移动大数据平台架构设计方案
《大数据服务平台建设方案》
《大数据服务平台建设方案》随着互联网和信息技术的发展，大数据技术已经成为企业数据分析和管理的重要工具。
在大数据时代，海量数据的处理和分析已经成为企业提升竞争力的关键。
为了更好地利用大数据技术，企业需要建设一个高效的大数据服务平台。
本文将从需求分析、架构设计、数据采集、存储和处理、安全保障等方面，提出一个完善的大数据服务平台建设方案。
1.需求分析2.架构设计在确定企业需求后，需要设计一个合理的大数据服务平台架构。
其架构应包括数据采集、存储、处理和分析等模块。
数据采集模块用于从各个数据源获取数据，包括结构化数据和非结构化数据。
存储模块用于存储海量数据，应根据数据的使用频率和访问方式选择适当的存储技术。
处理和分析模块用于对数据进行处理和分析，以产生有价值的信息。
3.数据采集4.数据存储和处理数据存储和处理是大数据服务平台中的核心功能。
在进行数据存储和处理时，应根据数据的不同特点选择合适的存储和处理技术。
应考虑海量数据的存储和访问速度，选择适合的分布式存储和处理平台，例如Hadoop、Spark等。
同时，需要考虑数据的安全性和备份策略，确保数据的完整和安全。
5.安全保障在建设大数据服务平台时，要重视数据安全问题。
应加强对数据的访问权限控制，避免数据泄露和滥用。
同时，要加强对数据的加密和脱敏处理，确保数据的隐私性和保密性。
此外，还应加强对系统的监控和异常处理，及时发现和解决潜在的安全问题。
总结：建设一个完善的大数据服务平台，需要从需求分析、架构设计、数据采集、数据存储和处理、安全保障等方面进行全面考虑。
只有全面、合理地规划和设计，才能搭建一个高效、安全的大数据平台，提升企业的数据管理和分析能力，实现企业的数字化转型和智能化发展。
大数据平台架构设计与实现
大数据平台架构设计与实现随着数据量的爆炸式增长，大数据平台逐渐成为众多企业必不可少的一项重要技术，它能够帮助企业在海量数据中挖掘出更加精准、有用的信息。
然而，一个高效、可靠的大数据平台不仅仅需要拥有大量的数据存储和计算能力，还需要有合理的架构设计和实现方案。
本篇文章着重介绍大数据平台架构设计和实现方案的相关内容。
一、大数据平台的定义在大数据平台的定义中，大数据可以是拥有超过传统数据库管理系统能够存储和处理的能力的数据集合。
可以是结构化数据、半结构化数据或非结构化数据，而大数据平台就是建立在这些大数据之上的数据处理、存储、管理及分析工具的集合。
二、大数据平台的架构设计大数据平台的架构设计是让数据从采集到存储、处理再到分析等各个环节实现自动化流程的过程。
大数据平台的架构设计分为以下三个方面的基础组成：1、数据采集层数据采集层是大数据平台架构的第一步，它负责从各种设备、软件、传感器和各种现场活动中收集数据。
数据采集层应该尽可能地把数据从源头采集，建立在数据生产源的数据采集系统最优。
2、数据存储层数据存储层是大数据平台架构的第二步，它是数据存放的区域。
在数据存储层，数据会被存储在一种或者多种的存储介质中，比如Hadoop的HDFS、Apache的Cassandra、NoSQL、RDBMS等。
对于典型的企业级大数据平台，基于云的数据存储成为了最主流的架构选择。
3、数据处理层数据处理层是大数据平台架构的第三步，它的作用是以批处理、流处理、机器学习等一系列技术手段对数据进行处理和分析。
典型的大数据处理方案，需要基于Hadoop的MapReduce算法和Spark流处理框架。
三、大数据平台的实现方案1、采用异构系统集成采用异构系统集成可以使得数据能在不同的系统和数据源之间进行无缝衔接、便于网络对数据进行管理、分析和智能输出。
比如熟悉的Hadoop、代表Apache的Storm，以及管理方式各异的NoSQL数据库。
大数据平台架构及建设思路
——维基百科 数量大、获取速度快或形态多样的数据，难以用传统关系型数据分析方法进行有效 分析，或者需要大规模的水平扩展才能高效处理。
——美国国家标准技术研究院（NIST) 体量大、快速和多样化的信息资产，需用高效率和创新型的信息技术加以处理，以 提高发现洞察、做出决策和优化流程的能力。
5
单台服务器有效存储总 容量=[1]*[2]*[3]－[4]
取值范围 1TB~4TB
10%～20%
取定值 （TB）
4 12 20%
8
30.4
按此模型共需要130÷30.4=5台X86服务器。
