第3章 大数据存储与管理基本概念-大数据技术基础-宋旭东-清华大学出版社

《大数据技术基础》课程教学大纲一、课程基本信息课程代码：16176903课程名称：大数据技术基础英文名称：Fundamentals of Big Data Technology课程类别：专业课学时：48学分：3适用对象: 软件工程，计算机科学与技术，大数据管理考核方式：考核先修课程：计算机网络，云计算基础，计算机体系结构，数据库原理，JA V A/Python 程序设计二、课程简介当前在新基建和数字化革命大潮下，各行各业都在应用大数据分析与挖掘技术，并紧密结合机器学习深度学习算法，可为行业带来巨大价值。

这其中大数据处理与开发框架等大数据技术是进行数字化，数智化应用建设的核心和基础，只有努力提升大数据处理与开发技术与性能，建立行业数字化和智能化转型升级才能成功。

大数据处理与开发技术是新基建和数字化革命核心与基础。

大数据技术基础课程，为学生搭建起通向“大数据知识空间”的桥梁和纽带，以“构建知识体系、阐明基本原理、引导初级实践、了解相关应用”为原则，为学生在大数据领域“深耕细作”奠定基础、指明方向。

课程将系统讲授大数据的基本概念、大数据处理架构Hadoop、分布式文件系统HDFS、分布式数据库HBase、NoSQL数据库、云数据库、分布式并行编程模型MapReduce、基于内存的大数据处理架构Spark、大数据在互联网、生物医学和物流等各个领域的应用。

在Hadoop、HDFS、HBase、MapReduce、Spark等重要章节，安排了入门级的实践操作，让学生更好地学习和掌握大数据关键技术。

同时本课程将介绍最前沿的业界大数据处理与开发技术和产品平台，包括阿里大数据服务平台maxcompute，华为大数据云服务平台FusionInsight，华为高性能分布式数据库集群GaussDB等业界最先进技术，以及国家大数据竞赛平台网站和鲸社区。

让学生学以致用，紧跟大数据领域最领先技术水平，同时，面对我国民族企业，头部公司在大数据领域取得的巨大商业成功与前沿技术成果应用产生强烈民族自豪感，为国家数字化经济与技术发展努力奋斗，勇攀知识高峰立下志向。

大数据存储与管理技术解析在当今信息时代，大数据已经成为了企业的重要资产。

处理和管理大数据的能力对于企业的竞争力和业务发展至关重要。

而大数据的存储与管理技术则是在这个背景下应运而生的技术领域。

本文将对大数据存储与管理技术进行详细解析，以帮助读者更好地理解和应用这些技术。

一、大数据存储技术1. 分布式文件系统大数据的存储往往涉及到海量的数据，传统的关系数据库等存储方式已经无法满足这种需求。

分布式文件系统通过将数据分布到多个节点上存储，以提高存储的容量和性能。

例如，Hadoop分布式文件系统（HDFS）是一个优秀的分布式存储系统，它通过将文件分割为多个块，并将这些块分布到不同的服务器上存储，实现了高容量和高并发的存储能力。

