文章编号：14955 / 分类：互联网资讯 / 更新时间：2024-06-02 01:41:10 / 浏览：次

简介

数据存储对于现代应用程序至关重要。随着数据量持续增长，组织需要一种安全、可扩展且成本效益高的方式来存储和管理数据。分布式存储提供了一种解决方案，它通过将数据分布在多台服务器上，从而提高存储容量、性能和可用性。

分布式存储的实现可能具有挑战性，因为它涉及许多复杂的组件，例如集群管理、数据复制和冗余。Seednet 是一种无缝数据存储解决方案，它通过简化分布式存储基础设施的管理和操作，解决了这些挑战。

Seednet 的优点

Seednet 提供了以下优点：

• 简化：Seednet 抽象了分布式存储系统的复杂或删除节点、调整存储策略并对系统进行故障排除。

  弹性数据存储

  Seednet 使用分布式一致性协议，确保数据在集群中的所有节点之间保持一致。这提供了高可用性，即使在发生节点故障或网络分区的条件下，数据也仍然可用。

  Seednet 还支持多副本存储，可以配置为提供不同的数据冗余级别。管理员可以选择副本的数量、副本的放置以及在节点出现故障时如何自动重建副本。

  经济高效的存储解决方案

  Seednet 采用开源技术和商品化硬件，从而降低了分布式存储的总体拥有成本。通过消除对专有硬件和软件的需求，组织可以节省大量投资并提高投资回报率。

  Seednet 的可扩展架构允许组织按需增加存储容量，以避免为未使用的容量付费。通过这种灵活性，组织可以优化其存储成本并提高效率。

  无缝数据存储的优缺点

  

  优点	缺点
  简化了复杂性	可能缺乏与特定用例相关的特性
  提高了可扩展性	与本地存储相比，延迟可能更高
  增强了高可用性	需要分布式存储方面的专业知识
  降低了成本	管理多节点集群可能更复杂

  结论

  Seednet 无缝数据存储解决方案可通过简化分布式存储基础设施的管理和操作，显着提高组织的数据存储效率。它提供了简化的部署、弹性数据存储和经济高效的存储解决方案，使其成为现代应用程序的理想选择。

  无论是需要扩展到海量数据集、提高应用程序的可用性还是降低存储成本，Seednet 都提供了所需的工具和功能，以实现无缝的数据存储。

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数据的存储方法有哪些

什么是分布式存储

分布式存储是一种数据存储技术，它通过网络使用企业中每台机器上的磁盘空间，这些分散的存储资源构成了虚拟存储设备，数据分布存储在企业的各个角落。

分布式存储系统，可在多个独立设备上分发数据。传统的网络存储系统使用集中存储服务器来存储所有数据。存储服务器成为系统性能的瓶颈，也是可靠性和安全性的焦点，无法满足大规模存储应用的需求。分布式网络存储系统采用可扩展的系统结构，使用多个存储服务器共享存储负载，利用位置服务器定位存储信息，不仅提高了系统的可靠性，可用性和访问效率，而且易于扩展。

分布式存储的优势

可扩展：分布式存储系统可以扩展到数百甚至数千个这样的集群大小，并且系统的整体性能可以线性增长。

低成本：分布式存储系统的自动容错和自动负载平衡允许在低成本服务器上构建分布式存储系统。此外，线性可扩展性还能够增加和降低服务器的成本，并实现分布式存储系统的自动操作和维护。

