的比特流文件等等。所謂存儲介質多樣性是指硬體的兼容，大數據應用需要滿足不同的響應速度需求，因此其數據管理提倡分層管理機制，例如較為實時或者流數據的響應可以直接從內存或者Flash(SSD)中存取，而離線的批處理可以建立在帶有多塊磁碟的存儲伺服器上，有的可以存放在傳統的SAN或者NAS網路存儲設備上，而備份數據甚至可以存放在磁帶機上。因而大數據的存儲或者處理系統必須對多種數據及軟硬體平台有較好的兼容性來適應各種應用演算法或者數據提取轉換與載入(ETL)。
大數據存儲技術路線最典型的共有三種：
第一種是採用MPP架構的新型資料庫集群，重點面向行業大數據，採用Shared Nothing架構，通過列存儲、粗粒度索引等多項大數據處理技術，再結合MPP架構高效的分布式計算模式，完成對分析類應用的支撐，運行環境多為低成本 PC Server，具有高性能和高擴展性的特點，在企業分析類應用領域獲得極其廣泛的應用。
這類MPP產品可以有效支撐PB級別的結構化數據分析，這是傳統資料庫技術無法勝任的。對於企業新一代的數據倉庫和結構化數據分析，目前最佳選擇是MPP資料庫。
第二種是基於Hadoop的技術擴展和封裝，圍繞Hadoop衍生出相關的大數據技術，應對傳統關系型資料庫較難處理的數據和場景，例如針對非結構化數據的存儲和計算等，充分利用Hadoop開源的優勢，伴隨相關技術的不斷進步，其應用場景也將逐步擴大，目前最為典型的應用場景就是通過擴展和封裝 Hadoop來實現對互聯網大數據存儲、分析的支撐。這裡面有幾十種NoSQL技術，也在進一步的細分。對於非結構、半結構化數據處理、復雜的ETL流程、復雜的數據挖掘和計算模型，Hadoop平台更擅長。
第三種是大數據一體機，這是一種專為大數據的分析處理而設計的軟、硬體結合的產品，由一組集成的伺服器、存儲設備、操作系統、資料庫管理系統以及為數據查詢、處理、分析用途而特別預先安裝及優化的軟體組成，高性能大數據一體機具有良好的穩定性和縱向擴展性。
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