2. 列存储技术传统的关系数据库存储数据的方式是行存储，而列存储技术则是将数据按列存储。

相比于行存储，列存储技术在处理大规模数据时更加高效。

它能降低I/O的次数，提高读取数据的速度，并且在处理聚合查询时具有更好的性能。

常见的列存储软件包括HBase、Cassandra等。

3. 冷热数据分离对于大数据存储而言，不同的数据类型和访问频率可能会有很大的差异。

因此，在存储方面需要根据数据的热度将其分为热数据和冷数据，并采用不同的存储方式进行管理。

热数据一般存储在高速存储介质如SSD中，提供快速访问；而冷数据可以存储在廉价的存储介质如磁带库中，实现数据的长期保存。

二、大数据管理技术1. 数据清洗与预处理大数据存储管理的首要任务是对数据进行清洗与预处理。

原始的大数据集往往包含了很多噪声和冗余信息，需要对其进行清洗，以提高数据的质量和准确性。

预处理方面，需要对数据进行格式转换、去除重复记录、填充缺失值等操作，以便更好地支持后续的数据分析和挖掘工作。

2. 数据备份与恢复对于大数据而言，数据备份是非常重要的环节。

大数据的备份需要保证数据的完整性和可靠性，以防止数据的丢失和损坏。

为了提高备份效率，可以采用增量备份和差异备份等技术。

大数据的存储与管理课件以下是一份大数据的存储与管理课件的范本，供参考：一、课程介绍1.课程目标：本课程旨在培养学生掌握大数据存储与管理的基本理论、技术和方法，具备大数据存储系统规划、设计、实施和运维的能力。

2.课程内容：本课程将涵盖大数据存储技术、分布式文件系统、NoSQL数据库、大数据计算框架、数据仓库与数据挖掘等内容。

3.课程安排：本课程共分为8个教学周，每周4学时，共计32学时。

二、教学大纲1.大数据概述-大数据的定义、特点与挑战-大数据与传统数据的区别-大数据的发展趋势和应用领域2.大数据存储技术-分布式存储原理与技术-数据冗余与一致性保证-常见的大数据存储解决方案3.分布式文件系统-HDFS的基本原理与架构-HDFS的操作与编程接口-其他分布式文件系统简介（如GlusterFS、Ceph等）4.NoSQL数据库-NoSQL数据库概述与分类-键值存储-列式存储-文档存储-图数据库5.大数据计算框架-MapReduce编程模型与原理-Spark基本原理与架构-Spark RDD、DataFrame与DataSet编程-Flink基本原理与实时计算应用6.数据仓库与数据挖掘-数据仓库概述与架构-数据仓库的实施与运维-数据挖掘基本方法与应用案例7.大数据存储与管理实践-Hadoop集群搭建与管理-HBase数据库设计与实践-Spark大数据分析案例实现8.课程总结与展望-课程知识点回顾与总结-大数据存储与管理领域的前沿动态与发展趋势探讨三、教学资源与评估方法1.教学资源：本课程将提供课件、教学视频、实验指导书等丰富的教学资源，帮助学生更好地掌握课程内容。

2.评估方法：-本课程的评估方法包括平时成绩（占30%）、实验成绩（占30%）和期末考试成绩（占40%）。

-平时成绩将根据课堂表现、作业完成情况等进行评定；-实验成绩将根据实验报告和实验完成情况进行评定；-期末考试成绩将通过闭卷考试形式进行评定。

大数据存储与管理随着网络技术的不断发展，数据量的持续增长，对于一个企业来说，如何高效地存储和管理海量的数据成为了一个非常重要的问题。

而大数据存储与管理系统应运而生，它能够快速地处理大量的数据，让存储任务变得更加简单和高效。

本文将详细探讨大数据存储与管理的相关知识。

一、大数据存储的基本要素大数据存储的基本要素有三个，即：数据结构、数据访问方式、数据存储方式。

1、数据结构大数据存储的数据结构有多种，最常见的有关系型数据库和非关系型数据库两种。

关系型数据库采用表格结构存储数据，可以很好地维护数据的一致性和完整性；而非关系型数据库则可以按照不同的数据类型进行存储，如图像、视频等。

2、数据访问方式大数据存储的数据访问方式也有多种，如文件访问、块访问、对象访问等。

其中，对象访问是最灵活的一种访问方式，可以将不同的数据类型封装为对象，然后通过对象进行数据访问和操作。

3、数据存储方式大数据存储的数据存储方式也有多种，如本地存储、云存储等。

其中，云存储是目前最流行的一种数据存储方式，它可以提供高可靠性的数据存储服务，并且可以便捷地扩展存储空间。

二、大数据管理的难点大数据管理的难点主要体现在数据量大、数据类型多样、数据处理能力差等方面。

1、数据量大大数据的数据量非常大，对于传统的数据管理方式和处理工具来说，根本无法胜任如此大量的数据。

如何高效地存储和管理海量的数据成为了一个非常困难的问题。

2、数据类型多样大数据的数据类型非常多样，包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据等。

不同类型的数据需要使用不同的处理工具和方法，增加了数据管理的难度。

3、数据处理能力差对于大数据的处理能力来说，传统的数据处理工具和方法已经无法满足需求。

因此，需要使用更加高效的数据处理工具和方法，如Hadoop、Spark等。

三、大数据存储与管理的解决方案针对大数据存储与管理的难点，提出以下解决方案：1、分布式存储采用分布式存储的方式，将数据分散存储在不同的服务器上，提高了存储可靠性和安全性。

