大数据数据存储，大数据数据存储技术

大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于大数据数据存储的问题，于是小编就整理了2个相关介绍大数据数据存储的解答，让我们一起看看吧。

大数据能保存多长时间？

数据本身可以保存无限时间。

除非意外情况发生，例如磁盘损坏，数据意外删除，正常不会过期。

从数据的实效性来看，大数据会更新很快，从过期角度看的话，是会有一定的保质期

　　很多行业信息非常重要，是丢不得的，一丢就会产生很大的损失。所以很多国家出台了强制性的法律。最有名的就是安然事件以后美国出台的塞班斯法案，强制企业要永久保留数据，用于打官司什么的，必须拿出不可篡改原始数据。美国各个行业有长期保存的法案，欧盟也规定了数据保留法案，规定每个行业数据要保存多少年，我们国家也陆续出台了各种各样的法案，去年规定要求电子病例最少要保存三十年，人的寿命75年，最少保存三十年。

　　互联网企业的冷数据存储负担将越来越不堪承受

　　除了很重要的信息以外，我们还有很多冷数据也是要长期保存的。

大数据储存解决方案？

有多种，常见的包括分布式文件系统、关系型数据库、NoSQL数据库和数据仓库等。

1. 分布式文件系统：如HDFS、GlusterFS等，能够支持PB级别的数据存储和处理，具有高可用性、容错性和伸缩性等优势。

2. 关系型数据库：如Oracle、MySQL、SQL Server等，适合大规模的结构化数据，可以进行事务管理、数据一致性和可靠性等方面的管理。

3. NoSQL数据库：如MongoDB、Cassandra、Redis等，适合非结构化的数据存储和查询，具有高并发、高可用性、扩容、易扩展等特点。

4. 数据仓库：如Hadoop、Hive等，将不同来源的数据集成到一个地方中进行处理和管理，可以从海量数据中提取有用信息。

在选择大数据储存解决方案时，需要根据实际情况确定需求和数据类型，选择适合自己业务场景和数据处理方式的方案。

可以依据不同的需求和应用场景选择不同的技术和解决方案，以下是常见的几种：

1. 分布式文件系统：如Hadoop Distributed File System (HDFS)和Amazon S3。它们将数据切分成小块并存储在不同的节点上，提高数据的可靠性和可扩展性。

2. 列存储数据库：例如Apache Cassandra和HBase。 这些数据库将数据按列而非行存储，提高读取查询效率，适用于需要高吞吐量的应用场景。

3. 关系型数据库：例如MySQL和Oracle。关系型数据库采用表格的形式存储数据，适用于需要事务处理和较复杂查询的应用场景。

4. 内存数据库：例如Redis和Memcached。这些数据库将数据存储在内存中，提高访问速度，适用于需要快速读写的应用场景。

5. 对象存储：例如Amazon S3和Google Cloud Storage。该技术以对象为单位存储数据，每个对象有唯一的标识符，可以通过HTTP协议访问，适用于需要高可用和高性能的大规模数据存储和分析场景。

针对不同应用场景，可以进行多种技术的组合使用，以达到更好的存储效果。

大数据储存是一个复杂的问题，需要综合考虑数据量、数据类型、数据访问速度、数据可靠性和成本等多个方面。以下是几种常见的大数据储存解决方案：

1. 分布式文件系统：Hadoop Distributed File System (HDFS)、GlusterFS、Ceph等。这些系统可以将数据分布在多个物理节点上，实现高可靠性和高可扩展性。

2. 关系型数据库：MySQL、PostgreSQL、Oracle等。这些数据库系统可以处理结构化数据，支持SQL查询，适合数据规模不是非常大的场景。

3. NoSQL数据库：MongoDB、Cassandra、Redis等。这些数据库系统可以处理非结构化数据，支持分布式部署，适合数据规模非常大的场景。

4. 对象存储：Amazon S3、Google Cloud Storage、阿里云OSS等。这些系统可以将数据以对象的形式存储，支持分布式部署和数据备份，适合海量数据存储。

到此，以上就是小编对于大数据数据存储的问题就介绍到这了，希望介绍关于大数据数据存储的2点解答对大家有用。