在选择大数据存储系统时，应如何权衡NoSQL、MongoDB、Hadoop和Spark等技术，以适应不同的业务需求和挑战？请结合容量、延退、安全性和成本控制方面给出详细的评估与建议。

选择合适的大数据存储系统是一个复杂的决策过程，涉及到技术特性、业务需求和成本效益分析。首先，我们需要了解NoSQL、MongoDB、Hadoop和Spark等技术的基本特点和适用场景。

参考资源链接：[大数据导论复习重点：NoSQL、分布式计算与存储挑战](https://wenku.csdn.net/doc/701oy60ge8?spm=1055.2569.3001.10343)

NoSQL数据库，如MongoDB，适合处理非结构化数据，具有良好的水平扩展能力，适合快速读写操作，但可能在事务一致性和复杂查询方面有局限。而Hadoop的HDFS适合大规模数据存储，支持批处理，适合数据仓库和离线分析，但在实时数据访问方面表现不佳。Spark作为内存计算框架，适合实时计算和迭代算法，提供了容错性和数据弹性，但对内存的需求较高。在存储方面，Hadoop生态系统提供了HBase、Cassandra等多种NoSQL数据库选择，各有优劣。

对于业务需求，应根据数据的种类、数据访问模式、数据处理需求和安全性要求来选择存储系统。例如，对于需要快速访问的在线分析处理(OLAP)应用，可能更适合Spark；而对于需要大量历史数据存储和离线处理的业务，Hadoop的HDFS是一个好的选择。

在容量问题上，需要考虑存储系统的扩展性，是否可以通过增加更多节点来扩展存储容量。延迟问题则与数据处理速度相关，需要考虑数据读写速度以及计算和存储分离的架构，如Hadoop的HDFS和Spark的组合。

安全性方面，需要评估系统是否支持加密、认证和授权等安全机制。例如，Hadoop生态系统有Kerberos安全认证，而MongoDB提供了丰富的安全特性。成本控制方面，除了考虑硬件和软件的直接成本外，还应考虑运维成本、技术支持和学习曲线。

综上所述，评估和选择存储系统时，建议采取以下步骤：首先，明确业务需求，包括数据类型、处理模式、安全和成本约束；其次，了解各类存储技术的特性；最后，进行技术评估和成本效益分析。对于想要深入了解各种技术及其应用案例的读者，推荐学习《大数据导论复习重点：NoSQL、分布式计算与存储挑战》。这份资料详细讲解了各种大数据技术的优缺点，以及它们在不同场景下的应用，对解决当前问题具有很高的参考价值。

参考资源链接：[大数据导论复习重点：NoSQL、分布式计算与存储挑战](https://wenku.csdn.net/doc/701oy60ge8?spm=1055.2569.3001.10343)