大数据存储的技术有哪些?存在哪些安全隐患

电子计算机的广泛运用，使人类进入大数据时代，各种数据渗透到我们每个人的生活，学习和工作中，大数据不断推动社会进步的同时，也存在一些隐患，今天，我们一起来探讨一下“大数据存储的技术有哪些?是否存在隐患”这个话题。

大数据的主要构成

大数据包括结构化、半结构化和非结构化数据，非结构化数据越来越成为数据的主要部分。据IDC的调查报告显示：企业中80%的数据都是非结构化数据，这些数据每年都按指数增长60%。 大数据就是互联网发展到现今阶段的一种表象或特征而已，没有必要神话它或对它保持敬畏之心，在以云计算为代表的技术创新大幕的衬托下，这些原本看起来很难收集和使用的数据开始容易被利用起来了，通过各行各业的不断创新，大数据会逐步为人类创造更多的价值。

大数据存储

大数据存储的技术

1.数据收集：在大数据的生命周期中，数据采集处于第一个环节。

2.数据存取：大数据的存取采用不同的技术路线，大致可以分为3类。

3.基础架构：云存储、分布式文件存储等。

4.数据处理：将来自不同数据集的数据收集、整理、清洗、转换后，生成到一个新的数据集，为后续查询和分析处理提供统一的数据视图。

5.数据挖掘：开发数据网络挖掘、特异群组挖掘、图挖掘等新型数据挖掘技术;突破用户兴趣分析、网络行为分析、情感语义分析等面向领域的大数据挖掘技术。

6.模型预测：预测模型、机器学习、建模仿真。

7.结果呈现：云计算、标签云、关系图等。

大数据存储

大数据存储的安全隐患

1.大数据遭受异常流量攻击。大数据存储往往采用分布式的方式进行存储，存储的路径视图相对清晰，黑客较为轻易利用相关漏洞，实施不法操作，造成安全问题。

2.大数据信息泄露风险。，当前的大数据数据量并不是固定的，而是在应用过程中动态增加的，但是，传统的数据隐私保护技术大多是针对静态数据的。

3.大数据传输过程中的安全隐患。伴随着大数据传输技术和应用的快速发展，在大数据传输生命周期的各个阶段、各个环节，越来越多的安全隐患逐渐暴露出来。

今天的探讨就到这里了，不知朋友们对大数据存储的技术有没有更多的收获?希望朋友们有机会要多实践，如果在以后的实际操作中还有什么疑惑，可以随时登录本网站进行咨询，朋友们要想更好的进行PDF阅读和PDF翻译的话，欢迎下载福昕阅读器。