高性能：无论是针对单个服务器还是针对分布式存储群集，分布式存储系统都需要高性能。

易用性：分布式存储系统需要提供方便易用的界面。此外，他们还需要拥有完整的监控和操作工具，并且可以轻松地与其他系统集成。

杉岩分布式统一存储USP

利用分布式技术将标准x86服务器的HDD、SSD等存储介质抽象成资源池，对上层应用提供标准的块、文件、对象访问接口，

同时提供清晰直观的统一管理界面，减少部署和运维成本，满足高性能、高可靠、高可扩展性的大规模存储资源池的建设需求。

集中式数据处理和分布式数据处理的优缺点

集中式数据处理优点：

1、部署结构简单。

2、数据容易备份，只需要把中央计算机上的数据备份即可。

3、不易感染病毒，只要对中央计算机做好保护，终端一般不需要外接设备，感染病毒的几率很低。

4、总费用较低，中央计算机的功能非常强大，终端只需要简单、便宜的设备。

缺点：

1、中央计算机需要执行所有的运算，当终端很多时，会导致响应速度变慢。

2、如果终端用户有不同的需要，要对每个用户的程序和资源做单独的配置，在集中式系统上做起来比较困难，而且效率不高。

分布式数据处理优点：

1、分布式网络中的每台机器都能存储和处理数据，降低了对机器性能的要求，所以不必购买昂贵的高性能机器，这大大降低了硬件投资成本。

2、扩展性极佳。在当前系统存储或计算能力不足时，可以简单地通过增加廉价PC机的方式来增加系统的处理和存储能力。

3、处理能力极强。庞大的计算任务可以在合理分割后由分布式网络中的机器并行地处理

缺点

1、计算程序全负荷运行时仍会对计算机的各个部件造成一定压力。

2、对项目方来说，参加分布式计算的志愿者不是项目方自己的人员，不是全体可信任，因此必须引入一定的冗余计算机制，才能防止计算错误、恶意作弊等。

扩展资料

分布式计算为信息不只分布在一个软件或计算机上，而是分布于多个软件上，可以用多台或一台计算机同时运行若干个软件，通过网络实现信息的共享。与其他算法相比，分布式算法有明显的优势：

1、共享资源更加方便。

2、能够实现计算负载的平衡，用多台计算机同时处理任务。

3、可以根据实际需要合理选择适当的计算机运行该程序。计算机分布式计算的灵魂是平衡负载和共享资源。分布式计算具有高效、快捷、准确的优势

分布式存储和传统存储比较在哪些应用场景比较有优势

1、分布式存储优势

分布式存储可以使生产系统在线运行的情况下进行纵向扩展（Scale-Up）或横向扩展（Scale-Out），且存储系统在扩展后可以达到容量与性能均线性扩展的效果。其具有以下特性：

高性能

分布式存储系统能够将所有存储节点的处理器资源、硬盘资源、网络资源进行整合，将任务切分给多台存储节点，进行并发数据处理，避免了单个硬盘或设备造成的瓶颈，提升整个集群的处理能力。分布式存储系统具有良好的性能扩展能力，可以满足应用程序对存储性能不断增长的要求。

高扩展性

分布式存储系统通过扩展集群存储节点规模从而提高系统存储容量、计算和性能的能力，通过增加和升级服务器硬件，或者指通过增加存储节点数量来提升服务能力。分布式存储系统支持在线增加存储节点，对前端业务透明，系统整体性能与存储节点数量呈线性关系。

高可用性

分布式存储系统同时基于硬件及软件设计了高可用机制，在面对多种异常时（如存储节点宕机、网络中断、硬盘故障、数据损坏等）仍可提供正常服务，提高分布式存储系统硬件的可用性可以通过增加存储节点数量或者采用多种硬件冗余机制保证。分布式存储系统多采用副本机制或纠删码机制保证数据的高可用性，副本机制可以提供较高的数据冗余度，但会降低存储系统有效空间的利用率，纠删码机制可以在保证一定数据冗余度的情况下，大幅提高存储系统的有效空间利用率。

高安全性

分布式存储系统支持可靠的权限控制及互信确认机制，同时采用私有的数据切片及数据编码机制，可以从多重角度保证集群系统不受恶意访问和攻击，保护存储数据不被窃取。

2、分布式存储应用场景

分布式的“四高”特性，使得其在高性能计算、大数据视频云及大数据分析等应用场景中有着广泛的应用。

高性能计算场景

在如气象气候、地质勘探、航空航天、工程计算、材料工程等领域，基于集群的高性能计算，已成为必需的辅助工具。集群系统有极强的伸缩性，可通过在集群中增加或删减节点的方式，在不影响原有应用与计算任务的情况下，随时增加和降低系统的处理能力。根据不同的计算模式与规模，构成集群系统的节点数可以从几个到成千上万个。这些业务对后端的存储系统提出了新的需求，包括统一的存储空间、高效率的文件检索、高带宽的吞吐性能，高可靠的数据安全保障等。

大数据视频云应用场景

随着视频高清技术及超高清技术的普及，视频大数据应用场景，如雪亮工程、平安城市、广电媒资、影视制作、视频网站等领域，对存储设备提出了大容量、高读写性能、高可靠性、低延时及可扩展性等需求。针对这样大规模视频数据应用场景，就需要一个技术先进、性能优越的存储系统作为后端数据存储的支撑者。

