大數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)

?數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)?式是結(jié)構(gòu)化、半結(jié)構(gòu)化和?結(jié)構(gòu)化海量數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)和管理，輕型數(shù)據(jù)庫(kù)?法滿?對(duì)其存儲(chǔ)以及復(fù)雜的數(shù)據(jù)挖掘和分析操作，通常使?分布式?件系統(tǒng)、No SQL 數(shù)據(jù)庫(kù)、云數(shù)據(jù)庫(kù)等。

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結(jié)構(gòu)化、半結(jié)構(gòu)化和?結(jié)構(gòu)化海量數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)和管理，輕型數(shù)據(jù)庫(kù)?法滿?對(duì)其存儲(chǔ)以及復(fù)雜的數(shù)據(jù)挖掘和分析操作，通常使?分布式?件系統(tǒng)、No SQL 數(shù)據(jù)庫(kù)、云數(shù)據(jù)庫(kù)等。

1 分布式系統(tǒng)：分布式系統(tǒng)包含多個(gè)?主的處理單元，通過(guò)計(jì)算機(jī)?絡(luò)互連來(lái)協(xié)作完成分配的任務(wù)，其分?治之的策略能夠更好的處理?規(guī)模數(shù)據(jù)分析問(wèn)題。

主要包含以下兩類：

1）分布式?件系統(tǒng)：存儲(chǔ)管理需要多種技術(shù)的協(xié)同?作，其中?件系統(tǒng)為其提供最底層存儲(chǔ)能?的?持。分布式?件系統(tǒng) HDFS 是?個(gè)?度容錯(cuò)性系統(tǒng)，被設(shè)計(jì)成適?于批量處理，能夠提供?吞吐量的的數(shù)據(jù)訪問(wèn)。

2）分布式鍵值系統(tǒng)：分布式鍵值系統(tǒng)?于存儲(chǔ)關(guān)系簡(jiǎn)單的半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。典型的分布式鍵值系統(tǒng)有 Amazon Dynamo，以及獲得?泛應(yīng)?和關(guān)注的對(duì)象存儲(chǔ)技術(shù)(Object Storage)也可以視為鍵值系統(tǒng)，其存儲(chǔ)和管理的是對(duì)象?不是數(shù)據(jù)塊。

2 Nosql 數(shù)據(jù)庫(kù)：關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)已經(jīng)?法滿? Web2.0 的需求。主要表現(xiàn)為：?法滿?海量數(shù)據(jù)的管理需求、?法滿?數(shù)據(jù)?并發(fā)的需求、?可擴(kuò)展性和?可?性的功能太低。No SQL 數(shù)據(jù)庫(kù)的優(yōu)勢(shì)：可以?持超?規(guī)模數(shù)據(jù)存儲(chǔ)，靈活的數(shù)據(jù)模型可以很好地?持 Web2.0 應(yīng)?，具有強(qiáng)?的橫向擴(kuò)展能?等，典型的 No SQL 數(shù)據(jù)庫(kù)包含以下?種：

3 云數(shù)據(jù)庫(kù)：云數(shù)據(jù)庫(kù)是基于云計(jì)算技術(shù)發(fā)展的?種共享基礎(chǔ)架構(gòu)的?法，是部署和虛擬化在云計(jì)算環(huán)境中的數(shù)據(jù)庫(kù)。

NoSQL 數(shù)據(jù)庫(kù)和對(duì)象云存儲(chǔ)的區(qū)別

1、使用冗余，每個(gè)人的好友信息都在數(shù)據(jù)庫(kù)中有存儲(chǔ)，就是你說(shuō)的記錄一對(duì)一關(guān)系

2、數(shù)據(jù)緩存到內(nèi)存，數(shù)據(jù)訪問(wèn)很快

3、狀態(tài)信息修改異步，比如一個(gè)人登陸了，他的好友不是馬上就知道，中間間隔幾秒也沒(méi)有關(guān)系

4、數(shù)據(jù)可能不放在關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)中，可能使用nosql數(shù)據(jù)庫(kù)，比如mongodb,bigtable,cassandra等

不屬于對(duì)象存儲(chǔ)的存儲(chǔ)類型

塊存儲(chǔ)和文件存儲(chǔ)不屬于對(duì)象儲(chǔ)存

對(duì)象數(shù)據(jù)組成結(jié)構(gòu)

與塊存儲(chǔ)和文件存儲(chǔ)管理數(shù)據(jù)的方式不同，對(duì)象存儲(chǔ)是以對(duì)象的形式管理數(shù)據(jù)的。對(duì)象和文件最大的不同，就是在文件基礎(chǔ)之上增加了元數(shù)據(jù)。一般情況下，對(duì)象分為三個(gè)部分：數(shù)據(jù)、元數(shù)據(jù)以及對(duì)象id。

對(duì)象的數(shù)據(jù)通常是無(wú)結(jié)構(gòu)的數(shù)據(jù)，比如：圖片、視頻或文檔等；對(duì)象的元數(shù)據(jù)則指的是對(duì)象的相關(guān)描述，比如：圖片的大小、文檔的擁有者等；對(duì)象id則是一個(gè)全局的唯一標(biāo)識(shí)符，用來(lái)區(qū)分對(duì)象的。

從數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)來(lái)看，這三種存儲(chǔ)有著根本不同。塊存儲(chǔ)的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)是數(shù)組，而文件存儲(chǔ)是二叉樹（B,B-,B+,B*各種樹），對(duì)象存儲(chǔ)基本上都是哈希表。

數(shù)組和二叉樹都是老生常談，沒(méi)有太多值得說(shuō)的，而對(duì)象存儲(chǔ)使用的哈希表也就是常聽(tīng)說(shuō)的鍵值（KeyVaule型）存儲(chǔ)的核心數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，每個(gè)對(duì)象找一個(gè)UID（所謂的“鍵”KEY），算哈希值（所謂的“值Vaule”）以后和目標(biāo)對(duì)應(yīng)。找了一個(gè)哈希表例子如下：

鍵值對(duì)應(yīng)關(guān)系簡(jiǎn)單粗暴，畢竟算個(gè)hash值是很快的，這種扁平化組織形式可以做得非常大，避免了二叉樹的深度，對(duì)于真·海量的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和大規(guī)模訪問(wèn)都能給力支持。所以不僅是對(duì)象存儲(chǔ)，很多NoSQL的分布式數(shù)據(jù)庫(kù)都會(huì)使用它，比如Redis，MongoDB，Cassandra 還有Dynamo等等。