Da 数据爆发式增长存储技术面临困境。随着Da 数据应用的爆炸式增长，Da 数据发展出了自己独特的架构，直接推动了存储、网络和计算技术的发展。毕竟，处理这种特殊需求是一个新的挑战。硬件的开发最终是由软件需求驱动的。Large 数据本身意味着大量的数据需要通过标准存储技术进行处理。Big 数据可能由TB级(甚至PB级)信息组成，既包括结构化的数据(库、日志、SQL等。)和非结构化数据(社交媒体帖子、传感器等。
从目前的技术发展来看，大数据存储技术的发展面临以下问题:1 .容量。这里所说的“大容量”通常可以达到PB 数据的规模。因此，海量数据存储系统也必须具备相应的扩展能力。同时，存储系统的扩展必须简单，可以通过增加模块或磁盘柜来增加容量，甚至不需要停机。“Da 数据”的应用不仅规模巨大，也意味着文件数量巨大。
4、大 数据未来将是怎样的发展趋势今天的大数据分析市场和几年前完全不一样了。正是因为数据的巨大增量，未来十年，世界各行各业都将发生变革、创新和颠覆。未来十年的发展趋势数据分析公有云相对于私有云的优势不断扩大。公有云正逐渐成为客户群大型数据分析平台的首选。这是因为公有云解决方案比内部部署栈更加成熟，增加了更多的功能，成本与日俱增。此外，公共云正在增加其应用程序级别、编程接口生态系统，并加速管理工具的开发。
用户开始加快将孤立的大型资产整合到公有云。公有云厂商也在优化困扰私有大数据架构的跨业务孤岛。同样重要的是，cloud 数据和local 数据解决方案正在被集成到集成产品中，以降低复杂性和加速商业价值。越来越多的解决方案提供商正在提供标准化的API来简化访问、加速开发，并在整个大型解决方案体系中实现更全面的管理。Da 数据创业公司将越来越复杂的AI注意力应用推向市场。
5、如何低 成本,高效率搭建Hadoop/Spark大 数据处理平台传统的租用云服务的big 数据平台有几个通病:建设周期过长，扩容不方便，所以big 数据平台的建设规模一般会适当放大，造成前期资源闲置浪费，也埋下后期资源不足的隐患，影响业务发展。云计算很久以前就解决了灵活构建的问题。我们可以按需搭建大型数据平台，随着业务的增长快速伸缩。企业可以按需付费成本。另外，Hadoop/Spark 数据生态系统中有很多组件，每个组件对硬件资源的要求都不一样。而传统平台数据的构建往往很难考虑到资源需求的差异。
6、大 数据的意义有哪些?Da 数据有哪些重要作用主要来自以下三点:一、Da 数据的处理分析正在成为新一代信息技术集成应用的节点。移动互联网、物联网、社交网络、数字家庭、电子商务等是新一代信息技术的应用形式，这些应用不断产生大数据。云计算为这些海量而多样的大数据提供了存储和计算平台。通过对不同来源数据的管理、加工、分析和优化，将结果反馈到上述应用中，创造巨大的经济和社会价值。
面向大数据市场的新技术、新产品、新服务、新业态将不断涌现。在硬件和集成设备领域，大数据将对芯片和存储行业产生重要影响，也将催生集成数据存储处理服务器、内存计算等市场。在软件和服务领域，数据将导致数据快速处理分析，数据开发挖掘技术和软件产品。三、利用率大数据将成为提高核心竞争力的关键因素。各行各业的决策正在从“业务驱动”向“数据驱动”转变。
7、大 数据的最大价值:大 数据 物体=智能Da数据:Da数据 物体智能人和物体是地球的两个范畴。人是地球上最高级的动物，物体(动物、植物、生物、微生物、人造物体)是无法制造的。人有智慧，人主宰。但是现在，Da 数据对于物体就像知识对于人脑一样。如果物体使用Da 数据(机器学习、自然语言处理、数学建模、人机交互、语音识别、Da 数据分析、)的核心技术做支撑，那么数据保存得越多，处理得越好，使用得越有效，物体拥有的智能就和人拥有的一样智能。
8、传统集中式 数据利用高端 硬件 设备保证 数据可靠性对吗传统集中式数据高端硬件 设备保证数据可靠性没错。集中式的数据库是一种经典而传统的数据库结构，很多机器共同管理数据，一般不分数据，在中广泛使用。答案是:一般情况下，传统的集中式数据高端硬件-1/保证数据可靠性对，最佳答案:答案是:一般来说，传统的集中式数据高端硬件-1/保证数据可靠性对。
