在這個數據爆炸的時代，產生的數據量不斷增加。從GB、TB、PB和ZB中挖掘數據的價值也是企業追求的最終目標。但是，如果你想挖掘海量數據，首先要考慮的是海量數據的存儲及計算，那么很多企業都是選擇用分布式存儲服務器來進行的。

說到數據存儲，磁盤上讀寫數據的速度是個問題，早在20世紀90年代初，硬盤的平均存儲容量約為1克，讀取速度約為4.4 MB/s。

讀取一個硬盤大約需要5分鐘，但現在磁盤的容量約為1 TB，這比這個還要多，差不多大一千倍。

但是硬盤的讀取速度是每秒100兆字節，讀硬盤需要2.5小時。因此，如果它基于太字節的數據分析，從磁盤讀取數據需要幾天時間，更不用說計算和分析了。

那么如何處理大數據的存儲、計算和分析呢？減少數據讀寫時間的一個非常簡單的方法是同時從多個硬盤上讀寫數據。

例如，如果我們有100個硬盤，每個硬盤都能容納1%的數據并并行讀取，我們可以在不到2分鐘的時間內完成2.5小時的數據讀寫，這是大數據的分布式存儲模型。

當然，分布式存儲服務器的實現還有很多問題需要解決，比如硬件故障。當多個主機用于分布式存儲時，如果主機發生故障，則會發生數據丟失。

因此，有一種復制機制：數據的副本存儲在系統中。在系統發生故障時，可以用另一個副本替換它（著名的團隊冗余磁盤陣列就是基于此原理）。

其次，如何分割文件是未來需要考慮的一個大問題。例如，我們在Hadoop中使用HDFS時遇到了這個問題，但是框架為我們提供了解決這些問題的方法。

開發人員在開發過程中不需要考慮這些問題。類似地，如果我們有一個10tb的文件，我們需要計算一個關鍵字的出現次數。

遍歷整個文件并計算關鍵字出現次數的傳統方法效率特別低。將來，我們將能夠在不同的地圖服務器上使用分布式存儲。

換句話說，如果數據分布在100臺服務器上，關鍵字統計的效率可以提高幾十倍，這時選擇分布式存儲服務器就再好不過了

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