随着云计算的快速发展，一种依托云计算而产生的大数据存储技术逐渐受到互联网用户的欢迎。那么，什么是大数据存储技术包括哪些与传统存储技术的区别在哪本文将具体介绍。
1.大数据存储技术
大数据存储技术分为文件系统和数据库系统两部分。大数据文件系统解决海量且形态各异的数据存储问题，分布式系统的容错问题及大数据中的冗余问题等。目前典型的大数据文件系统有:分布式文件系统GFS(GoogleFileSystem)和Ceph、以流数据访问模式存储超大文件的HDFS(HadoopDistributedFileSys-tem)、基于分布式内存的“低延迟”文件系统Tachyou。
2.大数据存储技术分类
(1)基础架构：云存储、分布式文件存储等。
(3)数据处理：对于采集到的不同的数据集，可能存在不同的结构和模式，如文件、XML树、关系表等，表现为数据的异构性。对多个异构的数据集，需要做进一步集成处理或整合处理，将来自不同数据集的数据收集、整理、清洗、转换后，生成到一个新的数据集，为后续查询和分析处理提供统一的数据视图。
(4)数据存取：大数据的存去采用不同的技术路线，大致可以分为3类。第1类主要面对的是大规模的结构化数据。第2类主要面对的是半结构化和非结构化数据。第3类面对的是结构化和非结构化混合的大数据。
3.大数据存储技术与传统数据存储对比
在数据库系统方面，相对于传统关系型数据库技术，大数据的数据库系统更重视分布式数据存储的一致性问题。根据一致性要求的强弱不同，分布式数据存储策略可分为ACID和BASE两类。ACID是指数据库事务具有的4个特性:原子性(atomicity)、一致性(consistency)、隔离性(isolation)、持久性(durability)，对一致性要求比较强。BASE则指:基本可用(basical-lyavailable)、柔性事务/软状态(soft-state，允许暂时不同步)和最终一致性(eventualconsistency)，对一致性要求较弱。
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