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大数据存储及管理的主要目的是用存储器把采集到的数据存储起来，建立相应的数据库，并进行管理和调用。本文南宁计算机培训就和大家一起了解一下大数据存储及管理技术。

在大数据时代，从多渠道获得的原始数据常常缺乏一致性，数据结构混杂,并且数据不断增长，这造成了单机系统的性能不断下降，即使不断提升硬件配置也难以跟上数据增长的速度。这导致传统的处理和存储技术失去可行性。

大数据存储及管理技术重点研究复杂结构化、半结构化和非结构化大数据管理与处理技术,解决大数据的可存储、可表示、可处理、可靠性及有效传输等几个关键问题。

具体来讲需要解决以下几个问题：海量文件的存储与管理，海量小文件的存储、索引和管理，海量大文件的分块与存储，系统可扩展性与可靠性。

面对海量的 Web 数据，为了满足大数据的存储和管理，Google 自行研发了一系列大数据技术和工具用于内部各种大数据应用，并将这些技术以论文的形式逐步公开，从而使得以 GFS、MapReduce、BigTable 为代表的一系列大数据处理技术被广泛了解并得到应用，同时还催生出以 Hadoop 为代表的一系列大数据开源工具。

从功能上划分，这些工具可以分为分布式文件系统、NoSQL 数据库系统和数据仓库系统。这 3 类系统分别用来存储和管理非结构化、半结构化和结构化数据。

大数据存储及管理的主要目的是用存储器把采集到的数据存储起来，建立相应的数据库，并进行管理和调用。

在大数据时代，从多渠道获得的原始数据常常缺乏一致性，数据结构混杂,并且数据不断增长，这造成了单机系统的性能不断下降，即使不断提升硬件配置也难以跟上数据增长的速度。这导致传统的处理和存储技术失去可行性。

大数据存储及管理技术重点研究复杂结构化、半结构化和非结构化大数据管理与处理技术,解决大数据的可存储、可表示、可处理、可靠性及有效传输等几个关键问题。

具体来讲需要解决以下几个问题：海量文件的存储与管理，海量小文件的存储、索引和管理，海量大文件的分块与存储，系统可扩展性与可靠性。

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