大数据的存储技术大数据存储技术是指用来存储大数据量的技术和方法，它主要包括数据存储架构、数据存储设备和数据存储管理等方面。

在当前信息化时代，大数据的存储和处理已成为企业发展的重要课题之一。

因此，了解和掌握大数据存储技术对于企业的发展至关重要。

本文将通过介绍大数据存储技术的基本概念、存储架构、存储设备和存储管理等内容，来全面解析大数据存储技术。

一、大数据存储技术的基本概念1.1大数据存储技术的定义大数据存储技术是指用来存储大规模数据的技术和方法，它主要包括数据存储架构、数据存储设备和数据存储管理等方面。

1.2大数据存储技术的特点大数据存储技术的特点主要包括数据量大、数据类型多样化、数据处理速度快、数据安全等。

数据量大意味着存储系统需要有足够的容量来存储大规模的数据；数据类型的多样化要求存储系统能够支持不同的数据格式和数据结构；数据处理速度快意味着存储系统需要有足够的性能来支持快速的数据读写操作；数据安全意味着存储系统需要有足够的安全性来保护数据的完整性。

1.3大数据存储技术的应用领域大数据存储技术主要应用于互联网、金融、制造、医疗、能源等行业，它可以帮助企业对海量数据进行存储、管理和分析，从而帮助企业更好地发现商业机会，提高决策效率，降低成本，提升竞争力。

二、大数据存储技术的存储架构2.1分布式存储架构分布式存储架构是指将大规模数据分散存储在多台服务器上的一种存储模式。

它主要包括分布式文件系统、分布式块存储和对象存储等。

分布式文件系统是指将文件分解成多个部分，分别存储在不同的服务器上，从而提高存储容量和数据可靠性；分布式块存储是指将数据分成固定大小的块，然后分别存储在不同的服务器上，从而提高数据的读写效率；对象存储是指以对象为基本存储单元，将数据和元数据一起存储在服务器上，从而提高数据的易用性和可扩展性。

