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大数据与传统数据安全有何不同？
不同点：大数据安全与传统安全的主要区别体现在数据的规模、处理方式和安全威胁等方面。
1. 数据规模：在大数据时代，数据的规模远远超过了传统数据。
大数据通常涉及数百TB甚至PB级别的数据，而传统数据通常只有GB或MB级别。
因此，大数据安全需要处理更大量的数据，这需要更强大的计算和存储能力，以及对数据的更精细的管理和控制。
2. 处理方式：传统数据处理方式通常是批处理，即对数据进行一次性处理，而大数据处理则采用流式处理，即实时处理数据。
这种处理方式的不同也影响了安全策略的不同。
在大数据安全中，需要更多地考虑实时检测和响应威胁，而传统安全则更多地侧重于防御和抵制威胁。
3. 安全威胁：大数据的开放性和共享性也增加了安全威胁的面。
在大数据时代，数据的来源和去向更加复杂和多样化，数据泄露和篡改的风险也更大。
此外，随着机器学习和人工智能等技术的广泛应用，黑客攻击也更加智能化和自动化，这使得防御变得更加困难。
因此，在面对大数据安全时，传统的安全策略和措施可能已经无法满足需求。
为了保证大数据的安全，需要采用一系列新的技术和方法，例如数据加密、数据脱敏、数据备份、访问控制等。
同时，还需要加强对大数据的监管和管理，以确保大数据的安全和合规性。
最终，大数据安全的目标应该是保护数据的机密性、完整性和可用性，并确保大数据在合法、合规的前提下得到充分利用，为个人和企业创造更多的价值。
大数据时代的储存与分析有何特点？
进行大数据储存分析的计算资源，主要是指用于存储、处理和分析大规模数据集的硬件和软件资源。
从硬件角度来看，大数据储存分析的计算资源包括了高性能计算机、大容量存储设备以及高速网络设备。
高性能计算机如超级计算机，拥有强大的计算能力，能够迅速处理和分析海量的数据。
大容量存储设备如分布式存储系统，可以存储数以百计甚至更多的数据，确保数据的安全与完整。
而高速网络设备则保证了数据在传输过程中的速度和稳定性，是大数据分析的重要基础。
在软件方面，大数据储存分析的计算资源涵盖了数据库管理系统、数据分析工具以及数据可视化软件等。
数据库管理系统如分布式数据库，能够高效地存储和查询大规模数据，支持数据的快速读写操作。
数据分析工具则提供了强大的数据处理能力，包括数据挖掘、机器学习等算法，帮助用户从海量数据中提取有价值的信息。
数据可视化软件则将复杂的数据转化为直观的图表和报告，使分析结果更加易于理解和应用。
举例来说，一个电商平台在进行用户行为分析时，就需要动用这些大数据储存分析的计算资源。
首先，平台通过高性能计算机和大容量存储设备收集并存储用户的浏览、购买等数据。
然后，利用数据库管理系统对这些数据进行整理和归类。
接着，数据分析工具会对这些数据进行深入挖掘，分析用户的消费习惯、喜好等。
最后，通过数据可视化软件将这些分析结果以直观的形式呈现出来，为平台的运营决策提供有力支持。
这就是大数据储存分析的计算资源在实际应用中的一个典型例子。
总的来说，进行大数据储存分析的计算资源是支撑大数据时代的重要基石，它们不仅包括了高性能的硬件设备，还涵盖了各种强大的软件工具，共同为数据的存储、处理和分析提供了强大的支持。
随着技术的不断进步，这些计算资源将越来越丰富和高效，进一步推动大数据在各个领域的广泛应用。
大数据存储与应用特点及技术路线分析
大数据存储与应用特点及技术路线分析
大数据时代，数据呈爆炸式增长。
从存储服务的发展趋势来看，一方面，对数据的存储量的需求越来越大；另一方面，对数据的有效管理提出了更高的要求。
大数据对存储设备的容量、读写性能、可靠性、扩展性等都提出了更高的要求，需要充分考虑功能集成度、数据安全性、数据稳定性，系统可扩展性、性能及成本各方面因素。
大数据存储与应用的特点分析
“大数据”是由数量巨大、结构复杂、类型众多数据构成的数据集合，是基于云计算的数据处理与应用模式，通过数据的整合共享，交叉复用形成的智力资源和知识服务能力。
