海量数据存储

大数据存储的三种方式

大数据存储的三种方式有：1、不断加密：任何类型的数据对于任何一个企业来说都是至关重要的，而且通常被认为是私有的，并且在他们自己掌控的范围内是安全的。然而，黑客攻击经常被覆盖在业务故障中，最新的网络攻击活动在新闻报道不断充斥。因此，许多公司感到很难感到安全，尤其是当一些行业巨头经常成为攻击目标时。随着企业为保护资产全面开展工作，加密技术成为打击网络威胁的可行途径。2、仓库存储：大数据似乎难以管理，就像一个永无休止统计数据的复杂的漩涡。因此，将信息精简到单一的公司位置似乎是明智的，这是一个仓库，其中所有的数据和服务器都可以被充分地规划指定。然而，有些报告指出了反对这种方法的论据，指出即使是最大的存储中心，大数据的指数增长也不再能维持。3、备份服务云端：大数据管理和存储正在迅速脱离物理机器的范畴，并迅速进入数字领域。除了所有技术的发展，大数据增长得更快，以这样的速度，世界上所有的机器和仓库都无法完全容纳它。由于云存储服务推动了数字化转型，云计算的应用越来越繁荣。数据在一个位置不再受到风险控制，并随时随地可以访问，大型云计算公司将会更多地访问基本统计信息。数据可以在这些服务上进行备份，这意味着一次网络攻击不会消除多年的业务增长和发展。

互联网如何海量存储数据？

目前存储海量数据的技术主要包括NoSQL、分布式文件系统、和传统关系型数据库。随着互联网行业不断的发展，产生的数据量越来越多，并且这些数据的特点是半结构化和非结构化，数据很可能是不精确的，易变的。这样传统关系型数据库就无法发挥它的优势。因此，目前互联网行业偏向于使用NoSQL和分布式文件系统来存储海量数据。

下面介绍下常用的NoSQL和分布式文件系统。
NoSQL
互联网行业常用的NoSQL有：HBase、MongoDB、Couchbase、LevelDB。

HBase是Apache Hadoop的子项目,理论依据为Google论文 Bigtable: A Distributed Storage System for Structured Data开发的。HBase适合存储半结构化或非结构化的数据。HBase的数据模型是稀疏的、分布式的、持久稳固的多维map。HBase也有行和列的概念，这是与RDBMS相同的地方，但却又不同。HBase底层采用HDFS作为文件系统，具有高可靠性、高性能。

MongoDB是一种支持高性能数据存储的开源文档型数据库。支持嵌入式数据模型以减少对数据库系统的I/O、利用索引实现快速查询，并且嵌入式文档和集合也支持索引，它复制能力被称作复制集（replica set），提供了自动的故障迁移和数据冗余。MongoDB的分片策略将数据分布在服务器集群上。

Couchbase这种NoSQL有三个重要的组件：Couchbase服务器、Couchbase Gateway、Couchbase Lite。Couchbase服务器，支持横向扩展，面向文档的数据库，支持键值操作，类似于SQL查询和内置的全文搜索;Couchbase Gateway提供了用于RESTful和流式访问数据的应用层API。Couchbase Lite是一款面向移动设备和“边缘”系统的嵌入式数据库。Couchbase支持千万级海量数据存储
分布式文件系统
如果针对单个大文件，譬如超过100MB的文件，使用NoSQL存储就不适当了。使用分布式文件系统的优势在于，分布式文件系统隔离底层数据存储和分布的细节，展示给用户的是一个统一的逻辑视图。常用的分布式文件系统有Google File System、HDFS、MooseFS、Ceph、GlusterFS、Lustre等。



相比过去打电话、发短信、用彩铃的“老三样”，移动互联网的发展使得人们可以随时随地通过刷微博、看视频、微信聊天、浏览网页、地图导航、网上购物、外卖订餐等，这些业务的海量数据都构建在大规模网络云资源池之上。当14亿中国人把衣食住行搬上移动互联网的同时，也给网络云资源池带来巨大业务挑战。