2.2云存储架构云存储架构是指将数据存储在云平台上的一种存储模式。

它主要包括云存储服务、云存储系统和云存储设备等。

《大数据存储与管理》大数据存储与管理随着互联网和物联网技术的飞速发展，人们生产、生活、娱乐的方方面面都产生了大量的数据。

而如何存储和管理这些数据，成为了当代信息技术领域的重要问题。

本文将从大数据存储和大数据管理两个方面，分别探讨大数据存储与管理的现状及发展趋势。

一、大数据存储在当今信息化的社会中，数据成为了一种重要的生产资料，大数据的产生与发展已经深深地影响着我们每一个人的生活及工作。

在大数据存储方面，传统的存储技术已经无法适应大数据时代的需求，随着大数据时代的到来，大数据存储技术呼之欲出。

大数据存储技术的主要目的就是提高存储的效率和速度，并在数据存储时，尽可能减少空间的浪费。

1. 数据库技术数据库技术是一种常见的大数据存储技术，它在数据的组织存储和管理中具有重要作用。

数据库技术包括了传统的关系型数据库和分布式数据库、NoSQL数据库等新兴技术。

其中，NoSQL数据库因为具有更好的可扩展性、高可用性和高性能等特点，已经成为大数据存储领域的热门技术。

2. 分布式存储技术分布式存储技术与数据库技术紧密联系在一起。

它是指将数据存储在多台计算机上，从而达到数据备份和共享的目的。

这种技术主要包括了分布式文件存储、分布式对象存储和分布式块存储等。

3. 存储虚拟化技术存储虚拟化技术是一种将存储设备和存储资源进行虚拟化的技术。

它可以将存储设备的物理存储资源抽象成为虚拟的存储池，从而提高整个存储系统的效率。

二、大数据管理大数据管理是大数据处理的重要一环，它主要涉及数据的采集、清洗、组织、分析和展示等方面。

相比于传统数据管理，大数据管理的主要挑战在于数据量大、数据类型多样化、数据来源不确定和数据质量难以保证。

1. 数据采集技术数据采集是大数据处理的第一步。

大数据的采集技术包括了机器采集和人工采集两种方式。

机器采集包括了数据挖掘、网络爬虫和传感器技术等，而人工采集则需要人工收集和整理数据。

2. 数据清洗技术大数据中常常包含着大量的噪声和异常数据，因此需要进行数据清洗。

了解大数据存储和管理技术大数据存储和管理技术是指用于存储、管理和分析海量数据的一系列技术和方法。

随着互联网的迅速发展和数字化转型的推动，大数据的规模和复杂性不断增长，因此，高效的大数据存储和管理技术成为了企业和组织在数据领域取得成功的关键。

下面将详细介绍大数据存储和管理技术的内容和步骤：1. 数据收集：- 针对需要收集的数据，确定数据的来源和采集的方式。

数据可以来自于各种渠道，包括传感器、网站、社交媒体等。

- 设计合适的数据采集方法，包括在线和离线的数据采集方式。

在线采集包括实时收集和流式数据；离线采集则是在固定时间间隔内进行批量采集。

- 选择合适的数据采集工具和技术，如网络爬虫、API接口、日志文件等。

2. 数据存储：- 根据收集到的数据的特点，选择合适的存储方式和技术。

常用的数据存储方式包括关系数据库、NoSQL数据库、分布式文件系统等。

- 考虑数据的备份和恢复策略，确保数据安全和可靠性。

- 利用数据压缩和索引等技术，提高数据存储的效率和性能。

3. 数据清洗和预处理：- 对收集到的原始数据进行清洗和预处理，去除重复、缺失、错误和不一致的数据。

- 进行数据格式转换和标准化，使得数据适应后续的分析和应用需求。

- 利用数据清洗工具和算法，自动化地清洗和预处理大规模的数据。

4. 数据集成和整合：- 将多个数据源的数据进行整合和集成，构建全面和完整的数据集。

- 解决不同数据源之间的数据格式和结构差异的问题，实现数据的一致性和可操作性。

- 利用数据集成工具和技术，自动化地进行数据集成和整合。

5. 数据建模和分析：- 对整合后的数据进行建模和分析，发现数据中的潜在模式和规律。

- 利用统计分析、机器学习和数据挖掘等技术，实现对数据的深度挖掘和分析。

- 构建合适的数据模型和算法，实现对数据的预测、分类和聚类等操作。

6. 数据可视化和报告：- 利用可视化技术和工具，将数据分析的结果以图形化和可理解的方式进行展示。

第3章大数据存储技术大数据基础在当今数字化时代，数据正以前所未有的速度增长和积累。

大数据已经成为了企业决策、科学研究、社会治理等各个领域的重要资产。