其常见特点可以概括为3V:Volume、Velocity、Variety(规模大、速度快、多样性)。
大数据具有数据规模大(Volume)且增长速度快的特性，其数据规模已经从PB级别增长到EB级别，并且仍在不断地根据实际应用的需求和企业的再发展继续扩容，飞速向着ZB(ZETA-BYTE)的规模进军。
以国内最大的电子商务企业淘宝为例，根据淘宝网的数据显示，至2011年底，淘宝网最高单日独立用户访问量超过1.2亿人，比2010年同期增长120%,注册用户数量超过4亿，在线商品数量达到8亿，页面浏览量达到20亿规模，淘宝网每天产生4亿条产品信息，每天活跃数据量已经超过50TB.所以大数据的存储或者处理系统不仅能够满足当前数据规模需求，更需要有很强的可扩展性以满足快速增长的需求。
(1)大数据的存储及处理不仅在于规模之大，更加要求其传输及处理的响应速度快(Velocity)。
相对于以往较小规模的数据处理，在数据中心处理大规模数据时，需要服务集群有很高的吞吐量才能够让巨量的数据在应用开发人员“可接受”的时间内完成任务。
这不仅是对于各种应用层面的计算性能要求，更加是对大数据存储管理系统的读写吞吐量的要求。
例如个人用户在网站选购自己感兴趣的货物，网站则根据用户的购买或者浏览网页行为实时进行相关广告的推荐，这需要应用的实时反馈;又例如电子商务网站的数据分析师根据购物者在当季搜索较为热门的关键词，为商家提供推荐的货物关键字，面对每日上亿的访问记录要求机器学习算法在几天内给出较为准确的推荐，否则就丢失了其失效性；更或者是出租车行驶在城市的道路上，通过GPS反馈的信息及监控设备实时路况信息，大数据处理系统需要不断地给出较为便捷路径的选择。
这些都要求大数据的应用层可以最快的速度，最高的带宽从存储介质中获得相关海量的数据。
另外一方面，海量数据存储管理系统与传统的数据库管理系统，或者基于磁带的备份系统之间也在发生数据交换，虽然这种交换实时性不高可以离线完成，但是由于数据规模的庞大，较低的数据传输带宽也会降低数据传输的效率，而造成数据迁移瓶颈。
因此大数据的存储与处理的速度或是带宽是其性能上的重要指标。
所谓多样性，一是指数据结构化程度，二是指存储格式，三是存储介质多样性。
对于传统的数据库，其存储的数据都是结构化数据，格式规整，相反大数据来源于日志、历史数据、用户行为记录等等，有的是结构化数据，而更多的是半结构化或者非结构化数据，这也正是传统数据库存储技术无法适应大数据存储的重要原因之一。
所谓存储格式，也正是由于其数据来源不同，应用算法繁多，数据结构化程度不同，其格式也多种多样。
例如有的是以文本文件格式存储，有的则是网页文件，有的是一些被序列化后的比特流文件等等。
所谓存储介质多样性是指硬件的兼容，大数据应用需要满足不同的响应速度需求，因此其数据管理提倡分层管理机制，例如较为实时或者流数据的响应可以直接从内存或者Flash(SSD)中存取，而离线的批处理可以建立在带有多块磁盘的存储服务器上，有的可以存放在传统的SAN或者NAS网络存储设备上，而备份数据甚至可以存放在磁带机上。
因而大数据的存储或者处理系统必须对多种数据及软硬件平台有较好的兼容性来适应各种应用算法或者数据提取转换与加载(ETL)。
大数据存储技术路线最典型的共有三种：
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。
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。
第二种是基于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。
这里面有几十种NoSQL技术，也在进一步的细分。
对于非结构、半结构化数据处理、复杂的ETL流程、复杂的数据挖掘和计算模型，Hadoop平台更擅长。
第三种是大数据一体机，这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。
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