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大数据存储
大数据存储技术路线很典型的共有三种:
  一种是采用MPP架构的新型数据库集群,重点面向行业大数据,采用Shared Nothing架构,通过列存储、粗粒度索引等多项大数据处理技术,再结合MPP架构高效的分布式计算模式,完成对分析类应用的支撑,运行环境多为低成本 PC Server,具有高性能和高扩展性的特点,在企业分析类应用领域获得极其广泛的应用。
  这类MPP产品可以有效支撑PB级别的结构化数据分析,这是传统数据库技术无法胜任的。对于企业新一代的数据仓库和结构化数据分析,目前选择是MPP数据库。
     第二种是基于Hadoop的技术扩展和封装,围绕Hadoop衍生出相关的大数据技术,应对传统关系型数据库较难处理的数据和场景,例如针对非结构化数据的存储和计算等,充分利用Hadoop开源的优势,伴随相关技术的不断进步,其应用场景也将逐步扩大,目前很为典型的应用场景就是通过扩展和封装 Hadoop来实现对互联网大数据存储、分析的支撑。这里面有几十种NoSQL技术,也在进一步的细分。对于非结构、半结构化数据处理、复杂的ETL流程、复杂的数据挖掘和计算模型,Hadoop平台更擅长。
 
 
  第三种是大数据一体机,这是一种专为大数据的分析处理而设计的软、硬件结合的产品,由一组集成的服务器、存储设备、操作系统、数据库管理系统以及为数据查询、处理、分析用途而特别预先安装及优化的软件组成,高性能大数据一体机具有良好的稳定性和纵向扩展性。

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