1、Fusionio大中国区技术总监Tonny Ai与英特尔公司通信和存储基础架构事业部存储部市场总监 Christine M Rice女士谈到了SSD在大数据时代数据中心的应用Tonny Ai表示，让包括非结构化数据的大量数据快速变成信息，不仅仅是服务器要快，存储速度也要跟上CPU的速度，闪存正是针对当前网络存储速度落后的解决方案；quotRAID问题解决故障的标准答案是复制，通常以RAID阵列的形式但Day表示，面对庞大规模的数据时，RAID解决问题的同时可能会制造更多问题在传统RAID数据存储方案中，每个数据的副本都被镜像和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被镜像和存储的数据将需要其本身五倍以上的存储空间；1 数据采集大数据的起始步骤，涉及从各种来源收集数据2 数据管理包括对数据的整理清洗和维护，确保数据的质量和可用性3 数据传输数据在不同系统或存储介质之间的移动和同步过程4 数据存储大数据的存储技术，包括结构化和非结构化数据的存储解决方案5 数据安全保护数据免受未经。

2、比如在当前城市建设中，提倡的生态环境修复生态模型建设中，需要大量调用生态大数据进行分析建模和制定方案但是目前很多 历史 数据因为存储不当而消失，造成了数据的价值的流失 既然生态大数据有这些特点，那么它有哪些存储需求呢？ 当前，生态大数据面临严重安全隐患，强安全的存储对于生态大数据而言势在必行 大数据的。

3、分布式存储是一种将数据分散存储在多个独立的节点上，通过网络连接形成分布式网络架构的存储方式常见的分布式存储系统包括1HDFSHadoop分布式文件系统，可以处理大规模数据2Ceph一种分布式存储系统，可以提供高性能高可靠性和高可扩展性的数据存储服务3GlusterFS一种分布式文件系统，可以处理大；持续的后台维护任务被精心安排，以确保性能稳定，快速响应工作负载的变化Kudu与Impala的深度集成，使得分析查询更加高效，它不仅仅是一个存储引擎，更是一个具备实时分析能力的大数据解决方案综上所述，Kudu凭借其精巧的设计和高效性能，为大数据存储市场提供了一个理想的折中选择，它在随机读写和分析查询；大数据技术主要分为以下几大类1 大数据存储技术这包括数据仓储技术以及Hadoop等分布式存储解决方案2 大数据处理技术涉及Hadoop等大数据处理框架，以及SQLonhadoop等数据查询和分析技术，它们支持复杂的数据查询和交互式分析3 大数据执行和应用技术这一类技术以机器学习数据挖掘为核心，支持大数据。

4、大数据解决方案主要用于存储二进制类型的数据数据还包括了结构化数据和非结构化数据，邮件，Word，图片，音频信息，视频信息等各种类型数据，已经不是以往的关系型数据库可以解决的了非结构化数据的超大规模和增长，占总数据量的80~90%，比结构化数据增长快10倍到50倍，是传统数据仓库的10倍到50倍；数据存储 数据存储指的是如何有效地管理和存储收集的大数据由于大数据具有大规模高速度多样性等特点，数据存储技术需要解决如何高效地存储访问和管理这些数据的问题目前，分布式存储技术云存储技术等是大数据存储的主要手段，它们能够提供大规模可扩展的存储解决方案数据处理 数据处理是大数据流程。

5、数据预处理 为使大数据分析平台能更方便对数据进行处理，同时为了使得数据的存储机制扩展性容错性更好，需要把数据按照相应关联性进行组合，并将数据转化为文本格式，作为文件存储下来数据存储 除了Hadoop中已广泛应用于数据存储的HDFS，常用的还有分布式面向列的开源数据库Hbase，HBase是一种keyvalue。