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    大數據存儲
    大數據存儲技術路線很典型的共有三種:
      一種是采用MPP架構的新型數據庫集群,重點面向行業大數據,采用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,這是傳統數據庫技術無法勝任的。對于企業新一代的數據倉庫和結構化數據分析,目前選擇是MPP數據庫。
         第二種是基于Hadoop的技術擴展和封裝,圍繞Hadoop衍生出相關的大數據技術,應對傳統關系型數據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,目前很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。這里面有幾十種NoSQL技術,也在進一步的細分。對于非結構、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平臺更擅長。
     
     
      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、硬件結合的產品,由一組集成的服務器、存儲設備、操作系統、數據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件組成,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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