大数据 存储需求分析,在方式中,数据首先被存储,然后被分析

Big 数据时代中的三种存储Architecture _-3分析教师考试数据时代、移动互联网与社交。革命性的数据center需求，存储基础设施已经成为IT核心之一。政府、军工、科研院所、航空航天、大型商业连锁、医疗、金融、新媒体、广播电视等领域的新兴应用层出不穷。数据的价值日益凸显，数据已经成为不可或缺的资产。

传统的数据 center业务在性能、效率、投资收益、安全性等方面都远远不能满足新兴应用的需求。需求，数据中心业务急需一个新的大型数据加工中心来支撑。新型大数据中心除了传统的高可靠、高冗余、绿色节能外，还需要虚拟化、模块化、弹性扩展、自动化等一系列特性，以满足具有大数据特点的应用。这些前所未有的需求使存储系统的架构和功能发生了前所未有的变化。

区块链，2019年最美的词，闪耀在科技领域，闪耀在星光熠熠的实体产业。2019年的1024演讲让区块链这个词有了新的面貌。在过去，它总是与传销和欺诈联系在一起，“区块链”这个词总是蒙上一层灰色。但现在，区块链与实体经济的融合紧密相连，已经成为国家战略技术。这个词立刻闪耀着热情的红色和商业的绿色。“工业区块链”就是在这样的时代背景下应运而生的。是继“互联网”之后的又一个热词。核心是区块链必须和实体产业融合，让区块链科技找到更多的商业场景才是正道。

作为一个区块链从业者，今天我就来说说分布式的区块链存储和生态大区块链数据结合后碰撞产生的火花。现在的存储多是传统集中式服务器中的集中式存储、存储。如果服务器宕机或出现故障，或者服务器停止运行，许多数据将会丢失。比如我们在微信朋友圈发布的图片，在Tik Tok上传的视频，都是集中的存储。很多朋友会把东西存储放在网上，但是有一天打开后，网页呈现404，说明这个东西存储不见了。

列出一大堆没用的东西。Big 数据 分析对技术的两种理解:一是Big 数据加工涉及技术，二是数据采矿技术，一是数据加工流程:目前“Da 数据”领域每年都有大量新技术涌现，已经成为大数据技术可以挖掘出隐藏在大规模数据中的信息和知识，为人类的社会经济活动提供依据，提高各个领域的运行效率，甚至整个社会经济的集约化程度。

底层是基础设施，涵盖计算资源、内存和存储以及网络互联，具体体现在计算节点、集群、机柜和数据中心。在此之上是数据 存储和管理，包括文件系统、数据库和类似于YARN的资源管理系统，然后是计算层，比如hadoop、MapReduce、Spark，以及在上面的各种计算范式，比如批处理、流处理、图计算，包括派生编程模型的计算模型，比如BSP、GAS。