而要有效地管理和利用这些海量的数据，高效可靠的大数据存储技术是关键的基础。

大数据的特点首先在于其规模巨大。

我们日常接触的数据量可能以兆字节（MB）或吉字节（GB）为单位，但大数据往往是以太字节（TB）、拍字节（PB）甚至艾字节（EB）来衡量。

这种规模的海量数据给存储带来了巨大的挑战。

不仅需要大量的存储空间，还需要能够快速地写入和读取数据，以满足实时处理和分析的需求。

为了应对大数据的存储需求，分布式存储技术应运而生。

分布式存储将数据分散存储在多个节点上，通过网络连接在一起协同工作。

这种方式不仅增加了存储的容量，还提高了系统的可靠性和性能。

当一个节点出现故障时，其他节点可以继续提供服务，保证数据的可用性。

其中，Hadoop 分布式文件系统（HDFS）是一种广泛应用的大数据存储解决方案。

HDFS 采用了主从架构，由一个名称节点（NameNode）和多个数据节点（DataNode）组成。

名称节点负责管理文件系统的元数据，如文件名、文件目录结构、文件块的位置等。

而数据节点则负责实际存储数据块。

用户在向 HDFS 写入数据时，数据会被分成多个块，并分布存储在不同的数据节点上。

读取数据时，根据名称节点提供的元数据信息，从相应的数据节点获取数据块并组合成完整的数据。

另一个重要的大数据存储技术是 NoSQL 数据库。

传统的关系型数据库在处理大规模数据时，可能会面临性能瓶颈和扩展性的问题。

NoSQL 数据库则摒弃了关系模型的严格约束，采用更加灵活的数据模型，如键值对、文档、列族和图等。

这使得 NoSQL 数据库能够更好地适应大数据环境下的高并发读写和海量数据存储。

例如，MongoDB 是一种常见的文档型 NoSQL 数据库。

它将数据以文档的形式存储，每个文档可以有不同的字段和结构，非常适合存储半结构化和非结构化的数据。

大数据存储与管理技术在当今数字化时代，数据的规模和复杂性呈爆炸式增长，大数据已经成为了企业和社会发展的重要资产。

而如何有效地存储和管理这些海量的数据，成为了摆在我们面前的一个关键问题。

大数据的特点首先在于其规模巨大。

以往我们所处理的数据量可能以兆字节（MB）或吉字节（GB）为单位，但如今大数据常常以太字节（TB）甚至拍字节（PB）来计量。

想象一下，一个大型电商平台每天产生的交易数据、用户浏览数据、商品评价数据等，都是一个极其庞大的数字。

其次，大数据的类型多种多样，包括结构化数据（如表格中的数据）、半结构化数据（如 XML 或 JSON 格式的数据）和非结构化数据（如文本、图像、音频、视频等）。

再者，大数据的产生速度非常快，实时性要求高。

例如金融交易中的数据、社交媒体上的信息流，都需要在极短的时间内被处理和分析。

为了应对这些挑战，一系列大数据存储与管理技术应运而生。

分布式存储系统是其中的核心技术之一。

它将数据分散存储在多个节点上，通过网络连接在一起，共同构成一个统一的存储资源。

这种分布式架构不仅能够提供巨大的存储空间，还能实现高可靠性和容错性。

如果某个节点出现故障，系统能够自动将数据恢复或迁移到其他正常的节点上，确保数据的安全性和可用性。

Hadoop 生态系统在大数据存储与管理中扮演着重要角色。

Hadoop分布式文件系统（HDFS）是其核心组件之一，它专门为大规模数据存储而设计。

HDFS 采用主从架构，一个名称节点（NameNode）负责管理文件系统的元数据，而多个数据节点（DataNode）则负责存储实际的数据。

通过这种方式，Hadoop 能够处理 PB 级别的数据量，并支持大规模的并发访问。

NoSQL 数据库也是大数据存储的重要手段。

与传统的关系型数据库不同，NoSQL 数据库不遵循严格的关系模型，而是采用了更加灵活的数据模型，以适应不同类型和结构的数据。

例如，键值存储数据库适合存储简单的键值对数据；文档数据库适合存储半结构化的文档数据；列族数据库适合处理大规模的列数据；图数据库则擅长处理具有复杂关系的数据。

《大数据技术》课程教学大纲课程编号：适用专业：数据科学与大数据技术及相关专业执笔：适用年级：本科四年级一、课程性质和教学目的（-）课程性质《大数据技术》是数据科学与大数据技术专业以及讣算机科学与技术、软件工程、网络工程及物联网等相关专业的专业基础课。

