数据时代的到来，数据 存储有以下主要要求:一、海量数据是及时有效存储。根据现行的技术和预防法规和标准，系统采集的信息应保存不少于30天。数据的量随时间线性增加。其次，数据 存储系统需要具有可扩展性，不仅要满足数据日益增长的海量，还要满足获得更高分辨率或更多采集点的需求。再次，存储系统对性能要求高。在多路并发的情况下存储，对带宽、数据容量、缓存等要求较高，需要针对视频性能进行优化。
6、大 数据时代, 数据 存储如何才能更安全?Smartbi权限安全管理系统的权限体系示意图如下:整个Smart BI权限安全管理系统中有一个超级管理员来管理所有的管理员和用户。每个组可以设置一个组管理员来管理其成员(包括用户和下级用户组)的权限。1.Smartbi权限安全管理系统的操作权限主要是从更高的层面划分用户权限，决定授权用户可以使用哪些功能，可以进行哪些操作。
7、第三章大 数据 存储1，HDFS 1的基本特征和建筑。基本特点(1)规模大数据分布式存储能力:分布式存储能力和良好的可扩展性。(基于分布式节点上的大量本地文件系统，在逻辑上构建一个容量巨大的分布式文件系统，整个文件系统的容量可以随着集群中节点的增加而线性扩展)(2)高并发访问能力:提供极高的数据宽带访问(high 数据 throughput)，带宽可以等比例扩展到集群中的所有节点。(3)容错性强:(设计理念上把硬件故障视为常态)保证在节点硬件故障频繁的情况下，能够正确检测到硬件故障，并能自动快速从故障中恢复。确保数据不丢失(以多个副本数据block存储)4)顺序文件访问:(大数据批处理简单很多-0)支持快速顺序读取大量数据以高随机访问负载为代价(5)不支持写入数据的更新操作，但允许在文件末尾使用新的数据(6)数据block存储pattern:默认块大小为64MB。
8、大 数据 存储 平台必须具有弹性big数据-1/平台必须灵活“大”是一个相对的概念。比如像SAPHANA这样的“内存数据库”，2TB可能已经是很大的容量了；对于Google这样的搜索引擎，EB的数据的量可以调用数据。“大”也是一个快速变化的概念。HDS在2004年发布的USP存储virtual ization平台具有管理32PB 存储的内部和外部添加的能力。当时大多数人都觉得USP的存储容量有点离谱。
因为很多家庭都存了TB级数据，所以一些云计算公司在推广他们的文件共享或者home 数据备份服务。宽容就是“大”。由此看来，大数据存储/容量的初级需求是可以扩大的。对数据容量的需求已经超过了当前用户已有的存储容量。我们现在处于PB时代，EB时代即将到来。过去很多企业通常以五年为一个周期进行IT系统规划。在这五年内，企业的存储产能可能会翻倍。
9、大 数据 平台为什么可以用来储存巨量的 数据?因为是为存储 数据而建的。我觉得是因为数据 平台的机房里有数量巨大的存储设备，也就是T个单元的硬盘组成的磁盘阵列，安全起见，机房可能至少有一份。就像苹果iCloud的合作伙伴尚云贵大数据实业发展有限公司，再比如百度云，它的机房有大量的磁盘阵列，您访问的数据在他们的服务器上，服务器连接到存储。
