传统的数据存储与管理技术有哪些？

一、传统的数据存储与管理技术有哪些？

（1）顺序存储方法： 该方法把逻辑上相邻的结点存储在物理位置上相邻的存储单元里，结点间的逻辑关系由存储单元的邻接关系来体现。

（2）链接存储方法： 该方法不要求逻辑上相邻的结点在物理位置上亦相邻，结点间的逻辑关系由附加的指针字段表示。

（3）索引存储方法： 该方法通常在储存结点信息的同时，还建立附加的索引表。 索引表由若干索引项组成。若每个结点在索引表中都有一个索引项，则该索引表称之为稠密索引（Dense Index）。若一组结点在索引表中只对应一个索引项，则该索引表称为稀疏索引（Spare Index）。

（4）散列存储方法 ： 该方法的基本思想是：根据结点的关键字直接计算出该结点的存储地址。散列的数据访问速度要高于数组，因为可以依据存储数据的部分内容找到数据在数组中的存储位置，进而能够快速实现数据的访问，理想的散列访问速度是非常迅速的，而不像在数组中的遍历过程，采用存储数组中内容的部分元素作为映射函数的输入，映射函数的输出就是存储数据的位置，这样的访问速度就省去了遍历数组的实现，因此时间复杂度可以认为为O（1），而数组遍历的时间复杂度为O（n）。

二、hdfs与传统数据存储对比主要特点？

HDFS与传统数据存储对比主要特点包含

A.数据冗余，硬件容错

B.流式的数据访问

C.适合存储大量大文.

传统的分布式存储，是按每个文件的大小，平分，然后放入特定数量的server中，这样随着每个文件的大小不同，平分后的大小也不同，进而导致每个server中实际存储的数据大小也不同（有较大差异），这样就会导致1 存储负载不均衡 2 网络宽带不均衡 的现象；HDFS的文件系统，是按块为大小，将每个文件（即使大小不同），都分成若干个块，然后将块，平均分配到每个server中（相当于粒度更小，之前是石头为单位，现在是沙子为单位），这样，就会解决传统分布式fs的两个问题。（虽然会有文件末尾的块不是整块（小于128MB），但这点差异很小，可以忽略不计）。

三、传统数据存储和管理技术与大数据时代数据存储和管理技术的区别？

1、数据规模大：传统数据技术主要是利用现有存在关系性数据库中的数据，对这些数据进行分析、处理，找到一些关联，并利用数据关联性创造价值。这些数据的规模相对较小，可以利用数据库的分析工具处理。而大数据的数据量非常大，不可能利用数据库分析工具分析。

2、非结构化数据：传统数据主要在关系性数据库中分析，而大数据可以处理图像、声音、文件等非结构化数据。

3、处理方式不同：因为数据规模大、非结构化数据这两方面因素，导致大数据在分析时不能取全部数据做分析。大数据分析时如何选取数据?这就需要根据一些标签来抽取数据。

四、传统的数据存储的特点有？

传统数据存储

（1）传统应用的架构

主要逻辑是

LVS负责负载均衡；Squid/Varnish承担图片、静态页的缓存功能；Nginx用来做反向代理；

Web服务器处理业务逻辑；数据库存储业务数据；Cache服务器主要用作对象缓存和列表缓存；

其中存在大量能产生access日志的服务器，有效存储日志是一个难题。

（2）传统存储的运行机制

面对上面的业务系统产生的大量日志，传统的处理方式是采用集中存储。

集中存储就是指有一台大型主机或多台主机组成中心节点，数据集中存储于这个中心节点上。

并且整个系统的所有业务单元都集中部署在这个中心节点上，系统所有的功能均由其集中处理。

在集中式系统中，每个终端或客户端仅仅负责数据的录入和输出，而数据的存储与控制处理完全交给主机来完成。

集中式存储最大的特点就是部署结构简单，由于系统往往基于底层性能卓越的大型主机。

因此无须考虑如何对服务部署多个节点，也就不用考虑多个节点之间的分布式协作问题。

共享一个文件系统及其它的物理设备资源，分配存储资源这种工作需要人工干预，由存储管理员来完成。

这种集中式系统也是由关系型业务系统演变而来的。

日志接收服务器通过网络共享、rsync、网络传输等技术，将日志集中到几台磁盘容量很大的大型主机上面。

五、传统的数据存储工具有哪些？

1.Hadoop分布式存储与计算

Hadoop实现了一个分布式文件系统(Hadoop Distributed File System)，简称HDFS。Hadoop的框架最核心的设计就是：HDFS和MapReduce。HDFS为海量的数据提供了存储，MapReduce则为海量的数据提供了计算，因此，需要重点掌握，除此之外，还需要掌握Hadoop集群、Hadoop集群管理、YARN以及Hadoop高级管理等相关技术与操作!