首先，用户需求动态变化，传统业务流量主要是端到端模式，较为稳定；而互联网流量易受热点内容牵引，数据流量流向复杂和规模多变：比如双十一购物狂潮，电商平台订单创建峰值达到58.3万笔，要求通信网络提供高并发支持；又如优酷春节期间有超过23亿人次上网刷剧、抖音拜年短视频增长超10倍，需要通信网络能够灵活扩充带宽。面对用户动态多变的需求，通信网络需要具备快速洞察和响应用户需求的能力，提供高效、弹性、智能的数据服务。

“随着通信网络管道十倍百倍加粗、节点数从千万级逐渐跃升至百亿千亿级，如何‘接得住、存得下’海量数据，成为网络云资源池建设面临的巨大考验”，李辉表示。一直以来，作为新数据存储首倡者和引领者，浪潮存储携手通信行业用户，不断 探索 提速通信网络云基础设施的各种姿势。

早在2018年，浪潮存储就参与了通信行业基础设施建设，四年内累计交付约5000套存储产品，涵盖全闪存储、高端存储、分布式存储等明星产品。其中在网络云建设中，浪潮存储已连续两年两次中标全球最大的NFV网络云项目，其中在网络云二期建设中，浪潮存储提供数千节点，为上层网元、应用提供高效数据服务。在最新的NFV三期项目中，浪潮存储也已中标。

能够与通信用户在网络云建设中多次握手，背后是浪潮存储的持续技术投入与创新。浪潮存储6年内投入超30亿研发经费，开发了业界首个“多合一”极简架构的浪潮并行融合存储系统。此存储系统能够统筹管理数千个节点，实现性能、容量线性扩展；同时基于浪潮iTurbo智能加速引擎的智能IO均衡、智能资源调度、智能元数据管理等功能，与自研NVMe SSD闪存盘进行系统级别联调优化，让百万级IO均衡落盘且路径更短，将存储系统性能发挥到极致。

“为了确保全球最大规模的网络云正常上线运行，我们联合用户对存储集群展开了长达数月的魔鬼测试”，浪潮存储工程师表示。网络云的IO以虚拟机数据和上层应用数据为主，浪潮按照每个存储集群支持15000台虚机进行配置，分别对单卷随机读写、顺序写、混合读写以及全系统随机读写的IO、带宽、时延等指标进行了360无死角测试，达到了通信用户提出的单卷、系统性能不低于4万和12万IOPS、时延小于3ms的要求，产品成熟度得到了验证。







以通信行业为例，2020年全国移动互联网接入流量1656亿GB，相当于中国14亿人每人消耗118GB数据；其中春节期间，移动互联网更是创下7天消耗36亿GB数据流量的记录，还“捎带”打了548亿分钟电话、发送212亿条短信……海量实时数据洪流，在网络云资源池(NFV)支撑下收放自如，其中分布式存储平台发挥了作用。如此样板工程，其巨大示范及拉动作用不言而喻。

