在搭建大数据平台时，应如何选择合适的存储技术？请结合Hadoop生态系统提供参考。

搭建大数据平台时，选择合适的存储技术是关键。Hadoop生态系统中，HDFS（Hadoop Distributed File System）是最常用的存储解决方案。HDFS是一个高度容错的系统，适合在廉价硬件上运行，并提供了高吞吐量的数据访问。HDFS的设计目标是为了存储大量的数据，它采用冗余存储的方式来保证数据的安全性和可靠性。在搭建大数据平台时，HDFS可以与MapReduce计算框架配合使用，实现大规模数据集的处理和分析。

参考资源链接：[2019年江西省职业院校技能大赛大数据技术与应用赛项方案（高职组）(1)(1) (1).docx](https://wenku.csdn.net/doc/646180825928463033b0f1a7?spm=1055.2569.3001.10343)

除此之外，Hadoop生态系统还包括其他的存储技术，如HBase、Hive和Cassandra等。HBase是一个分布式的、面向列的开源数据库，它能够提供实时读/写访问大规模结构化数据。Hive则是一个数据仓库基础构架，它提供了一系列工具来处理大规模数据。Cassandra则是一个分布式NoSQL数据库，它特别适用于需要高可用性和水平扩展性的应用场景。

在选择存储技术时，需要考虑数据的类型、大小、访问频率以及处理需求等因素。例如，如果需要对大量结构化数据进行快速查询和分析，那么Hive可能是更好的选择；如果应用需要支持高并发的读写操作，那么HBase或Cassandra可能更合适。对于需要高容错性和大规模存储的数据集，HDFS仍然是首选。

因此，在搭建大数据平台时，根据具体需求选择合适的存储技术至关重要。如果需要进一步了解Hadoop生态系统中各种存储技术的具体应用场景和优缺点，建议参考《2019年江西省职业院校技能大赛大数据技术与应用赛项方案（高职组）》，该方案提供了丰富的大数据技术应用示例，能够帮助你在实际项目中做出更为明智的技术决策。

参考资源链接：[2019年江西省职业院校技能大赛大数据技术与应用赛项方案（高职组）(1)(1) (1).docx](https://wenku.csdn.net/doc/646180825928463033b0f1a7?spm=1055.2569.3001.10343)