1. 大数据采集与存储的基本步骤有哪些
数据抽取
针对大数据分析平台需要采集的各类数据，分别有针对性地研制适配接口。对于已有的信息系统，研发对应的接口模块与各信息系统对接，不能实现数据共享接口的系统通过ETL工具进行数据采集，支持多种类型数据库，按照相应规范对数据进行清洗转换，从而实现数据的统一存储管理。
数据预处理
为使大数据分析平台能更方便对数据进行处理，同时为了使得数据的存储机制扩展性、容错性更好，需要把数据按照相应关联性进行组合，并将数据转化为文本格式，作为文件存储下来。
数据存储
除了Hadoop中已广泛应用于数据存储的HDFS，常用的还有分布式、面向列的开源数据库Hbase，HBase是一种key/value系统，部署在HDFS上，与Hadoop一样，HBase的目标主要是依赖横向扩展，通过不断的增加廉价的商用服务器，增加计算和存储能力。
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2. 与云计算、云存储相关的IT技术都有哪些
云计算（Cloud Computing）是
分布式计算（Distributed Computing）、
并行计算（Parallel Computing）、
效用计算（Utility Computing）、
网络存储（Network Storage Technologies）、
虚拟化（Virtualization）、
负载均衡（Load Balance）、
热备份冗余（High Available）等传统计算机和网络技术发展融合的产物。
主要体现在虚拟化及其标准化和自动化。
云存储是在云计算概念上延伸和发展出来的一个新的概念，是一种新兴的网络存储技术，是指通过集群应用、网络技术或分布式文件系统等功能，将网络中大量各种不同类型的存储设备通过应用软件集合起来协同工作，共同对外提供数据存储和业务访问功能的一个系统。云计算系统中广泛使用的数据存储系统是Google的GFS和Hadoop团队开发的GFS的开源实现HDFS。
从软件看，VMware、微软的Hpyer-V、Citrix以及开源的KVM等是主要的虚拟化平台，是云计算的基础。Citrix的优势在桌面虚拟化和应用虚拟化。
至于云计算应用软件开发工具，并没有针对云计算、云存储的独特的编程语言。
许多人会将云计算与大数据联系起来，其实两者既有联系又有区别。云计算就是硬件资源的虚拟化，主要是一虚多，充分利用高性能的硬件资源；而大数据就是海量数据的高效处理，通常需要多合一、或多虚一，跨越多台硬件处理海量数据任务。Amazon是云计算应用领域的先驱，而Google则是大数据应用领域的先驱。大数据既可以采用以虚拟化为基础的云计算架构也可以基于高性能计算（HPC，集群技术、并行技术）来处理。
大数据相当于海量数据的“数据库”，而且通观大数据领域的发展也能看出，当前的大数据处理一直在向着近似于传统数据库体验的方向发展，Hadoop的产生使我们能够用普通机器建立稳定的处理TB级数据的集群，把传统而昂贵的并行计算等概念一下就拉到了我们的面前，但是其不适合数据分析人员使用（因为MapRece开发复杂），所以PigLatin和Hive出现了（分别是Yahoo！和facebook发起的项目，说到这补充一下，在大数据领域Google、facebook、twitter等前沿的互联网公司作出了很积极和强大的贡献），为我们带来了类SQL的操作，到这里操作方式像SQL了，但是处理效率很慢，绝对和传统的数据库的处理效率有天壤之别，所以人们又在想怎样在大数据处理上不只是操作方式类SQL，而处理速度也能“类SQL”，Google为我们带来了Dremel/PowerDrill等技术，Cloudera（Hadoop商业化最强的公司，Hadoop之父cutting就在这里负责技术领导）的Impala也出现了。
因此，云计算、云存储均为计算资源的底层，通过虚拟化的方式提供“设备”级（或操作系统级）的服务，用户可以方便地申请使用”设备“来独立地实现自己的任务（就好像给你一台服务器），而实际上在云上提供给你的是一台虚拟机，至于这台虚拟机运行在哪台硬件设备上，却不一定，甚至可以”无缝“漂移，硬件故障时几乎不影响用户使用。
3. 随着硬件性能的提升传统的计算与存储强耦合的方式有哪些弊端
随着硬件性能的提升传统的计算与存储强耦合的方式有以下弊端。
计算与存储强绑定，意味着两种资源总有一个是浪费的。
我们在对服务器进行选型的过程中，开始纠结是计算型、还是存储型，大大增加复杂度和降低通用性在云计算场景下，弹性的颗粒度是机器，不能真正做到资源的弹性。
4. 分析：云计算与云存储究竟是什么关系
