一、大数据引发存储限制 Hadoop如何走得更远
Hadoop是一个开源项目，它提供了处理大数据的平台。虽然Hadoop的出现已经有一段时日了，但是很多企业现在才开始使用Hadoop。
Hadoop平台旨在解决海量数据引起的问题，尤其是那些混合了复杂、非结构化、结构化信息的数据，这些数据的结构导致其不适合存储在表中。Hadoop在需要支持深度和计算广泛的分析比如集群和定位的情况下运作良好。那么Hadoop对那些寻求充分利用大数据的IT专业人员意味着什么？简单的回答是Hadoop解决了与大数据相关联的最常见的问题：高效的存储和访问海量数据。
Hadoop的内在设计允许其作为一个能够在大量不共享任何内存和磁盘的计算机之间工作的平台运行。考虑到这一点，就能很容易看到Hadoop如何提供额外的价值——网络管理员可以简单的购买许多商品服务器，将它们放在机架上，然后在每台服务器上运行Hadoop软件。
更何况，Hadoop有助于减少大型数据集相关联的管理开销。在操作上，一旦企业的数据加载到了Hadoop平台，软件就会把数据分解成可管理的片段，然后自动将这些数据分配给不同的服务器。数据天然的分布式性质意味着从单一的服务器访问数据是不可能的。Hadoop跟踪数据驻留的位置，并通过创建多个存储副本进一步保护这些信息。这样，系统的伸缩性增强了：如果某个服务器脱机或者失败了，数据可以自动复制已知的正常副本。
Hadoop如何走得更远？
Hadoop进一步分多个步骤处理数据。例如，限制关联传统的、集中式的数据库系统，该数据库系统可能包括了连接到具有多个处理器的服务器级系统的大型磁盘驱动器。在这种情况下，由于磁盘的性能限制，数据分析是有限的，并且，最终还要忍受可购买的处理器数量。
在部署了Hadoop后，集群中的每个服务器都可以通过Hadoop传播分布在集群中的数据的功能参与数据的处理过程。换句话说，一个索引作业向集群中的每个服务器发送代码，然后每个服务器在属于自己的一块数据上进行相关操作，随后处理结果作为一个整体交付。有了Hadoop，过程被视为MapReduce，在MapReduce中，代码和进程被映射到了所有的服务器上而操作结果被减少到了单个数据集上。
Hadoop之所以能够处理海量数据就是因为这个过程。Hadoop传播数据并且能够利用所有的可用集群处理器并行工作来处理复杂计算问题。
二、什么是大数据
1、我理解的大数据就是：数据量大(Volume)、数据种类多样(Variety)、 要求实时性强(Velocity) 。对它关注也是因为它蕴藏的商业价值大(Value)。也是大数据的4V特性。符合这些特性的，叫大数据。 2、对它关注一个原因就它的大价值，比方ebay,建立...
三、解决大数据问题的关键是甚么技术
(1)以服务器为中心的传统的直接存储技术：DAS技术(Direct Attached Storage)。 DAS技术将通用服务器的一部分作为存储设备，该服务器同时提供数据的输入/输出及应用程序的运行。数据访问与操作系统、文件系统和服务程序是紧密相关的。目前，这种以服务器为中心的存储方式已不能适应越来越高的信息存储需求。但是，DAS产品的优势在于价格便宜，在那些数据容量不是很大和对数据安全性要求不是很高的部门还有一定的应用市场。 (2)以数据为中心的网络存储技术：NAS(Network Attached Storage)和SAN(Network Area Storage)。 NAS技术是一种特殊的利用专门的软、硬件构造的专用数据存储服务器，又有“瘦服务器”之称。它将分布的、独立的数据整合为大型集中化管理的数据中心。它将存储设备与服务器分离，单独作为一个文件服务器存在，去掉了通用服务器原有不适用的大多数计算功能，仅保留提供文件系统功能。可用于混合的UNIX/Windows NT局域网，不用购置价格昂贵的多功能服务器。相比较而言，它更适用于一个需要公共文件系统的服务器群，如电子邮件服务器组，Web服务器集群等。 (3)存储区域网(Storage Area Network，SAN)是一种将磁盘或磁带与相关服务器连接起来的高速专用网，采用可伸缩的网络拓扑结构，可以使用光纤通道连接，也可以使用IP协议将多台服务器和存储设备连接在一起。将数据存储管理集中在相对独立的存储区域网内，并可提供SAN内部任意节点之间的多路可选择数据交换。SAN独立于LAN之外，通过网关设备与LAN连接，是一个专门的网络。三个构成要素：网络互连结构、管理软件和存储系统。
四、数据存储：什么是冷存储
众所周知，随着科技的发展，在我们生活和工作中产生的数据越来越多。这些数据中有一大部分都属于冷数据即较长时间之前的状态数据，其特点是较低的访问频率，并且需要最大限度的降低其存储成本，同时要求随时可访问。例如微信和QQ上存储的大量的图片信息，社交媒体，智能互联网时代，大量的社交数据产生，用户通常查看新发布的图片、视频，而对于那些旧的数据，则鲜有人问之。对于照片、视频等这些非结构化数据通常会占用大量存储空间，并且增长速度远远超过其他类型的数据。
根据被访问的频度不同，数据可以被分为“热数据、温数据、冷数据”三种类型。其中，冷数据特指活动不频繁、不会被经常访问甚至永远不会被访问，但仍然需要长期保留的数据。热数据受到业务特征、用户行为乃至监管政策的影响（例如，医院的医学影像文件需要自患者最后一次就诊之日起保存不少于15年），经过一段时间的使用后，绝大部分数据都会迅速变“冷”。因此，数据集合中通常有高达80%的部分属于不常被访问的冷数据。然而，冷数据并非失去价值，大数据、人工智能等新兴业务对海量冷数据进行检索和挖掘的需求依然存在而且日益迫切。
金钱猫云存储架构下的冷存储技术产品采用最前沿的AI技术，通过对存储数据进行智能分析、区分冷热数据、优化存储来达到降低存储系统的整体投资成本及运营成本。据测算可降低服务器硬盘投资成本50%，节省用电50%。金钱猫云存储架构下的冷存储技术产品是一款节资省电造福于民的产品。金钱猫的服务，走进千家万户！
