摘要
随着互联网、物联网等技术的快速发展，全球数据量呈现爆炸式增长，大数据时代已经到来。
大数据的规模之大、种类之多、增长速度之快，对传统数据存储和处理方式提出了严峻挑战，如何高效、安全、可靠地存储和管理大数据成为学术界和工业界共同关注的焦点。
Hadoop作为一种开源的分布式计算框架，因其可扩展性、容错性和低成本等优势，在大数据存储领域得到广泛应用。
本文首先介绍了大数据和Hadoop平台的基本概念，并分析了当前大数据存储面临的挑战和机遇。
然后，本文重点对国内外学者在基于Hadoop的大数据存储策略方面的研究成果进行了综述和分析，包括数据分级存储策略、数据复制策略优化、数据一致性保障机制以及数据安全存储等方面的研究进展。
最后，本文对未来基于Hadoop的大数据存储策略研究方向进行了展望，以期为相关研究提供参考。
关键词：大数据；Hadoop平台；存储策略；数据分级；数据复制；数据安全
##1.1大数据大数据通常指规模巨大、类型多样、增长速度快，且难以用传统数据库技术有效处理的数据集合。
其具有以下特点:海量性(Volume):数据量巨大，通常达到PB甚至ZB级别。
高速性(Velocity):数据生成和处理速度快，实时性要求高。
剩余内容已隐藏，您需要先支付 10元 才能查看该篇文章全部内容！立即支付
以上是毕业论文文献综述，课题毕业论文、任务书、外文翻译、程序设计、图纸设计等资料可联系客服协助查找。