大数据存储方式有哪些

1. 存储方式
1.1 块存储
块存储就好比硬盘一样，直接挂载到主机，一般用于主机的直接存储空间和数据库应用的存储。它分两种形式：
DAS：一台服务器一个存储，多机无法直接共享，需要借助操作系统的功能，如共享文件夹。
SAN：金融电信级别，高成本的存储方式，涉及到光纤和各类高端设备，可靠性和性能都很高，除了贵和运维成本高，基本都是好处。
云存储的块存储：具备SAN的优势，而且成本低，不用自己运维，且提供弹性扩容，随意搭配不同等级的存储等功能，存储介质可选普通硬盘和SSD。
1.2 文件存储
文件存储与较底层的块存储不同，上升到了应用层，一般指的就是NAS ，一套网络储存设备，通过TCP/IP进行访问，协议为NFSv3/v4。由于通过网络，且采用上层协议，因此开销大，延时肯定比块存储高。一般用于多个云服务器共享数据，如服务器日志集中管理、办公文件共享。
1.3 对象存储
对象存储具备块存储的高速以及文件存储的共享等特性，较为智能，有自己的CPU、内存、网络和磁盘，比块存储和文件存储更上层，云服务商一般提供用户文件上传下载读取的Rest API，方便应用集成此类服务。
1.4 总结
块存储：是和主机打交道的，如插一块硬盘。
文件存储：NAS，网络存储，用于多主机共享数据。
对象存储：跟自己开发的应用程序打交道，如网盘。
它们的层级是越来越高。【摘要】
大数据存储方式有哪些【提问】
亲 [开心]，你好很高兴为你解答，我是您的在线解答老师，大数据存储方式有：【回答】
# 存储方式​## 1.1 块存储​块存储就好比硬盘一样，直接挂载到主机，一般用于主机的直接存储空间和数据库应用的存储。它分两种形式：​- DAS：一台服务器一个存储，多机无法直接共享，需要借助操作系统的功能，如共享文件夹。​- SAN：金融电信级别，高成本的存储方式，涉及到光纤和各类高端设备，可靠性和性能都很高，除了贵和运维成本高，基本都是好处。​- 云存储的块存储：具备SAN的优势，而且成本低，不用自己运维，且提供弹性扩容，随意搭配不同等级的存储等功能，存储介质可选普通硬盘和SSD。​## 1.2 文件存储​文件存储与较底层的块存储不同，上升到了应用层，一般指的就是NAS ，一套网络储存设备，通过TCP/IP进行访问，协议为NFSv3/v4。由于通过网络，且采用上层协议，因此开销大，延时肯定比块存储高。一般用于多个云服务器共享数据，如服务器日志集中管理、办公文件共享。​## 1.3 对象存储​对象存储具备块存储的高速以及文件存储的共享等特性，较为智能，有自己的CPU、内存、网络和磁盘，比块存储和文件存储更上层，云服务商一般提供用户文件上传下载读取的Rest API，方便应用集成此类服务。​## 1.4 总结​- 块存储：是和主机打交道的，如插一块硬盘。​- 文件存储：NAS，网络存储，用于多主机共享数据。​- 对象存储：跟自己开发的应用程序打交道，如网盘。​- 它们的层级是越来越高。【回答】
# 大数据的存储方式​## 2.1 分布式系统​分布式系统包含多个自主的处理单元，通过计算机网络互连来协作完成分配的任务，其分而治之的策略能够更好的处理大规模数据分析问题。主要包含以下两类：​### 分布式文件系统​- 存储管理需要多种技术的协同工作，其中文件系统为其提供最底层存储能力的支持。​- 分布式文件系统 HDFS 是一个高度容错性系统，被设计成适用于批量处理，能够提供高吞吐量的的数据访问。​### 分布式键值系统​- 分布式键值系统用于存储关系简单的半结构化数据。​- 典型的分布式键值系统有Amazon Dynamo，以及获得广泛应用和关注的对象存储技术（Object Storage）也可以视为键值系统，其存储和管理的是对象而不是数据块。​## 2.2 NoSQL数据库​- 关系型数据库已经无法满足Web 2.0的需求。主要表现为：无法满足海量数据的管理需求、无法满足数据高并发的需求、高可扩展性和高可用性的功能太低。​- NoSQL数据库的优势：可以支持超大规模数据存储，灵活的数据模型可以很好地支持Web 2.0应用，具有强大的横向扩展能力等，典型的NoSQL数据库包含以下几种：键值数据库、列族数据库、文档数据库和图形数据库。​## 2.3 云数据库​- 云数据库是基于云计算技术发展的一种共享基础架构的方法，是部署和虚拟化在云计算环境中的数据库。​- 云数据库并非一种全新的数据库技术，而只是以服务的方式提供数据库功能。​- 云数据库所采用的数据模型可以是关系数据库所使用的关系模型（微软的SQLAzure云数据库都采用了关系模型）。同一个公司也可能提供采用不同数据模型的多种云数据库服务。​## 3 大数据存储技术路线​### 3.1 MPP架构的新型数据库集群​- 采用MPP（Massive Parallel Processing）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"【回答】