大数据由于其来源的不同，具有数据多样性的特点。对于传统的数据库，其存储的数据都是结构化数据，格式规整，相反大数据来源于日志、历史数据、用户行为记录等，有的是结构化数据，而更多的是半结构化或者非结构化数据，这也正是传统数据库存储技术无法适应大数据存储的重要原因之一。所谓存储格式，也正是由于其数据来源不同，应用算法繁多，数据结构化程度不同，其格式也多种多样。因而大数据的存储或者处理系统必须对多种数据及软硬件平台有较好的兼容性来适应各种应用算法或者数据提取转换与加载。目前市场上略有低估的分布式存储给互联网基础构架和商业模式带来的价值贡献。乌海存储服务简介
分布式存储系统一般是由多个服务器、网络设备和很多存储介质组成。即使在手动部署测试环境的时候，所涉及的系统架构也会是比较复杂的，包括：硬件多样性。在测试前，需要根据不同的测试类型采用不同的硬件设备。譬如硬盘的规格（SATA盘还是SSD盘），内存规格，以及不同的网络类型（TCP/IP，FC，RDMA）等；网络要求。分布式系统的特点决定了测试环境可能运行在多个服务器、多个机架，甚至是多个数据中心上。在测试前，需要模拟构建出所需要的网络带宽和时延要求；配置复杂性。由于设计的软硬件平台非常多，整个系统的可配置参数就非常多，整个配置过程耗时长且容易出错。内江存储服务联系方式分布式存储这种技术方式和优势，传统的互联网公司通过控制中心平台是没有办法实现的。
分布式存储要点：部署方式：分布式存储当前对硬件CPU处理能力要求不是很高，但是对硬盘和网络的能力要求相对较高，其关键本质是提升IO读写能力而非计算能力。分布式存储在部署上，主要面临如下重要问题：硬件选型、组网架构和解耦。硬件选型：分布式存储主要基于通用服务器部署，对于CPU而言没有太大特殊性能要求，但是对于硬盘则由较高要求。一般地，按照硬盘本身特性，SAS和SATA的机械类硬盘，更多满足大容量的场景；而SSD硬盘则便于满足高性能的场景。此外考虑容量和性能的均衡性，采用HDD+SSD的混合配置。
存储服务定义和服务申请灵活分离，管理员更专注存储服务定义和监控：传统存储系统中，设备的管理和业务的发放都是由系统管理员完成，系统管理员不但要关注存储RAID、Pool和LUN如何创建，还要关注应用有哪些，把哪些存储分配挂载给对应的应用。当企业业务和存储系统复杂庞大时，存储资源很难充分利用或匹配多样的业务。实现了服务定义和服务申请灵活分离，首先，管理员把企业内所涉及的应用进行SLA标准化定义、通过不同Tier匹配到不同存储Pool，然后，再由知道业务和存储服务租户去申请存储资源，实现存储资源和应用的精细化匹配。管理员只对系统进行运维、度量和监控。分布式存储文件系统能促进更多互联网应用的诞生，是一种变革型的行为而不是互联网的技术迭代。
分布式块存储：块存储在SAN和分布式存储中是逻辑概念，一个共享的硬件基础设施上的抽象逻辑设备，其创建和存在于服务器、虚拟服务器、或运行在基于像SCSI、SATA、SAS、FCP、FCoE、或iSCSI这样的协议的系统管理程序上。硬盘在进行RAID划分后，组成逻辑卷或卷组就可以分配给上层使用了。优点：1）有相关数据保护手段；2）性能较高，有多个物理盘组成一个逻辑卷，可以并行读写。分布式对象存储：对象存储作为读写快、便于共享的特点，其尽量避免块存储读写快但不利于共享的问题以及文件存储利于共享但读写性能不足的问题。通过集中或分散的元数据，可以实现对数据的并发访问；此外，由于对外提供统一的访问API，也便于对象进行数据共享。对象存储的优势场景却是互联网或者公网，主要解决海量数据，海量并发访问的需求，此外，移动互联网下跨平台随时存取的需求，使用对象存储十分方便的API就可以随时存取。容错是分布式存储系统涉及的重要目标，只有实现了自动化容错，才能减少人工运维成本。内江存储服务联系方式
分布式存储系统，是将数据分散存储在多台单独的设备上。乌海存储服务简介
“大数据”通常指的是那些数量巨大、难于收集、处理、分析的数据集，亦指那些在传统基础设施中长期保存的数据。大数据存储是将这些数据集持久化到计算机中。大数据存储和传统的数据存储的不同：大数据应用的一个主要特点是实时性或者近实时性。类似的，一个金融类的应用，能为业务员从数量巨大种类繁多的数据里快速挖掘出相关信息，能帮助他们先于竞争对手做出交易的决定。数据通常以每年增长50%的速度快速激增，尤其是非结构化数据。随着科技的进步，有越来越多的传感器采集数据、移动设备、社交多媒体等等，所以数据只可能继续增长。总而言之，大数据需要非常高性能、高吞吐率、大容量的基础设备。乌海存储服务简介
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