大数据分析应用场景

伴随着互联网技术及人工智能的发展，各种基于海量用户/数据/终端的大数据分析及人工智能业务模式不断涌现，同样需要充分考虑存储功能集成度、数据安全性、数据稳定性，系统可扩展性、性能及成本各方面因素。

在数据爆发增长的“数字时代”，软件定义的分布式存储是存储技术高速发展的结晶，并具有着很大的成长空间，必将应用于更广泛的大数据业务场景。

分布式存储的优点有哪些？

分布式存储的六大优点分布式存储往往采用分布式的系统结构，利用多台存储服务器分担存储负荷，利用位置服务器定位存储信息。 它不但提高了系统的可靠性、可用性和存取效率，还易于扩展，将通用硬件引入的不稳定因素降到最低。 优点如下：1. 高性能一个具有高性能的分布式存户通常能够高效地管理读缓存和写缓存，并且支持自动的分级存储。 分布式存储通过将热点区域内数据映射到高速存储中，来提高系统响应速度;一旦这些区域不再是热点，那么存储系统会将它们移出高速存储。 而写缓存技术则可使配合高速存储来明显改变整体存储的性能，按照一定的策略，先将数据写入高速存储，再在适当的时间进行同步落盘。 2. 支持分级存储由于通过网络进行松耦合链接，分布式存储允许高速存储和低速存储分开部署，或者任意比例混布。 在不可预测的业务环境或者敏捷应用情况下，分层存储的优势可以发挥到最佳。 解决了目前缓存分层存储最大的问题是当性能池读不命中后，从冷池提取数据的粒度太大，导致延迟高，从而给造成整体的性能的抖动的问题。 3. 一致性与传统的存储架构使用RAID模式来保证数据的可靠性不同，分布式存储采用了多副本备份机制。 在存储数据之前，分布式存储对数据进行了分片，分片后的数据按照一定的规则保存在集群节点上。 为了保证多个数据副本之间的一致性，分布式存储通常采用的是一个副本写入，多个副本读取的强一致性技术，使用镜像、条带、分布式校验等方式满足租户对于可靠性不同的需求。 在读取数据失败的时候，系统可以通过从其他副本读取数据，重新写入该副本进行恢复，从而保证副本的总数固定;当数据长时间处于不一致状态时，系统会自动数据重建恢复，同时租户可设定数据恢复的带宽规则，最小化对业务的影响。 4. 容灾性在分布式存储的容灾中，一个重要的手段就是多时间点快照技术，使得用户生产系统能够实现一定时间间隔下的各版本数据的保存。 特别值得一提的是，多时间点快照技术支持同时提取多个时间点样本同时恢复，这对于很多逻辑错误的灾难定位十分有用，如果用户有多台服务器或虚拟机可以用作系统恢复，通过比照和分析，可以快速找到哪个时间点才是需要回复的时间点，降低了故障定位的难度，缩短了定位时间。 这个功能还非5. 扩展性6. 存储系统标准化

分布式存储是什么?