建设重点4——HADOOP集群对局址的选择1/2
1、HADOOP集群互联带宽需求：
▪跨机房：点对点的带宽≈机房间互联带宽/节点数
——Gartner公司
运营商对大数据的理解
网络数据、用户数据、应用数据的汇聚构成了我们的“大数据”。这些结构化、非结构化 的数据的处理和建模形成对用户、服务、资源、终端等对象的洞察。这些洞察与市场营销、网 络运维等业务流程的衔接将会给公司带来新的价值。
运
营 改善市场 改 运营效率
进
采集、建模和应用
• MPP数据库用于结构化数 据的关联分析。
• Hadoop平台软件部署于 Hadoop大数据处理集群， 实现海量非结构化数据存储 与处理以及结构化数据的垂 直汇总。
• 流数据与复杂事件处理（CEP） 规则引擎平台用于对数据流进 行实时处理，实现对高速数据 流的接入与实时处理，实时探 测关键事件
数据处理层（数据存储、数据计算、数据共享）
大数据平台架构及建设思路
大数据处理平台的架构设计与性能优化
大数据处理平台的架构设计与性能优化随着大数据的快速发展和广泛应用，大数据处理平台成为企业信息化建设的重要组成部分。
在构建大数据处理平台时，良好的架构设计和性能优化是确保平台高效稳定运行的关键。
本文将探讨大数据处理平台的架构设计和性能优化的相关内容。
首先，大数据处理平台的架构设计应该考虑到可扩展性和高可用性。
在大数据处理平台的架构设计中，需要将数据存储和计算分离，并采用分布式存储和计算的方式。
这样可以通过增加计算和存储节点来扩展系统的处理能力，并且实现数据的高可用性。
另外，平台的架构设计还需要考虑数据的安全性和隐私保护，通过采用合适的数据加密和访问控制机制来保护数据的安全。
其次，大数据处理平台的性能优化是提高系统整体效率和响应速度的关键。
在性能优化方面，可以从以下几个方面进行考虑。
1. 数据存储优化：选择适合的数据存储方式和数据分区策略，对热点数据进行缓存，尽量减少磁盘IO的次数。
同时，采用压缩算法对数据进行压缩存储，以减少存储空间的占用。
2. 数据计算优化：采用分布式计算框架，如Hadoop、Spark等，将计算任务分解成多个子任务，通过并行执行提高计算效率。
此外，可以通过优化算法和数据结构，减少计算复杂度，提高计算速度。
3. 资源调度优化：合理利用平台的资源，根据不同的业务需求进行资源调度和任务分配。
通过动态调整资源的分配，提高资源利用率和系统吞吐量。
4. 并发控制优化：对于并发访问的场景，需要合理控制并发数和请求队列长度，避免资源竞争和性能瓶颈。
通过采用合适的并发控制策略，提高系统的并发处理能力。
5. 数据流水线优化：对于数据处理的流程，可以将不同的处理任务组织成一个数据处理的流水线，通过流水线方式进行数据处理和转换，减少数据的传输和复制，提高数据处理的效率。
除了以上几个方面，还可以通过监控和调优来实现性能的优化。
通过系统的性能监控，及时发现性能瓶颈和问题，并采取相应的措施进行调优。
常见的调优方法包括资源监控和调整、代码优化、网络优化等。
大数据平台的架构设计和实现
大数据平台的架构设计和实现大数据的时代已经来临，这给企业带来了许多机遇和挑战。
作为一个企业，如何通过更好的管理和利用数据来提高自己的核心竞争力是非常关键的。
在这个过程中，大数据平台的架构设计和实现也变得十分重要。
一、需求分析在设计和实现大数据平台之前，我们首先需要进行需求分析。
这一步非常关键，需要考虑到企业自身的业务需求和数据情况。
一般来说，大数据平台的设计应该包括以下几个方面：1. 数据采集数据采集是大数据平台的第一步，也是最重要的一步。
在这一步中，需要考虑到何种方式采集数据以及采集的数据类型。
常见的数据采集方式包括批量导入和实时采集。
数据类型也非常多样化，可以包括结构化、半结构化和非结构化数据等。
2. 数据存储数据存储是大数据平台的核心。
在这一步中，需要考虑到如何存储数据、如何保证数据的可靠性和如何进行数据的备份和恢复等问题。
目前，大数据平台常用的数据存储方案有Hadoop、HBase、Cassandra等。
3. 数据管理数据管理包括数据的清洗、去重、聚合等工作，旨在提高数据的质量和价值。
在这一步中，需要考虑到如何定期清洗数据、如何设置聚合规则等问题。
4. 数据分析数据分析是大数据平台的最终目的，也是核心竞争力的体现。
在这一步中，需要考虑到如何进行数据分析、如何设置分析算法、如何提高分析效率等问题。
