数据结构存储结构设计

来源：南宁达内教育IT培训机构时间：2022/3/23 14:33:36

　　数据结构存储结构设计

　　企业大数据系统平台的搭建，首先需要进行架构规划，合理的架构设计能够使得系统运行及维护，都更加顺畅。在大数据架构当中，大数据存储、大数据计算、任务调度等不同的任务，分属于不同的架构层面。今天我们就从大数据架构培训机构的角度，来聊聊数据结构存储结构设计。

　　大数据系统的数据存储层，根据对一致性（consistency）要求的强弱不同，分布式数据存储策略，可分为D和BASE两大阵营。
　　1、BASE
　　（1）键值存储（Key Value Stores）
　　Dynamo：出自亚马逊，基于键值的高可用的分布式存储系统。Dynamo是牺牲了部分一致性，来换取整个系统的高可用性。
　　Cassandra：来自Facebook，离散分布式结构化存储系统，受亚马逊的Dynamo启发，Cassandra采用的是面向多维的键值或面向列的数据存储格式。
　　（2）面向列的存储（Column Oriented Stores）
　　BigTable：Bigtable是一个基于Google文件系统的分布式数据存储系统，后来为Hadoop的出现提供了基础思想。
　　HBase：Hbase是一个分布式的、面向列的开源数据库。其设计理念源自谷歌的BigTable，用Java语言编写而成。
　　（3）面向文档的存储（Document Oriented Stores）
　　CouchDB：这是一款面向文档的、开源数据存储管理系统。
　　MongoDB：是目前非常流行的一种非关系型(NoSQL)数据库。
　　（4）面向图（Graph）的存储
　　Neo4j：Neo4j是一款目前较为流行的高性能NoSQL图数据库，它使用图来描述数据模型，把数据保存为图中的节点以及节点之间的关系。
　　Titan：Titan是一款Apache许可证框架下的分布式的开源图数据库，特别为存储和处理大规模图而做了大量优化。
　　2、D
　　Megastore：这是一个构建于BigTable之上的、高可用的分布式存储系统。
　　Spanner：这是由谷歌研发的、可扩展的、分布式的、同步复制数据库，支持SQL查询访问。
　　MESA：亦是由谷歌研发的、跨地域复制(geo-replicated)、高可用的、可容错的、可扩展的近实时数据仓库系统。
　　CockroachDB：该系统是由Google前工程师Spencer Kimball开发的Spanner的开源版本。
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