什么是分布式存储系统？ 就是将数据分散存储在多 *** 立的设备上分布式存储是什么？选择什么样的分布式存储更好？ 分布式存储系统，是将数据分散存储在多 *** 立的设备上。 传统的网络存储系统采用集中的存储服务器存放所有数据，存储服务器成为系统性能的瓶颈，也是可靠性和安全性的焦点，不能满足大规模存储应用的需要。 分布式网络存储系统采用可扩展的系统结构，利用多台存储服务器分担存储负荷，利用位置服务器定位存储信息，它不但提高了系统的可靠性、可用性和存取效率，还易于扩展。 联想超融合ThinkCloud AIO超融合云一体机是联想针对企业级用户推出的核心产品。 ThinkCloud AIO超融合云一体机实现了对云管理平台、计算、网络和存储系统的无缝集成，构建了云计算基础设施即服务的一站式解决方案，为用户提供了一个高度简化的一站式基础设施云平台。 这不仅使得业务部署上线从周缩短到天，而且与企业应用软件、中间件及数据库软件完全解耦，能够有效提升企业IT基础设施运维管理的效率和关键应用的性能什么是分布式数据存储 定义：分布式数据库是指利用高速计算机网络将物理上分散的多个数据存储单元连接起来组成一个逻辑上统一的数据库。 分布式数据库的基本思想是将原来集中式数据库中的数据分散存储到多个通过网络连接的数据存储节点上，以获取更大的存储容量和更高的并发访问量。 近年来，随着数据量的高速增长，分布式数据库技术也得到了快速的发展，传统的关系型数据库开始从集中式模型向分布式架构发展，基于关系型的分布式数据库在保留了传统数据库的数据模型和基本特征下，从集中式存储走向分布式存储，从集中式计算走向分布式计算。 特点： 1.高可扩展性：分布式数据库必须具有高可扩展性，能够动态地增添存储节点以实现存储容量的线性扩展。 2 高并发性：分布式数据库必须及时响应大规模用户的读/写请求，能对海量数据进行随机读/写。 3. 高可用性：分布式数据库必须提供容错机制，能够实现对数据的冗余备份，保证数据和服务的高度可靠性。 分布式块存储和 分布式文件存储有是什么区别 分布式文件系统（dfs）和分布式数据库都支持存入，取出和删除。 但是分布式文件系统比较暴力，可以当做key/value的存取。 分布式数据库涉及精炼的数据，传统的分布式关系型数据库会定义数据元组的schema，存入取出删除的粒度较小。 分布式文件系统现在比较出名的有GFS（未开源），HDFS（Hadoop distributed file system）。 分布式数据库现在出名的有Hbase，oceanbase。 其中Hbase是基于HDFS，而oceanbase是自己内部实现的分布式文件系统，在此也可以说分布式数据库以分布式文件系统做基础存储。 统一存储和融合存储以及分布式存储的区别 统一存储具体概念： 统一存储，实质上是一个可以支持基于文件的网络附加存储（nas）以及基于数据块的SAN的网络化的存储架构。 由于其支持不同的存储协议为主机系统提供数据存储，因此也被称为多协议存储。 基本简介： 统一存储（有时也称网络统一存储或者NUS）是一个能在单一设备上运行和管理文件和应用程序的存储系统。 为此，统一存储系统在一个单一存储平台上整合基于文件和基于块的访问，支持基于光纤通道的SAN、基于IP的SAN（iSCSI）和NAS（网络附加存储）。 工作方式： 既然是一个集中化的磁盘阵列，那么就支持主机系统通过IP网络进行文件级别的数据访问，或通过光纤协议在SAN网络进行块级别的数据访问。 同样，iSCSI亦是一种非常通用的IP协议，只是其提供块级别的数据访问。 这种磁盘阵列配置多端口的存储控制器和一个管理接口，允许存储管理员按需创建存储池或空间，并将其提供给不同访问类型的主机系统。 最通常的协议一般都包括了NAS和FC，或iSCSI和FC。 当然，也可以同时支持上述三种协议的，不过一般的存储管理员都会选FC或iSCSI中的一种，它们都提供块级别的访问方式，和文件级别的访问方式（NAS方式）组成统一存储。 分布式存储支持多节点，节点是什么，一个磁盘还是一个主控？ 一个节点是存储节点的简称，存储节点一般是一个存储服务器（必然带控制器），服务器之间通过高速网络互连。 现在越来越多的存储服务器使用arm CPU+磁盘阵列节省能耗，提高“容量能耗比”。 分布式文件系统有哪些主要的类别？ 分布式存储在大数据、云计算、虚拟化场景都有勇武之地，在大部分场景还至关重要。 /message/ 下面简要介绍*nix平台下分布式文件系统的发展历史： 1、单机文件系统 用于操作系统和应用程序的本地存储。 2、网络文件系统（简称：NAS） 基于现有以太网架构，实现不同服务器之间传统文件系统数据共享。 3、集群文件系统 在共享存储基础上，通过集群锁，实现不同服务器能够共用一个传统文件系统。 4、分布式文件系统 在传统文件系统上，通过额外模块实现数据跨服务器分布，并且自身集成raid保护功能，可以保证多台服务器同时访问、修改同一个文件系统。 性能优越，扩展性很好，成本低廉。 分布式存储都有哪些，并阐述其基本实现原理 神州云科 DCN NCS DFS2000（简称DFS2000）系列是面向大数据的存储系统，采用分布式架构，真正的分布式、全对称群集体系结构，将模块化存储节点与数据和存储管理软件相结合，跨节点的客户端连接负载均衡，自动平衡容量和性能，优化集群资源，3-144节点无缝扩展，容量、性能岁节点增加而线性增长，在 60 秒钟内添加一个节点以扩展性能和容量。 什么是Hadoop分布式文件系统 10分 分布式文件系统（Distributed File System）是指文件系统管理的物理存储资源不一定直接连接在本地节点上，而是通浮计算机网络与节点相连。 Hadoop是Apache软件基金会所研发的开放源码并行运算编程工具和分散式档案系统，与MapReduce和Google档案系统的概念类似。 HDFS（Hadoop 分布式文件系统）是其中的一部分。 分布式文件存储系统采用什么方式 一。 分布式Session的几种实现方式1.基于数据库的Session共享2.基于NFS共享文件系统3.基于memcached 的session，如何保证 memcached 本身的高可用性？4. 基于resin/tomcat web容器本身的session复制机制5. 基于TT/Redis 或 jbosscache 进行 session 共享。 6. 基于cookie 进行session共享或者是：一、Session Replication 方式管理 (即session复制) 简介：将一台机器上的Session数据广播复制到集群中其余机器上 使用场景：机器较少，网络流量较小 优点：实现简单、配置较少、当网络中有机器Down掉时不影响用户访问 缺点：广播式复制到其余机器有一定廷时，带来一定网络开销二、Session Sticky 方式管理 简介：即粘性Session、当用户访问集群中某台机器后，强制指定后续所有请求均落到此机器上 使用场景：机器数适中、对稳定性要求不是非常苛刻 优点：实现简单、配置方便、没有额外网络开销 缺点：网络中有机器Down掉时、用户Session会丢失、容易造成单点故障三、缓存集中式管理 简介：将Session存入分布式缓存集群中的某台机器上，当用户访问不同节点时先从缓存中拿Session信息 使用场景：集群中机器数多、网络环境复杂优点：可靠性好 缺点：实现复杂、稳定性依赖于缓存的稳定性、Session信息放入缓存时要有合理的策略写入二。 Session和Cookie的区别和联系以及Session的实现原理1、session保存在服务器，客户端不知道其中的信息；cookie保存在客户端，服务器能够知道其中的信息。 2、session中保存的是对象，cookie中保存的是字符串。 3、session不能区分路径，同一个用户在访问一个网站期间，所有的session在任何一个地方都可以访问到。 而cookie中如果设置了路径参数，那么同一个网站中不同路径下的cookie互相是访问不到的。 4、session需要借助cookie才能正常 工作 。 如果客户端完全禁止cookie，session将失效。 是无状态的协议，客户每次读取web页面时，服务器都打开新的会话......