目前，大数据分析常用的算法有聚类算法、决策树算法、贝叶斯算法等。
二、架构设计基于需求分析，我们需要进行大数据平台的架构设计。
在设计时需要考虑如下几个方面：1. 系统架构系统架构是大数据平台的基础，需要从数据存储和处理的角度进行设计。
一般来说，大数据平台分为三层，分别是数据采集层、数据处理层和数据展示层。
2. 数据实时处理随着数据量的增加，实时处理数据成为了大数据平台的一个重要需求。
因此，在设计大数据平台时，需要考虑如何实现数据的实时处理和分析。
3. 数据安全数据安全是大数据平台不可忽视的一个方面。
大数据平台的架构与搭建指南
大数据平台的架构与搭建指南随着科技的迅速发展和信息的爆炸性增长，大数据已经成为当今社会中不可忽视的一个重要领域。
大数据分析对企业决策、市场预测、用户行为分析以及社会趋势的研究等起着至关重要的作用。
为了处理和分析这些庞大的数据集，建立一个强大而可靠的大数据平台是非常重要的。
本文将介绍大数据平台的架构与搭建指南，帮助您了解如何构建一个符合需求的大数据平台。
一、架构设计1. 数据采集层：大数据平台的第一层是数据采集层，用于从不同的数据源中收集和获取数据。
这包括传感器、移动设备、日志文件等。
数据采集层需要考虑数据的格式、频率和可靠性等方面。
常见的数据采集工具包括Flume、Kafka和Logstash等。
2. 数据存储层：数据存储层用于存储从数据采集层收集的原始数据或已经处理的中间数据。
常见的数据存储技术包括传统的关系型数据库MySQL、NoSQL数据库（如MongoDB、Cassandra等）以及分布式文件系统（如Hadoop的HDFS）。
根据数据的类型和需求，可以选择合适的数据存储技术。
3. 数据处理层：数据处理层是大数据平台的核心组件，用于处理和分析存储在数据存储层的数据。
该层包括批处理和流式处理两种方式。
批处理可以通过Hadoop的MapReduce或Spark等技术来进行，用于处理大量的离线数据；而流式处理可以使用Apache Storm或Flink等技术，实时处理数据流。
此外，数据处理层还可以使用机器学习算法和人工智能技术来进行复杂的数据分析。
4. 数据可视化与应用层：数据可视化与应用层用于展示和应用数据处理结果。
通过数据可视化工具（如Tableau、Power BI等），可以将数据以图表、报表等形式直观地展示出来，帮助决策者更好地理解和利用数据。
此外，数据可视化与应用层还可以开发相应的应用程序或服务，满足不同的业务需求。
二、搭建指南1. 硬件与网络：搭建大数据平台需要考虑合适的硬件和网络基础设施。
大数据平台与架构设计方案
大数据平台与架构设计方案目录一、引言 (2)二、大数据平台与架构设计 (3)三、全球大数据产业发展现状 (5)四、中国大数据产业发展状况 (7)五、大数据人才短缺与培养挑战 (10)六、大数据行业发展趋势预测 (12)一、引言随着互联网的不断发展和数字化时代的加速推进，大数据技术已逐渐渗透到各行各业中，并对经济和社会发展产生重要影响。
在大数据技术蓬勃发展的也面临着技术创新的挑战以及应用中的多重困境。
近年来，中国大数据产业规模不断扩大。
随着信息化建设的深入推进和数字化转型步伐的加快，国内大数据市场呈现快速增长态势。
大数据产业涉及硬件基础设施、软件服务、数据处理等多个领域，整体产业链日趋完善。
数据泄露可能导致个人隐私曝光、企业资产损失、客户流失等严重后果。
对于个人而言，数据泄露可能导致其身份信息、财产信息等被非法利用。
对于企业而言，数据泄露可能导致商业机密泄露、客户信任危机，甚至可能面临法律制裁。
数据采集是大数据处理的第一步。
为了实现高效的数据采集，需要采用各种数据抓取、数据接口等技术手段，从各种来源收集数据。
还需要考虑数据的实时性和准确性。
对象存储技术是一种基于对象的存储架构，它将数据作为对象进行存储和管理。
对象存储系统采用分布式存储方式，具有可扩展性强、数据一致性高等优点，特别适用于非结构化数据的存储。
声明：本文内容来源于公开渠道或根据行业大模型生成，对文中内容的准确性不作任何保证。
本文内容仅供参考，不构成相关领域的建议和依据。
二、大数据平台与架构设计（一）大数据平台概述大数据平台是指基于大数据技术，集数据存储、处理、分析和应用为一体的综合性平台。
它以高效、稳定、安全、灵活的方式处理海量数据，为用户提供数据驱动的业务决策和支持。