2.Hive

Hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具，可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表，并提供简单的SQL查询功能，可以将SQL语句转换为MapReduce任务进行运行。相对于用Java代码编写MapReduce来说，Hive的优势明显：快速开发，人员成本低，可扩展性(自由扩展集群规模)，延展性(支持自定义函数)。十分适合数据仓库的统计分析。对于Hive需掌握其安装、应用及高级操作等。

3.ZooKeeper

ZooKeeper 是一个开源的分布式协调服务，是Hadoop和HBase的重要组件，是一个为分布式应用提供一致性服务的软件，提供的功能包括：配置维护、域名服务、分布式同步、组件服务等，在大数据开发中要掌握ZooKeeper的常用命令及功能的实现方法。

4.HBase

HBase是一个分布式的、面向列的开源数据库，它不同于一般的关系数据库，更适合于非结构化数据存储的数据库，是一个高可靠性、高性能、面向列、可伸缩的分布式存储系统，大数据开发需掌握HBase基础知识、应用、架构以及高级用法等。

5.Redis

Redis是一个Key-Value存储系统，其出现很大程度补偿了Memcached这类Key/Value存储的不足，在部分场合可以对关系数据库起到很好的补充作用，它提供了Java，C/C++，C#，PHP，JavaScript，Perl，Object-C，Python，Ruby，Erlang等客户端，使用很方便，大数据开发需掌握Redis的安装、配置及相关使用方法。

6.Kafka

Kafka是一种高吞吐量的分布式发布订阅消息系统，其在大数据开发应用上的目的是通过Hadoop的并行加载机制来统一线上和离线的消息处理，也是为了通过集群来提供实时的消息。大数据开发需掌握Kafka架构原理及各组件的作用和使用方法及相关功能的实现。

7.Neo4j

Neo4j是一个高性能的,NoSQL图形数据库，具有处理百万和T级节点和边的大尺度处理网络分析能力。它是一个嵌入式的、基于磁盘的、具备完全的事务特性的Java持久化引擎，但是它将结构化数据存储在网络(从数学角度叫做图)上而不是表中。Neo4j因其嵌入式、高性能、轻量级等优势，越来越受到关注。

8.Cassandra

Cassandra是一个混合型的非关系的数据库，类似于Google的BigTable，其主要功能比Dynamo(分布式的Key-Value存储系统)更丰富。这种NoSQL数据库最初由Facebook开发，现已被1500多家企业组织使用，包括苹果、欧洲原子核研究组织(CERN)、康卡斯特、电子港湾、GitHub、GoDaddy、Hulu、Instagram、Intuit、Netflix、Reddit等。是一种流行的分布式结构化数据存储方案。

9.SSM

SSM框架是由Spring、Spring MVC、MyBatis三个开源框架整合而成，常作为数据源较简单的Web项目的框架。大数据开发需分别掌握Spring、Spring MVC、MyBatis三种框架的同时，再使用SSM进行整合操作。

六、存储器是怎么存储数据的，本质上存储的是什么？

存储器本质上存储的是状态，不同状态对应不同数据。

至于是什么状态，要看是哪种存储技术。

存储技术基本可分为两大类：1、挥发存储器（掉电状态不能保持，数据丢失）；2、非挥发存储器（掉电后状态仍可保存，数据不会丢失，当然有保存的期限）。

1、挥发存储器

例如SRAM，DRAM，存储的是电荷。有、无电荷表示1、0。

2、非挥发存储器

例如EEPROM、Flash，存的也是电荷。有无电荷表示0、1。

光盘是光存储，是靠折射率高低来存储数据。

硬盘是磁存储，是靠磁阻的大小来存储数据。

还有一些新兴的存储技术，PCRAM（相变存储器），MRAM（磁存储器），RRMA（阻变存储器），全息存储器等等。

七、ppt存储失败？

一般有三个原因

一是：PPT文件中的图片分辨率过大，例如4K等图片，这样会导致PPT很卡，最终崩溃

二是：做了科技类PPT时，常会插入视频作为背景，如果PPT页数过多，也会导致占用内存过大而崩溃

三是：文件存储路径过长，或者直接存储在桌面，一旦文件出问题，很难找回。

解决方法：

一：插入图片等素材前检查好，避免出现问题。

二：设置自动保存时间为5分钟

三：一个小时左右，按快捷键【F12】，将PPT另存一份，这样手动备份最保险，作为一个有五年经验的PPT设计师，强烈推荐这个方法。

八、云存储可以存储哪些数据？

云存储可以存储以下数据:

1，员工数据

根据Netwrix公司的研究，所有组织中有50%的员工将数据存储在云中。

2，客户数据

就像员工信息一样，50%的组织都将客户数据存储在云中。

3，财务数据

26%的受访组织将财务数据存储在云中。根据Netwrix公司的研究，41%的金融机构、29%的医疗机构和21%的科技公司将这些敏感数据存储在云中。

4，知识产权（IP）的数据

Netwrix公司的调查发现，有16%的组织将知识产权（IP）数据存储在云中。

5，医疗保健数据

像任何其他特定行业的数据一样，医疗保健数据与有限的受访者相关。

九、磁盘存储与数据库存储的区别？

磁盘存储一般是以文件管理的形式存在，而数据库存储是文件存储的升级，可以去除数据的冗余，并解决数据的独立性问题。

十、hdfs与hbase数据存储区别？

区别：作用不一样

HDFS是分布式文件系统，管理的是存放在多个硬盘上的数据文件，而Hbase管理的是类似于key—value映射的表。

Hbase底层仍然依赖HDFS来作为其物理存储，并且还需要Zookeeper协助提供部分配置服务，包括维护元信息和命名空间等