大数据存储技术综述。 分别对比介绍传统关系型数据库、NoSQL、NewSQL的原理与应用,介绍当前流行的大数据存储平台以及在这些平台上运行的大数据处理引擎,对其优缺点进行了综合阐述。

传统关系型数据库（Traditional Relational Database）是基于关系模型设计的数据库系统，采用结构化查询语言（SQL）进行数据管理和查询。它使用表格来组织和存储数据，并通过主键和外键来建立表之间的关系。传统关系型数据库具有严格的数据一致性和完整性，适用于事务处理和数据一致性要求较高的场景。然而，面对大规模数据的存储和处理需求时，传统关系型数据库存在性能瓶颈。

NoSQL（Not Only SQL）是一类非关系型数据库，相对于传统关系型数据库，它采用灵活的数据模型，去除了表格和固定模式的限制。NoSQL数据库可以根据应用需求选择不同的存储模型（如键值存储、文档存储、列存储、图形数据库等），具有高度可伸缩性和灵活性。NoSQL数据库适用于大规模数据分布式存储和处理，如Web应用中的用户个性化推荐、社交网络分析等。

NewSQL是一种结合了传统关系型数据库和NoSQL的技术方案，旨在提供具备传统关系型数据库的数据一致性和完整性，并具备NoSQL的可伸缩性和高性能。NewSQL数据库采用了新的架构和优化技术，以应对大规模数据的存储和高并发访问的需求。NewSQL数据库适用于需要兼顾传统关系型数据库特性和大规模分布式处理的场景。

当前流行的大数据存储平台包括Hadoop、Apache Cassandra、MongoDB、Amazon S3等。Hadoop是一个开源的分布式计算框架，它基于HDFS（Hadoop分布式文件系统）存储数据，并使用MapReduce进行数据处理。Apache Cassandra是一个高度可伸缩的分布式数据库系统，采用NoSQL数据模型，适用于大规模数据的分布式存储和高可用性需求。MongoDB是一个面向文档的NoSQL数据库，具有灵活的数据模型和高性能的查询功能。Amazon S3是亚马逊提供的对象存储服务，适用于大规模数据的持久性存储和备份。

大数据处理引擎常用的有Apache Spark、Apache Flink、Apache Storm等。Apache Spark是一个快速通用的大数据处理引擎，支持在内存中进行数据计算和分析。Apache Flink是一个分布式流处理框架，具有低延迟、高吞吐量和Exactly-Once语义等特点。Apache Storm是一个开源的分布式实时计算系统，适用于对实时数据进行流式处理和分析。

综合来看，传统关系型数据库适用于需要数据一致性和完整性的场景，但在大规模数据存储和处理方面存在不足。NoSQL数据库和NewSQL数据库更适用于大规模分布式存储和处理的需求，具有高度可伸缩性和灵活性。大数据存储平台和处理引擎的选择应根据具体业务需求和数据特点进行综合评估，以寻找最合适的解决方案。