大数据平台的特点主要体现在以下几个方面：1、数据量大：能够处理海量数据，满足各种规模的数据处理需求。
2、数据类型多样：支持结构化、非结构化等多种数据类型。
3、处理速度快：采用高性能的数据处理技术和架构，提高数据处理速度。
大数据平台的架构设计与部署
大数据平台的架构设计与部署随着互联网和移动互联网的普及，大数据时代已经来临。
大数据平台成为企业和政府机构日常工作中不可或缺的一部分，它可以帮助企业和机构提高工作效率、优化流程、降低成本和风险等。
然而，要实现一个高效稳定的大数据平台，需要经过严密的架构设计和精心的部署。
一、大数据平台架构设计大数据平台的架构设计主要包括硬件架构、软件架构和网络架构。
其中，硬件架构包括服务器和存储设备的选择；软件架构涉及到大数据处理框架的选择和配置；网络架构包括网络拓扑和传输协议的选择。
下面分别介绍一下这些内容。
1、硬件架构：在选择服务器和存储设备时，需要考虑数据量大小、数据处理速度、数据安全和稳定性等因素。
通常情况下，服务器可以选择高主频、高核数的CPU和大内存、高速度的硬盘；存储设备可选择高速度、高稳定性的硬盘和SSD。
此外，为了提高系统的可靠性和扩展性，可以采用分布式存储方案，将数据分散存储在多个存储设备中。
2、软件架构：在软件架构的选择上，需要根据数据处理需求选择适合的大数据处理框架。
例如，实时流数据处理可以采用Apache Storm；批处理数据可以使用Apache Hadoop。
此外，为了提高数据处理速度，可以采用Spark、Impala和Hive等内存计算框架。
3、网络架构：在网络架构的设计上，需要考虑网络拓扑的选择和传输协议的配置。
可以采用星型、环形、总线型、树型和混合型等多种拓扑方式。
在传输协议的选择上，可以选择TCP/IP、HTTP、REST、SOAP等协议，还可以采用专用的数据传输协议，例如HDFS、MapReduce、YARN和HBase等。
二、大数据平台部署在设计完大数据平台的架构之后，需要进行部署。
大数据平台的部署分为服务器物理部署和软件部署两个阶段。
下面对这两个阶段进行详细介绍。
1、服务器物理部署：服务器物理部署包括服务器机箱的安装、电源线和网络线的连接、服务器机箱的风扇、电源和硬盘等部件的安装等。
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数据的结构—结构化、非结构化、半结构化数据
结构化数据和非结构化数据都是客观存在，大数据技术需要涵盖两者
对比项 定义 结构化数据 • 有数据结构描述信息 的数据 非结构化数据 • 不方便用固定结构来 表现的数据 半非结构化数据 • 介于完全结构化数据 和完全无结构的数据 之间的数据 • 先有数据，再有结构 • HTML文档，它一般是 自描述的，数据的结 构和内容混在一起
Mm nnn .. 2 3.7
结构 适用 场景
数据库存储与处理架构—SMP与MPP
在数据量急剧膨胀的背景下，数据库处理要求超出了单机或SMP架构能力范围，最高配置小型 - 14 机也无法满足，所以在大数据技术中，MPP架构（计算分布+存储分布）架构成为主流
传统单机数据库
计算集中,存储集中
网络 DB Serv DB Serv DB Serv DB Serv DB Serv
传统分布式文件系统也可以适应海量数据增长，但是由于数据计算与存储是分离的，随数据量 的增长，网络带宽形成瓶颈。新型分布式文件系统采用数据计算与存储绑定的新策略，可有效 应对海量数据增长
比较项 基本类型 数据特性
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数据一致性：强一致性与最终一致性
强一致性和最终一致性都是指客户端向数据库系统写入数据后，数据库系统能够提供 的数据一致性的表现
对比项 场景定义 数据一致性表现 强一致性（即时一致性）最终一致性 弱一致性
• 假定三个进程A、B、C是互相独立的，且都在对存储系统进行读写操作 • A写入数据到存储系 统后，存储系统能够 保证后续任何时刻发 起读操作的B、C 可 以读到A写入的数据 • OLTP需要强一致性 • A写入数据到存储系 • 统后，经过一定时间， 或者在某个特定操作 后，B、C最终会读 到A写入的数据 • OLAP需最终一致性 A写入数据到存储系 统后，存储系统不能 够保证后续发起读操 作的B、C可以读到A 写入的数据
