大数据存储应用特点及技术路线分析大数据时代，数据呈爆炸式增长。从存储服务的发展趋势来看，一方面，对存储数据量的需求在增加；另一方面，对数据的有效管理提出了更高的要求。大数据对存储 device的容量、读写性能、可靠性和可扩展性提出了更高的要求，需要充分考虑功能集成、数据安全、数据稳定、系统可扩展性、性能和成本。
其共同特征可以概括为3V:量、速、变(大规模、高速度、多样性)。大数据具有数据量大、增长快的特点。其数据规模已经从PB级增长到EB级，并且还在根据实际应用和企业二次开发的需要不断扩大，正在快速向ZB(ZETABYTE)的规模迈进。
5、 数据库有什么特点?主要特点(1)实现数据共享。数据共享包括所有用户可以同时访问数据库中的数据，用户可以通过接口以各种方式使用数据库并提供数据共享。(2)减少数据冗余。数据库与文件系统相比，实现了数据共享，避免了用户单独创建应用文件。减少大量重复数据，降低数据冗余，保持数据一致性。(3)数据的独立性。数据的独立性包括数据库钟数据库的逻辑结构与应用程序相互独立，数据物理结构的变化不影响数据的逻辑结构。
6、大数据和 传统 数据库的区别是什么大数据的分析和传统的分析有本质区别，即传统的分析是基于结构化和关系数据的。而且往往是拿一个小数据集去预测和判断整个数据。train collector功能齐全，适用于大多数网页。两者有八点不同:1。数据规模，2。数据类型，3。模式和数据之间的关系，4。处理对象，5。采集模式，6。传输模式，7。Data 存储 aspect，8。价值不可估量:/12344。
7、智能 数据库和 传统 数据库的区别Intelligence数据库和传统 数据库的区别主要在于效率。智能数据库通过有效的组织实现高效；传统 数据库方法复杂，效率低。智能数据库是利用人类推理、想象和记忆的原理，对如何搜索和修改数据库的研究。通过有效的组织，人们可以快速搜索和修改数据库。传统 数据库是关系型数据库。开发这个数据库的目的是为了处理永久稳定的数据。
8、 传统 数据库与新型 数据库的优缺点1:传统数据库(1)传统Index不适合海量数据传统行存储数据库Index需要手动设置。而且传统 Index占用存储空间非常大，甚至高于数据本身，导致查询效率下降。(2)数据加载速度慢是因为需要重新创建索引，加载性能会变得很差。为了解决这些问题，分析架构系统必须最大限度地减少磁盘I/O，提高查询效率，降低人工维护成本。
9、大数据和 传统数据 存储的区别的范围不同，但是大数据的范围比较广，传统的范围比较小写。大数据和存储不是一个概念，大数据和传统有什么区别？主要区别在于，大数据现在包括了非结构化数据，可以从各种数据中提取有用的信息，比如电子邮件、日志文件、社交多媒体、商业交易等数据。例如，存储在数据库中的某连锁零售店的某商品的销售图表数据，这些数据的获取在大数据的范畴里不是问题。