分布式存储是什么？

分布式存储系统，是将数据分散存储在多台独立的设备上。 传统的网络存储系统采用集中的存储服务器存放所有数据，存储服务器成为系统性能的瓶颈，也是可靠性和安全性的焦点，不能满足大规模存储应用的需要。 分布式网络存储系统采用可扩展的系统结构，利用多台存储服务器分担存储负荷，利用位置服务器定位存储信息，它不但提高了系统的可靠性、可用性和存取效率，还易于扩展。 分布式和集中式存储集中存储的优缺点是，物理介质集中布放;视频流上传到中心对机房环境要求高，要求机房空间大，承重、空调等都是需要考虑的问题。 分布存储，集中管理的优缺点是，物理介质分布到不同的地理位置;视频流就近上传，对骨干网带宽没有什么要求;可采用多套低端的小容量的存储设备分布部署，设备价格和维护成本较低;小容量设备分布部署，对机房环境要求低。 链乔教育在线旗下学硕创新区块链技术工作站是中国教育部学校规划建设发展中心开展的“智慧学习工场2020-学硕创新工作站 ”唯一获准的“区块链技术专业”试点工作站。 专业站立足为学生提供多样化成长路径，推进专业学位研究生产学研结合培养模式改革，构建应用型、复合型人才培养体系。

集中式存储和分布式存储有什么区别_分布式存储和集中式存储的优缺点及选择

分布式数据库采用PC服务器本地存储的分布式部署模式，便于横向扩展；

集中式数据库采用服务器集中存储的部署架构，扩展受限制。

云存储的优点和隐患

科技的进步，让信息的表现形式变得多种多样：文字、图片、音频、视频......我们需要存储的信息类型变多了，所需要的存储空间也响应地变大了。特别是对于信息内容更复杂的企业来说，存储、保护企业的数据，是一件刻不容缓的事情。

如今，云存储相比起传统的存储方式，更受企业的青睐。那么，云存储到底是什么呢？

得益于云计算技术的发展，云服务器越来越多地应用到我们生产、生活的方方面面中。云存储实际上是云计算中有关数据存储、归档、备份的一个部分，是一种创新服务。云存储就是将数据存储在云服务器中，企业的用户可以根据获得的权限对存储的数据进行访问、下载等操作。而想要实现这个存储的过程，企业需要向云服务器服务商租用或购买云服务的存储空间，服务商则根据需要企业的需求，将存储资源池提供给企业存储数据。