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IT行业大数据相关动向和举措
大数据正成为IT行业全新的制高点，各企业和组织纷纷助推大数据的发展，相关技术呈 现百花齐放局面，并在互联网应用领域崭露头角 商业解决方案
l l l l l l HP 2011年推出vertica数据库 Oracle 2011年推出noSQL数据库 EMC 2010年收购Greenplum Teradata 2011年收购Asterdata，并推出 SQL-Mapreduce IBM 2010年收购Netezza SAP 2011年收购Sybase l l l l l
行存储
列存储
用户1 1981-10-3 1990-5-15
空间 效率 I/O
用户1 用户2
198110-3 19905-15
Xxxx yyyy... Mm nn n…
2 3.7
用户2 用户1 用户2 用户1 用户2
Xxxx yyyy ..
查某列必须读出整行， 只需读出某列数据， I/O负荷高、速度慢 I/O低速度快 表结构改变影响很大 数据写入后需要修改 和删除，基于行的反 复查询，多用于OLTP 数据库 可随时动态增加列 批量数据一次写入 和基于少量列的反 复查询，多用于 OLAP数据库 集团公司网络部
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• 无统一标准 • 包括：各自定义的API、类SQL、 MR等 • Hbase、MongoDB、Redis
典型案例
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数据处理特性—OLTP与OLAP
OLTP以业务操作型为主，OLAP以业务分析性为主，两者对技术的要求很难兼顾
联机事务处理OLTP（ On-Line Transaction Processing ） 业务操作型 对一条记录数据会多次修改，支持 大量并发用户添加和修改数据 确保数据的一致性 技术特性 数据量 典型示例 确保事务的完整性 数据读写实时性高 GB-TB级 银行业务系统/数据库 联机分析处理OLAP（ On-Line Analytical Processing ） 业务分析型 数据写入后基本不再修改，能较好地支持 大量并发用户进行大数据量查询 支持多维数据以及对多维数据的复杂分析 大数据量 TB-PB级 各类决策分析系统/数据库
GFS
关系型 数据库 数据仓库
磁带+卡 第一台计 片 算机 人工管 ENIAC面 理 世
磁盘被 发明， 进入文 件管理 时代
IBM E.F.Do dd提 出关系 模型
ORACL E发布第 一个商 用SQL 关系数 据库， 后续快 速发展
数据仓库开 始涌现，关 系数据库开 始全面普及 且平台无关， 进入成熟期
示例
• 绝大多数应用不能够 容忍弱一致性
集团公司网络部
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数据存储方式—行式存储与列式存储
传统关系型数据库主要采用行存储模式，海量数据的高效存储和访问要求引发了从 行存储模式向列存储模式的转变
样例数据表 用户
用户1 用户2
行存储 日均在线时长
2 3.7
列存储
生日
1981-10-3 1990-5-15
集团公司网络部
相关概念与相关技术概览
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数据结构： 结构化数据与非结构化数据 数据库数据模型：关系型数据库与非关系型数据库 数据处理特性：OLTP与OLAP 数据一致性：强一致性与最终一致性 数据存储方式：行式存储与列式存储 数据库存储与处理架构：SMP与MPP 数据存储架构：传统分布式文件与新型分布式文件 数据处理架构：基于并行计算的分布式数据处理技术（MapReduce）
MPP 大规模并行处理，Massively Parallel Processing ü 多个松耦合处理单元组成，数据存在本机磁盘上 ü 通过增加服务器数量提高系统处理能力，理论上 可无限扩展，目技术可实现上千个节点互联 ü 对软件体系要求较高，需要通过软件层来调度和 平衡各个节点的负载和并行处理过程 集团公司网络部
