大数据存储的技术有哪些?存在哪些安全隐患

大数据存储技术是指一种能够可靠、高效、有效地存储和管理海量数据的技术。它结合了计算机科学与数据管理的研究，把多种数据仓库解决方案与分布式存储引擎结合起来，将数据从传统关系数据库迁移到数据湖，从而解决大数据量高性能存储技术上存在的挑战问题。目前，企业为了从大数据中获取重要知识，运用大数据存储技术已成为必要之举。



一、常见的大数据存储技术
1、文件系统存储
文件系统存储是指将数据以文件的形式存放在本地硬盘或云端存储服务器中，存储的文件可以是各种格式的文件，如文本文件、图片文件、音频文件等等。传统的文件系统如NTFS、ext4等都可以用来存储大数据。文件存储是大数据存储技术中最常用到的一种技术，其存储容量大，但缺乏计算能力。

2、分布式文件系统(DFS)存储技术
分布式文件系统存储技术是一种基于分布式文件系统的大数据存储技术。分布式文件系统是一种多节点分布式文件存储方案，分布式文件系统把文件存放在多台服务器上，以实现具有更高的扩展性和容错性的文件存储。常用的分布式文件系统技术有Hadoop HDFS、Ceph和GlusterFS等。Hadoop HDFS是世界上最大的分布式文件系统技术，Ceph和GlusterFS则是更为先进的分布式文件系统技术。

3、分布式数据库
分布式数据库技术是一种使用多个结点共同管理数据的分布式数据库技术。它通过将数据分割到多台服务器上来实现数据的分布式存储，以实现更高的数据扩展性和存储容量。常用的分布式数据库技术有MongoDB、Cassandra、Hbase等。MongoDB是市面上最流行的分布式数据库技术，它具有良好的查询性能，同时还能够在集群环境中实现自动故障转移；Cassandra是Apache开源的分布式NoSQL数据库，它拥有高可用性和高可扩展性；Hbase是Apache开源的分布式列存储数据库技术，它拥有极好的随机读写、突发查询性能以及对存储结构数据的支持。

4、数据湖存储
数据湖是一种利用大数据存储技术将海量原始数据存储在集群中来实现结构化数据管理的技术。用户可以根据自己的业务需求建立数据湖，将不同源自不同结构、存储格式的多源数据集成起来，实现对海量原始数据的溯源追踪与管理。根据数据湖的存储目的，可以将数据湖分为两类：存储类数据湖和分析类数据湖。存储类数据湖是用来将原始数据存储在集群中的技术，而分析类数据湖则侧重于分析大数据，结合数据挖掘和机器学习等技术来挖掘大数据中的隐藏信息。常见的数据湖存储技术有Hadoop数据湖、Greenplum数据湖等。

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