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1 存储方式
1.1 块存储
块存储就好比硬盘一样，直接挂载到主机，一般用于主机的直接存储空间和数据库应用的存储。它分两种形式：
- DAS：一台服务器一个存储，多机无法直接共享，需要借助操作系统的功能，如共享文件夹。
- SAN：金融电信级别，高成本的存储方式，涉及到光纤和各类高端设备，可靠性和性能都很高，除了贵和运维成本高，基本都是好处。
云存储的块存储：具备SAN的优势，而且成本低，不用自己运维，且提供弹性扩容，随意搭配不同等级的存储等功能，存储介质可选普通硬盘和SSD。
1.2 文件存储
文件存储与较底层的块存储不同，上升到了应用层，一般指的就是NAS ，一套网络储存设备，通过TCP/IP进行访问，协议为NFSv3/v4。由于通过网络，且采用上层协议，因此开销大，延时肯定比块存储高。一般用于多个云服务器共享数据，如服务器日志集中管理、办公文件共享。
1.3 对象存储
对象存储具备块存储的高速以及文件存储的共享等特性，较为智能，有自己的CPU、内存、网络和磁盘，比块存储和文件存储更上层，云服务商一般提供用户文件上传下载读取的Rest API，方便应用集成此类服务。
1.4 总结
- 块存储：是和主机打交道的，如插一块硬盘。
- 文件存储：NAS，网络存储，用于多主机共享数据。
- 对象存储：跟自己开发的应用程序打交道，如网盘。
它们的层级是越来越高。
2 大数据的存储方式
2.1 分布式系统
分布式系统包含多个自主的处理单元，通过计算机网络互连来协作完成分配的任务，其分而治之的策略能够更好的处理大规模数据分析问题。主要包含以下两类：
- 分布式文件系统：存储管理需要多种技术的协同工作，其中文件系统为其提供最底层存储能力的支持。分布式文件系统 HDFS 是一个高度容错性系统，被设计成适用于批量处理，能够提供高吞吐量的的数据访问。
- 分布式键值系统：分布式键值系统用于存储关系简单的半结构化数据。典型的分布式键值系统有Amazon Dynamo，以及获得广泛应用和关注的对象存储技术（Object Storage）也可以视为键值系统，其存储和管理的是对象而不是数据块。
2.2 NoSQL数据库
关系型数据库已经无法满足Web 2.0的需求。主要表现为：无法满足海量数据的管理需求、无法满足数据高并发的需求、高可扩展性和高可用性的功能太低。
NoSQL数据库的优势：可以支持超大规模数据存储，灵活的数据模型可以很好地支持Web 2.0应用，具有强大的横向扩展能力等，典型的NoSQL数据库包含以下几种：键值数据库、列族数据库、文档数据库和图形数据库。
2.3 云数据库
云数据库是基于云计算技术发展的一种共享基础架构的方法，是部署和虚拟化在云计算环境中的数据库。云数据库并非一种全新的数据库技术，而只是以服务的方式提供数据库功能。云数据库所采用的数据模型可以是关系数据库所使用的关系模型（微软的SQLAzure云数据库都采用了关系模型）。同一个公司也可能提供采用不同数据模型的多种云数据库服务。
3 大数据存储技术路线
3.1 MPP架构的新型数据库集群
采用MPP（Massive Parallel Processing）架构的新型数据库集群，重点面向行业大数据，采用Shared Nothing架构，通过列存储、粗粒度索引等多项大数据处理技术，再结合MPP架构高效的分布式计算模式，完成对分析类应用的支撑，运行环境多为低成本PC Server，具有高性能和高扩展性的特点，在企业分析类应用领域获得极其广泛的应用。
这类MPP产品可以有效支撑PB级别的结构化数据分析，这是传统数据库技术无法胜任的。对于企业新一代的数据仓库和结构化数据分析，目前最佳选择是MPP数据库。
3.2 基于Hadoop的技术扩展
基于Hadoop的技术扩展和封装，围绕Hadoop衍生出相关的大数据技术，应对传统关系型数据库较难处理的数据和场景，例如针对非结构化数据的存储和计算等，充分利用Hadoop开源的优势，伴随相关技术的不断进步，其应用场景也将逐步扩大，目前最为典型的应用场景就是通过扩展和封装Hadoop来实现对互联网大数据存储、分析的支撑。对于非结构、半结构化数据处理、复杂的ETL（Extract-Transform-Load）流程、复杂的数据挖掘和计算模型，Hadoop平台更擅长。
3.3 大数据一体机
大数据一体机是一种专为大数据的分析处理而设计的软、硬件结合的产品，由一组集成的服务器、存储设备、操作系统、数据库管理系统以及为数据查询、处理、分析用途而特别预先安装及优化的软件组成，高性能大数据一体机具有良好的稳定性和纵向扩展性。
4 分布式文件系统
下面列举了常用的分布式文件系统：
- GFS也就是Google File System，Google公司为了存储海量搜索数据而设计的专用文件系统。尽管Google公布了该系统的一些技术细节，但Google并没有将该系统的软件部分作为开源软件发布。
- HDFS（Hadoop Distributed File System）源于Google在2003年10月份发表的GFS（Google File System） 论文，它其实就是 GFS 的一个克隆版本。
开源 http://hadoop.apache.org/ - Ceph是加州大学圣克鲁兹分校的Sage weil攻读博士时开发的分布式文件系统。由于ceph使用btrfs文件系统，而btrfs文件系统需要Linux 2.6.34以上的内核才支持。
开源 https://ceph.com/ - Lustre是源自Linux和Cluster的混成词。最早在1999年，由皮特·布拉姆创建的集群文件系统公司开始研发，于2003年发布Lustre 1.0。采用GNU GPLv2开源码授权。 开源 http://lustre.org/
- 适合存储小文件、图片的分布文件系统有：
MogileFS（https://github.com/mogilefs/）
mooseFS（https://moosefs.com/）
FastFS（https://github.com/happyfish100/fastdfs）
TFS（http://tfs.taobao.org/）
GridFS（https://www.mongodb.com）
参考文献：
- chen yue . https://www.zhihu.com/question/21536660/answer/33279921
- 大数据的存储方式 . http://www.sohu.com/a/117867612_421062
- 三种最典型的大数据存储技术路线 . https://www.cnblogs.com/liangxiaofeng/p/5166795.html
- 各种分布式文件系统简介及适用场景 . https://blog.csdn.net/rickiyeat/article/details/53895987