云存储有哪些优势？

云存储是通过分布式、虚拟化、智能配置等技术，实现海量、可弹性扩展、低成本、低能耗的共享存储资源。与传统存储方式相比，云存储方式在功能上有许多进步：

1、云服务器可以根据存储容量的增加，拓展服务器的性能、数据的存取速度。

2、用户可以根据存储策略等需求，按需对云服务器进行升级；在存储容量上，用户只需交付实际使用的容量的租用费用，降低了成本。

3、云存储的私密性和安全性比传统存储方式更高。

4、服务器的技术升级和数据迁移工作更为便捷了。

从以上云存储功能的进步来看，我们可以了解到，云存储的优势有哪些。

削减用户成本：采用了“随用随付”的模式，降低使用成本；由设备供应商对设备进行维修，减少用户损耗；同时也是其具有可拓展性。

访问性降低：受权限的用户可以在任何设备上访问和共享数据。

对数据备份：对所需存储数据进行备份，保证数据的完整性，意味着其能够在灾难面前，快速恢复数据。

你的企业使用云存储了吗？

大数据的分布式数据库的发展趋势如何(分布式数据库的优点)

现在大数据是一个十分火热的技术，这也使得很多人都开始关注大数据的任何动态，因为大数据在某种程度上来说能够影响我们的生活。在这篇文章中我们就给大家介绍一下大数据的分布式数据库的发展趋势，希望这篇文章能够帮助大家更好理解大数据的分布式数据库的发展趋势。

其实不论是Hadoop还是分布式数据库，技术体系上两者都已经向着计算存储层分离的方式演进。对于Hadoop来说这一趋势非常明显，HDFS存储与YARN调度计算的分离，使得计算与存储均可以按需横向扩展。而分布式数据库近年来也在遵循类似的趋势，很多数据库已经将底层存储与上层的SQL引擎进行剥离。传统的XML数据库、OO数据库、与pre-RDBMS正在消亡；新兴领域文档类数据库、图数据库、Table-Style数据库与Multi-Model数据库正在扩大自身影响；传统关系型数据库、列存储数据库、内存分析型数据库正在考虑转型。可以看到，从技术完整性与成熟度来看，Hadoop确实还处于相对早期的形态。直到今天，很多技术在很多企业应用中需要大量的手工调优才能够勉强运行。同时，Hadoop的主要应用场景一直以来面向批处理分析型业务，传统数据库在线联机处理部分不是其主要的发展方向。同时Hadoop技术由于开源生态体系过于庞大，同时参与改造的厂商太多，使得用户很难完全熟悉整个体系，这一方面大大增加了开发的复杂度，提升了用户使用的难度，另一方面则是各个厂商之间维护不同版本，使得产品的发展方向可能与开源版本差别逐渐加大。

而分布式数据库领域经历了几十年的磨练，传统RDBMS的MPP技术早已经炉火纯青，在分类众多的分布式数据库中，其主要发展方向基本可以分为“分布式联机数据库”与“分布式分析型数据库”两种。对比Hadoop与分布式数据库可以看出，Hadoop的产品发展方向定位，与分布式数据库中列存储数据库相当重叠而在高并发联机交易场景，在Hadoop中除了HBase能够勉强沾边以外，分布式数据库则占据绝对的优势。目前，从Hadoop行业的发展来看，很多厂商而是将其定位改变为数据科学与机器学习服务商。因此，从商业模式上看以Hadoop分销的商业模式基本已经宣告结束，用户已经体验到维护整个Hadoop平台的困难而不愿被强迫购买整个平台。大量用户更愿意把原来Hadoop的部件拆开灵活使用，为使用场景和结果买单，而非平台本身买单。另外一个细分市场——非结构化小文件存储，一直以来都是对象存储、块存储，与分布式文件系统的主战场。如今，一些新一代数据库也开始进入该领域，可以预见在未来的几年中，小型非结构化文件存储也可能成为具备多模数据处理能力的分布式数据库的战场之一。

我们在这篇文章中给大家介绍了很多有关大数据分布数据库的发展前景，通过这篇文章我们不难发现数据库的发展是一个极其重要的内容，只有搭建分布式数据库，大数据才能够更好地为我们服务。

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