大数据年代，数据呈爆破式增加。从存储服务的开展的新趋势来看，一方面，对数据的存储量的需求渐渐的变大；另一方面，对数据的有用办理提出了更高的要求。大数据对存储设备的容量、读写功用、可靠性、扩展性等都提出了更高的要求，需求最大极限地考虑功用集成度、数据安全性、数据稳定性、体系可扩展性、功用及本钱各方面要素。
大数据的存储及处理不只在于规划之大，愈加要求其传输及处理的呼应速度快。相关于以往较小规划的数据处理，在数据中心处理大规划数据时，需求服务集群有很高的吞吐量才能够让巨量的数据在使用研制人员“可接受”的时间内达到方针。这不只是对各种使用层面的核算功用要求，愈加是对大数据存储办理体系的读写吞吐量的要求。
大数据因为其来历的不同，具有数据多样性的特色。关于传统的数据库，其存储的数据都是结构化数据，格局规整，相反大数据来历于日志、历史数据、用户行为记载等，有的是结构化数据，而更多的是半结构化或许非结构化数据，这也正是传统数据库存储技能没办法习惯大数据存储的重要原因之一。所谓存储格局，也正是因为其数据来历不同，使用算法繁复，数据结构化程度不同，其格局也多种多样。因此大数据的存储或许处理体系有必要对多种数据及软硬件渠道有较好的兼容性来习惯任何使用算法或许数据提取转化与加载。
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