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文档简介

大数据存储主讲教师：龙霄汉《大数据导论》课程Introductiontobigdata大数据存储大数据存储011大数据存储大数据存储大数据已成为目前学术界和工业界共同关注的热点问题，同时，闪存、相变存储器等新型存储技术也正在极大地影响着计算机系统的软硬件设计与应用。大数据管理面临着诸多的挑战，例如能耗、性能等，而新型存储介质则在Ｉ／Ｏ延迟、能耗等方面优于传统磁盘存储介质。图片来自互联网大数据存储目前一般认为大数据具有４Ｖ特征，即Volume、Velocity、Variety、Veracity，其中Volume特征是指大数据的规模巨大，通常是ＰＢ甚至ＺＢ级别。在2011，就产生了1.8ZB（也就是1.8万亿GB）的大数据。图片来自互联网大数据存储大数据的4V特征对现有的数据管理技术提出了许多新的挑战。从存储的角度看，大数据管理面临的主要问题可归纳为如下几个方面：大数据存储架构的挑战大数据管理算法的挑战大数据管理的能耗挑战图片来自互联网大数据存储大数据存储架构的挑战：磁盘读写性能差，与主存的速度差距正在逐渐增大，使得传统的主存－磁盘存储架构越来越无法适应大数据管理的要求。图片来自互联网大数据存储大数据管理算法的挑战：随着新型存储介质越来越多地被运用于大规模分布式存储中，大规模分布式数据库中传统的持久化策略、索引结构、查询执行、查询优化、恢复策略等均是基于磁盘存储设计的，新型存储介质具有完全不同于磁盘的物理特性，因此无法发挥新型存储的优势。图片来自互联网大数据存储大数据管理的能耗挑战：能耗在现有大型数据管理系统（通常是数据中心）中的费用比例逐年升高（目前大约占总能耗的16%左右），给企业带来了沉重的经济负担图片来自互联网大数据存储大数据存储通常采用分布式存储策略，但传统的分布式存储策略通常采用基于副本的方式。例如，MongoDB设计了复制集指定每个文档的副本保存位置，HBase基于HDFS进行副本管理并采用机架感知的方式进行副本分布。但是，已有的这些分布式存储策略没有考虑不同存储介质的性能、成本以及物理特性上的差异。引入了多样化的新型存储介质后，需要设计新的数据分配算法，使数据分布在合适的新型存储介质上，从而加快数据的访问性能。图片来自互联网总结随着新型存储的快速发展和大数据时代的来临，面向新型存储的大数据管理将成为未来新的研究热点。利用新型存储的独特优势来解决大数据管理中的关键

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