1、行式存储（OLTP），如同积木般按行堆积，适用于频繁的写入操作，如关系型数据库。而列式存储（OLAP）则以列为主导，便于数据分析，特别适合读取密集型场景，比如数据仓库（DW）和数据湖（DA）。为了兼顾不同查询性能，我们还引入了混合存储，巧妙融合了两者的优势，以适应各种查询需求。
2、rar是一种常见的压缩格式，而且，rar是一种专利文件格式，是由俄罗斯人尤金·罗谢尔开发，主要用于数据压缩和归档打包方面，rar的全称为“Roshal ARchive”，翻译为中文就是“罗谢尔的归档之意”。相比于另一种常见的压缩格式zip，rar压缩格式有着更高的压缩比，但也存在着压缩和解压速度较慢的特点。
3、本文介绍的4种大数据存储格式，2个是行式存储，2个是列式存储，但我们可以看到一个共同点：它们都是支持分割的。这是大数据文件结构体系中一个非常重要的特点， 因为可分割使一个文件可以被多个节点并发处理，提高数据的处理速度 。
1、Hadoop三大组件是：HDFS、MapReduce和YARN。 HDFS HDFS是Hadoop Distributed File System的简称，是Hadoop的三大核心组件之一。它是一个高度容错性的系统，通过增加数据冗余的方式来实现数据的持久存储。HDFS提供了在集群中对数据进行流式访问的能力，支持大规模数据集的应用场景。
2、Hadoop三大核心组件分别是HDFS、MapReduce和YARN。HDFS是Hadoop生态系统中的分布式文件系统，用于存储大规模数据集。HDFS将数据分布在多个节点上，支持数据冗余备份，确保数据的可靠性和高可用性。它是支持Hadoop分布式计算的基础，可以让Hadoop系统高效地处理大规模数据。
3、Hadoop的三大核心组件分别是：HDFS（Hadoop Distribute File System）：hadoop的数据存储工具。YARN（Yet Another Resource Negotiator，另一种资源协调者）：Hadoop 的资源管理器。
大数据存储的三种方式包括：分布式文件系统、NoSQL数据库、数据仓库。首先，分布式文件系统是大数据存储的关键方式之一。这种系统将数据分散存储在多个物理节点上，从而提高了数据的可靠性和可扩展性。Hadoop Distributed File System是分布式文件系统的代表，它是Apache Hadoop项目的一部分。
大数据存储的三种主要方式包括： **分布式文件系统**：这种方式将数据分散存储在多个节点上，如Hadoop Distributed File System （HDFS），它专为大规模数据集设计，支持数据的高可靠性和高可扩展性。通过在不同的节点上存储数据的多个副本，即使部分节点失败，也能保证数据的完整性和可用性。
大数据存储的三种方式有：不断加密：任何类型的数据对于任何一个企业来说都是至关重要的，而且通常被认为是私有的，并且在他们自己掌控的范围内是安全的。然而，黑客攻击经常被覆盖在业务故障中，最新的网络攻击活动在新闻报道不断充斥。
大数据存储方式有分布式存储、存储虚拟化等。分布式存储是一种高度容错性、高吞吐量、支持批处理的数据存储方式，适用于大规模数据分析问题。分布式文件系统是存储和管理多个文件，通过集中式存储和分布式文件系统可以提供高吞吐量的数据访问。
大数据存储模型主要有三种，分别是块存储、文件存储和对象存储。首先，块存储是最基础的一种存储模型，它将数据拆分成固定大小的块，并分别存储这些块。这种模型适用于需要频繁修改数据的场景，如数据库应用。
大数据的存储方式的话，总共是有三种方式的，一种是云储存，一种是本机，还有一种是硬盘储存。
1、RAID：SAN/NAS采用RAID磁盘阵列进行存储，而Hadoop框架通过复本来确保数据的可靠性和容错性。DAS采用JBOD磁盘数组进行存储，如果Hadoop节点的内置存储容量较小，可以采用DAS做扩展。如果只是想通过Hadoop做数据归档，没有计算，好吧，SAN/NAS是个选择。
2、Hadoop模式要求服务器与SAN或者NAS进行直接连接存储（DAS）。采用DAS主要有三个原因，在标准化配置的集群中，节点的缩放数以千计，随着存储系统的成本、低延迟性以及存储容量需求不断提高，简单配置和部署个主要的考虑因素。随着极具成本效益的1TB磁盘的普及，可使大型集群的TB级数据存储在DAS之上。
3、第一种是采用MPP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。
4、IBM GPFS可以替代HDFS作为Hadoop架构的底层文件系统/数据存储。Hadoop主要是能够做DAS直连存储，（位于各个节点上的）硬盘是分布式的，数据会拷贝3-4份进行保护。Hadoop不需要高端的产品，不用共享存储，而是用分布式存储，它的成本相比共享存储（比如DS8000）要低。集群存储提供了SAN和NAS结构的优点。
数据存储方式有硬盘存储、固态硬盘、内存、云存储、数据库存储。硬盘存储：硬盘是计算机中最常见的一种存储设备，由一个或多个磁盘盘片和磁盘驱动器组成，是一种机械式存储设备。硬盘存储用于永久存储计算机系统中的数据，通常用于存储操作系统、应用程序和用户数据。
硬盘存储：这是最常用的存储方式，它将数据存储在机械硬盘或固态硬盘中。硬盘存储有各种类型，包括机械硬盘（HDD）和固态硬盘（SSD）。HDD使用旋转的磁盘来存储数据，而SSD则使用闪存芯片。SSD比HDD更快，因为它没有机械移动，但价格也更高。
顺序存储方式 顺序存储方式就是在一块连续的存储区域一个接着一个的存放数据，把逻辑上相连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挂安息来体现。顺序存储方式也称为顺序存储结构，一般采用数组或者结构数组来描述。
数据存储方式有以下几种：（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。由此得到的存储表示称为顺序存储结构（SequentialStorageStructure），通常借助程序语言的数组描述。该方法主要应用于线性的数据结构。
hadoop有高可靠性、高效性、高扩展性、高容错性、成本低的特点。高可靠性。采用冗余数据存储方式，即使一个副本发生故障，其他副本也可以保证正常对外提供服务。高效性。作为并行分布式计算平台，Hadoop采用分布式存储和分布式处理两大核心技术，能够高效地处理PB级数据。高可扩展性。
分布式计算、大数据处理、灵活性、高可靠性、可扩展性。根据查询海致科技网得知，海致算子（Hadoop）是一个分布式计算框架，主要用于处理大规模数据和分布式计算。它具有以下特点：分布式计算：海致算子支持分布式计算，可以处理海量的数据。
hadoop的特点是高容错性、高吞吐量。hadoop是一个由Apache基金会所开发的分布式系统基础架构。它可以使用户在不了解分布式底层细节的情况下，开发分布式程序，充分利用集群的威力进行高速运算和存储。