（二）教学目的通过本课程的学习，要求学生达到：1.掌握大数据的基本概念和相关技术。

2.掌握大数据分布式存储和并行讣算的思想，能够构建大数据Hadoop平台。

3.理解HDFS、HBase. Hive、Spark的工作原理、掌握其基本操作。

4.能够编写简单的大数据MapReduce程序。

5.培养学生大数据思维和讣算思维的能力。

二、课程教学内容1.大数据基础。

着重介绍大数据基本概念，大数据的4V特征及在其应用，大数据框架体系，大数据采集与预处理技术、数据存储和管理技术、数据分析与挖掘技术、数据可视化等技术；大数据并行计算框架Hadoop平台及其核心组件。

2.大数据存储与管理。

着重介绍大数据存储与管理的基本概念和技术，大数据数据类型, 大数分布式系统基础理论，NoSQL数据库，分布式存储技术、虚拟化技术和云存储技术；大数据分布式文件系统HDFS,包括HDFS的设计特点，体系结构和工作组件；大数据分布式数据库系统HBase,包括HBase列式数据库的逻辑模型和物理模型，HBase体系结构及其工作原理；大数据分布式数据仓库系统Hive,包括Hive的工作原理和执行流程、Hive的数据类型与数据模型，以及Hive 主要访问接口等。

3.大数据釆集与预处理。

着重介绍大数据采集与预处理相关技术，包括数据抽取、转换和加载技术，数据爬虫技术、数据清理、数据集成、数据变换和数据归约的方法和技术；大数据采集工具，包括Sqoop关系型大数据采集工具，Flume日志大数据采集工具和分布式大数据Nutch爬虫系统。

4.大数据分析与挖掘。

着重介绍大数据计算模式，包括大数据批处理、大数据查询分析计算、大数据流计算、大数据迭代计算、大数据图讣算；大数据MapReduce计算模型、模型框架和数据处理过程，以及MapReduce主要编程接口；大数据Spark II'算模型，包括Spark 的工作流程与运行模式；大数据MapReduce基础算法和挖掘算法（这部分内容可选讲）。

第3章数据存储技术基础随着企业网络规模的不断增大和企业网络应用的频繁，企业信息数据量也越来越多，而且企业对这些数据的依赖性也越来越大。

目前，数据存储已不再是作为服务器系统的附属功能而存在，已形成了自成体系的庞大行业系统，其重要性也日渐提高。

本章将介绍以下几个方面的内容：●近线存储；●NetApp的近线存储方案；●SAN方案；●NAS和SAN的融合；●HP NAS与SAN整合方案；●NetApp统一存储方案。

3.1 数据存储概述数据存储已经渗透到企业运作的各个领域，企业依靠这些存储的数据进行决策，成为企业信息系统的重中之重。

那么到底什么是数据存储，数据存储的意义又是什么呢？3.1.1 什么是数据存储数据存储就是根据不同的应用环境通过采取合理、安全、有效的方式将数据保存到某些介质上并能保证有效的访问。

总的来讲可以包含两个方面的含义：一方面它是数据临时或长期驻留的物理媒介；另一方面，它是保证数据完整安全存放的方式或行为。

数据存储就是把这两个方面结合起来，向客户提供一套数据存放解决方案。

说到存储介质，实际上它的范围非常广，小到计算机系统中的几百KB的ROM芯片，大到上百GB，甚至TB级的磁盘阵列系统都可以用来保存数据，又都可以称为存储。

可以说存储无处不在、无处不有。

存储按照使用的方式和存储规模，又有移动存储设备（比如U盘、PCMCIA硬盘和外置USB移动硬盘）和非移动存储设备之分。

企业中存储数据的绝大多数设备都是非移动存储设备，如内置磁盘、磁盘阵列、磁带机、磁带库、光盘库等。

而数据的存储媒介依据不同用途可以有多种选择，按照存储介质和存储技术划分，主要有磁盘、磁带和光盘等三大类。

虽然只读存储的光盘单位容量成本最低，但由于可使用性不强，所以其应用范围远没有磁带和磁盘库。

总体来说磁带的单位成本适中，磁盘的最高且存取性能最好。

在存储技术领域，没有惟一的标准。

无论何种存储方式，对存储系统而言，其体系架构都基本上是一样的（其实其他设备也差不多），都是由三个层次决定的：主机I/O连接、连接数据线和存储设备接口。