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文档简介

海量存储技术

-大数据分析技术

2目标学完本课程后，您将能够:描述大数据存储架构理解大数据存储技术了解大数据分析技术理解集群NAS技术理解文件系统分级存储理解文件系统快照、镜像、复制3数据库技术的演变随着数据量的膨胀，传统数据库的扩展性瓶颈，出现针对各种场景优化的数据存放方式OldSQL（事务）NewSQL/MoreSQL（分析）NoSQL（互联网）4数据库CAP原理5NoSQL应用举例Google的BigTableBigTable提出了一种很有趣的数据模型，它将各列数据进行排序存储。数据值按范围分布在多台机器，数据更新操作有严格的一致性保证。Amazon的DynamoDynamo使用的是另外一种分布式模型。Dynamo的模型更简单，它将数据按key进行hash存储。其数据分片模型有比较强的容灾性，因此它实现的是相对松散的弱一致性：最终一致性。6NewSQLNewSQL是对各种新的可扩展/高性能数据库的简称。NewSQL数据库具有NoSQL对海量数据的存储管理能力。NewSQL数据库保持了传统数据库支持ACID和SQL等特性。7MPPDB-结构化数据分析MPPDB关键技术：扩展方式：增加服务器节点理论上扩展无限制，上千节点互连随着节点数量增加，性能线性提升分布式并行计算、存储在线系统扩容

访问性能线性扩展加载能力线性扩展高级负载管理

数据分区均衡存储透明压缩支持开放硬件平台CPUCPUCPUCPU内存内存内存内存MPP

DBShare-nothing架构例如：HUAWEIOceanStor9000，EMC

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