大数据存储技术的现状是什么？这才是大数据工程师的核心技术

大数据可以抽象地分为大数据存储和大数据分析。两者之间的关系是，大数据存储的目的是支持大数据分析。到目前为止，有两个截然不同的计算机技术领域:大数据存储专注于开发可扩展到PB甚至EB的数据存储平台;大数据分析侧重于在最短的时间内处理大量不同类型的数据集。

大数据存储技术的现状是什么？说到存储，我们都听说过摩尔定律:集成电路的复杂性在18个月内翻倍。因此，存储成本每隔18-24个月就会下降一半。成本的下降也使得大数据可以存储。

例如,谷歌对管理有超过500000台服务器和100万块硬盘,和谷歌继续扩张的计算能力和存储能力,许多这些扩展的基础是基于廉价服务器和普通存储磁盘,大大降低服务成本,所以可以把更多的钱投入研发。

大数据存储技术的现状是什么？例如，Amazon S3是一个面向internet的存储服务。该服务旨在让开发人员更容易地确定网络规模。Amazon S3提供了一个简洁的Web服务界面，允许用户在Web上任何地方、任何时间存储和检索任何大小的数据。该服务使所有开发人员能够访问具有高可伸缩性、可靠性、安全性以及Amazon用于运行其全球web站点网络的快速和廉价速度的相同基础设施。考虑S3的设计指标:在给定的年份内为数据元素提供99.999999999%的持久性和99.99%的可用性，以及同时承受两种设施的数据丢失的能力。

S3非常成功，而且实际上非常有效，S3云中有数万亿存储对象，而且性能相当好。S3云已经存储了数万亿跨地域的对象，而AWS的对象执行请求数量已经达到了百万的峰值。目前，世界各地已有数十万家企业通过AWS运营其全部或部分日常业务。这些企业用户分布在190多个国家，几乎遍布世界各个角落。

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