大数据架构中的数据存储与管理：从分布式文件系统到NoSQL数据库
1. 引言
在现代大数据架构中，数据存储与管理是核心问题之一。海量数据的存储不仅要求支持高并发的读写操作，还需要确保数据的高可靠性和可扩展性。传统的关系型数据库已经无法满足大数据处理的需求，分布式文件系统和NoSQL数据库成为了大数据存储的主流选择。
本文将深入探讨大数据存储的关键技术，包括分布式文件系统（如HDFS）、NoSQL数据库（如MongoDB、Cassandra）和其他大数据存储解决方案。通过代码示例，我们将展示如何在实际应用中使用这些技术进行高效的数据存储与管理。
2. 数据存储层的关键技术
大数据存储层的主要目标是提供高效、可扩展、可靠的数据存储解决方案。常见的大数据存储技术可以分为以下几类：
2.1 分布式文件系统（如HDFS）
HDFS（Hadoop Distributed File System）是最早被广泛应用于大数据存储的分布式文件系统。HDFS具有高容错性和高吞吐量，适合存储大规模数据集。
- HDFS的核心特点：
- 高可扩展性：通过增加节点，HDFS可以水平扩展，支持存储PB级别的数据。
- 容错性