2.Hypertable是一个替代方案。它存在于Hadoop生态系统之外，但曾经有过一些用户。3.NoSQL，membase，MongoDb商业大学数据生态圈:1。一体机数据库/数据仓库:IBM Puredata (Netezza)、Oracle Exadata、Sahana等。2.数据Warehouse:teradatasterdata，EMCGreenPlum，
4、大 数据采集与存储的基本步骤有哪些?数据提取大型数据分析平台数据需要采集的各类数据，分别开发自适应接口。对于现有的信息系统，开发相应的接口模块与各种信息系统连接。不能共享接口的系统数据由ETL工具数据收集，支持多种类型数据库，数据按照相应的规范进行清理。数据预处理为了让大型数据分析平台更容易处理数据，也为了让数据的存储机制更具可扩展性和容错性，有必要放入数据。
5、大 数据时代, 数据应该如何存储?PB或多PB基础架构和传统大规模数据 set的区别就像白天和黑夜的区别一样，就像笔记本电脑上的数据和RAID阵列上的数据的区别一样。当Day在2009年加入Shutterfly时，存储已经成为该公司最大的支出，并且还在快速增长。每N PB的额外存储意味着我们需要另一名存储管理员来支持物理和逻辑基础架构。Day说，面对大规模的数据存储，系统会更频繁地出问题，任何管理大存储的人都经常要处理硬件故障。
RAID问题的标准答案是复制，通常采用RAID阵列的形式。但Day表示，面对海量的数据，RAID在解决问题的同时，可能会产生更多的问题。在传统的RAID 数据存储方案中,数据的每个副本都被镜像并存储在阵列的不同磁盘中，以确保完整性和可用性。但这意味着每个镜像和存储的数据将需要五倍于其自身的存储空间。
6、第三章大 数据存储1，HDFS 1的基本特征和建筑。基本特点(1)大规模数据分布式存储能力:具有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:提供高数据宽带访问(高数据吞吐量)，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(以多份数据块的形式存储)(4)顺序文件访问:(大数据批处理是对大量简单数据记录的顺序处理)优化顺序读取。以高随机访问负载为代价(5)简单一致性模型(一写多读):支持大量数据一写多读；不支持写入数据的更新操作，但在文件末尾允许新的数据(6) 数据块存储模式:默认块大小为64MB。
7、大 数据存储技术都有哪些?1。数据收购:在Da 数据的生命周期中，数据收购是第一个环节。根据MapReduce应用系统的分类，“Da 数据”的集合主要来自四个来源:管理信息系统、web信息系统、物理信息系统和科学实验系统。2.数据访问:大数据的存储和删除采用不同的技术路线，大致可以分为三类。第一类主要面向大型结构数据。第二类主要面对半结构化和非结构化数据。
基础设施:云存储、分布式文件存储等。数据处理:对于收集到的不同数据集合，可能会有不同的结构和模式，比如文件、XML树、关系表等。，表现出数据的异质性。对于多个异构数据集，需要进一步集成或集成处理。通过对不同数据集合的数据进行收集、整理、清理和转换，生成新的数据集合，为后续的查询和分析提供了数据的统一视图。
8、大 数据掌握在哪里暂时不确定。我们还处在Da 数据时代的初级阶段，谁来控制Da 数据或者谁来使用Da 数据，在什么条件下，在什么规格下，Da数据未来的存储和流转方式都还是未知数，我们也无法给出准确的答案。任何组织或个人都不会对Da 数据拥有最终控制权，这要看具体情况，即数据是什么类型，用于什么目的，①数据大部分由公司管理。比如个人邮件系统，无论个人使用哪个公司的邮件系统，提供商都能看到这些邮件。