1960年代，IT系统规模和复杂度变大，数据与应用分 离的需求开始产生，数据库技术开始萌芽并蓬勃发展， 并在1990年后逐步统一到以关系型数据库为主导 1946年，电脑诞生，数 据与应用紧密捆绑在文件 中，彼此不分
网络型 GE公司发 明第一个网 络模型数据 库，但仅限 于GE自己 的主机 E-R SQL SQL语 言被发 明
Google网站 Big data关键词搜索及新闻引用量
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大数据的定义
5IDC对大数据的定义 大数据技术将被设计用于在成本可承受(economically）的条件下，通过非常快 速（velocity）的采集、发现和分析，从大体量（volumes）、多类别（ variety）的数据中提取价值（value），是IT领域新一代的技术与架构 解读大数据定义 业务目标：在1E（成本可接受-economically） 的条件下从大数据中提取数据的价值（Value） 技术要求：满足3V （快速-Velocity、 大体量-Volumes、多类别-Variety）的特征 技术方案：未提及，可能是新兴技术与传统技术的混搭
结构与内容的关系 示例
• 先有结构、再有数据 • 各类表格
• 只有数据，没有结构 • 图形、图像、音频、 视频信息
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数据库数据模型—关系型数据库与非关系型数据库
在大数据技术中"非关系型"数据库技术是必不可少的，但关系数据库也是不可或缺的 - 10 对比项 定义 关系型数据库 • 创建在关系模型基础上，借助于集合代数 等数学概念和方法来处理数据库中的数据 非关系型数据库 • 没有标准定义
谷歌发表 论文介绍 分布式计 算
Hadoop成 为Apache 顶级项目， 重点支持海 量数据分布 式管理和分 布式计算
1946
1951
1956
1961
1970
1974 1979
1991
2001 2003
2008
2011
集团公司网络部
大数据发展背景
- 4 全球信息化发展已步入大数据时代 150亿个设备连接到互联网 全球每秒钟发送 290万封电子邮件 每天有 2.88 万小时视频上传到Youtube Facebook 每日评论达32亿条，每天上传照片近3亿张 ，每月处理数据总量约130万TB 2011年全球产生数据量1.8ZB，预计2020年将增长到 35ZB
聊天记录
Xxxx yyyy... Mm nnn …
存储 索引 效率
一行中各列一起存放， 一行中各列独立存 单行集中存储 放，单列集中存储 海量数据索引既占用 大量空间，且索引效 率会随着数据增长越 来越低 同一行不同列数据类 型不同，压缩效率低 空值列依然占据空间 基于列自动索引， 海量数据查询效率 高，不产生额外存 储 列同数据类型，压 缩效率高 空值不占空间
大数据技术
网络部·网管支撑处 2015年12月
集团公司网络部
-2-目 录一、源自数据的背景与定义 二、大数据的关键技术 三、网管领域应用展望
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集团公司网络部
数据管理技术发展历史
数据管理技术历经人工管理、文件管理、数据库管理等时代，大数据技术的出现使 -3该领域进入了一个新的发展阶段
2001年后，互联网迅 速发展，数据量成倍递 增，量变引起质变，开 始对数据管理技术提出 全新的要求
对称多处理，Symmetrical Multi-Processing ü 有两台以上的服务器，各主机之间共享总线结构， 共享数据存储磁盘 ü 节点数有限制，主要通过提高节点配置来提高整 体处理能力，扩展能力有限 ü 对共享磁盘的访问可能成为瓶颈
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数据存储架构：传统分布式文件与新型分布式文件
• 包括：表存储数据库、键值存储 • 关系模型由关系数据结构、关系操作集合、 数据库、面向文档的数据库等 关系完整性约束三部分组成 接口语言 • SQL（Structured Query Language， 结构化查询语言），对数据库中的数据进 行查询、操作和管理 • Oracel、DB2、Sybase、SQL Server、 Mysql、Postgresql等 • 新型的MPP RDB（Greenplum）也属于 关系型数据库