其实在某种的意义上云计算并不是一项全新的技术，是在信息化积累到一定的程度需要对于IT资源进行有效整合的客观需求催生的，因此在云计算整个的发展过程我们会看到过去很多看见过的技术跟应用模式。 云计算的概念现在已经很明晰，云计算之所以能够在最近几年快速兴起，是因为用户渴望能够充分利用IT资源来给业务提供即时按需的高效服务。云计算具体指的是：狭义云计算指IT基础设施的交付和使用模式，指通过网络以按需、易扩展的方式获得所需资源;广义云计算指服务的交付和使用模式，指通过网络以按需、易扩展的方式获得所需服务。这种服务可以是IT和软件、互联网相关，也可是其他服务。 这是云计算的一个核心的概念，其实简单的理解就是将大量用网络连接的计算资源统一管理和调度，构成一个计算资源池向用户按需服务。提供资源的网络被称为“云”。这种“云”服务，我们可以随时的享用，只是这种服务有偿的。 说了这么多的云计算究竟什么是云存储?究竟目前云存储发展到什么程度了?云存储是在云计算(cloud computing)概念上延伸和发展出来的一个新的概念，是指通过集群应用、网格技术或分布式文件系统等功能，将网络中大量各种不同类型的存储设备通过应用软件集合起来协同工作，共同对外提供数据存储和业务访问功能的一个系统。当云计算系统运算和处理的核心是大量数据的存储和管理时，云计算系统中就需要配置大量的存储设备，那么云计算系统就转变成为一个云存储系统，所以云存储是一个以数据存储和管理为核心的云计算系统。 就如同云状的广域网和互联网一样，云存储对使用者来讲，不是指某一个具体的设备，而是指一个由许许多多个存储设备和服务器所构成的集合体。使用者使用云存储，并不是使用某一个存储设备，而是使用整个云存储系统带来的一种数据访问服务。所以严格来讲，云存储不是存储，而是一种服务。 从两者的关系来看，云存储和云计算之间的关系还是很好理解的，云存储和云计算相比较，可以认为是云存储配置了大容量存储空间的一个云计算系统。
5. 存储研发工程师前景如何国内口碑较好的存储厂商有哪些
云计算，大数据，人工智能等行业的快速发展，对数据与存储都提出了更高的要求，所以未来很长一段时间存储研发工程师前景还是不错的，目前国内口碑较好的存储厂商主要有以下两类：
自主研发，比如SmartX，华为；
基于开源的ceph研发，比如XSKY，杉岩，深信服。
6. 中国天眼FAST那么厉害，为什么还要阿里云提供计算存储解决方案
FAST建成以前，世上已存的最大射电望远镜有两个：一个是号称“地面最大的机器”的德国波恩100米望远镜，一个是被评为人类20世纪十大工程之首的美国阿雷西博300米望远镜。现在FAST也已经成功建好了。
7. 简述大数据与存储器间的关系简述中国集成电路技术的发展历程。(答案要多点)
摘要 亲，您好！大数据和存储看似是两个不相关的名词。但是随着大数据时代的来临，大数据和存储技术和有了联系。大数据想要保留肯定离不开数据存储，就算存放在数据库，也离不开存储技术。大数据存储是将这些数据集持久化到计算机中。所以今天我们就来说说大数据存储技术。
8. 超融合架构（HCI）和软件定义存储（SDS）的关系
很简单，HCI 是一室一厅（同时扮演着客厅，书房，卧室的角色）适合小规模分支机构，从业务的角度一个应用一套系统，整合了计算，存储，网络
SDS 是四室两厅，每个房间都有自己独立的功能，适合大型企业，适合多业务场景，文件，块，对象，大数据HDFS需求
业务部门喜欢HCI，一套集群搞定，IT 运维和基础架构部门，喜欢SDC，SDS，SDN 拆分部署，计算，存储资源容易量化
HCI 的弊端是选择一个厂家的HCI，比如虚拟机是KVM就没法再选择 VSPHERE ，计算跟存储无法分开扩容，不适合30个节点以上的集群需求，实际上HCI的案例，大部分都是30节点以内一个集群，如果有大型案例，用户一般都会拆分到很多个集群去管理，SDS 比较好的厂商，一个集群200个节点很常见，比如电信全球眼，移动咪咕，这些基于SDS架构的平台，20PB 是常见容量，这些应用不适合采用 HCI
9. 存算一体原理
存算一体芯片主流研究方向：
根据存储器介质的不同，目前存算一体芯片的主流研发集中在传统易失性存储器，如SRAM、DRAM，以及非易失性存储器，如RRAM，PCM，MRAM与闪存等,其中比较成熟的是以SRAM和MRAM为代表的通用近存计算架构。
通用近存计算架构：
采用同构众核的架构，每个存储计算核（MPU）包含计算引擎（Processing Engine, PE）、缓存（Cache）、控制（CTRL）与输入输出（Inout/Output, I/O）等，这里缓存可以是SRAM、MRAM或类似的高速随机存储器。
（1） SRAM存算一体
由于SRAM是二值存储器，二值MAC运算等效于XNOR累加运算，可以用于二值神经网络运算。
（2） DRAM存算一体
基于DRAM的存算一体设计主要利用DRAM单元之间的电荷共享机制[33,34]。
（3） RRAM/PCM/Flash多值存算一体
基于RRAM/PCM/Flah的多值存算一体方案的基本原理是利用存储单元的多值特性，通过器件本征的物理电气行为（例如基尔霍夫定律与欧姆定律）来实现多值MAC运算。每个存储单元可以看作一个可变电导/电阻,用来存储网络权重，当在每一行施加电流/电压（激励）时，每一列即可得到MAC运算的电压/电流值。
（4） RRAM/PCM/MRAM二值存算一体
基于RRAM/PCM/MRAM的二值存算一体主要有两种方案。第一种方案是利用辅助外围电路，跟上述SRAM存算一体类似，第二种方案是直接利用存储单元实现布尔逻辑计算。