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。

在选择大数据平台的存储技术时，首先需要了解你的数据类型和处理需求。例如，是否需要处理结构化数据、非结构化数据或半结构化数据，以及是否需要高速的数据读写或大批量的数据存储。

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)

在大数据平台中，Hadoop生态系统提供了多种存储解决方案。最核心的是HDFS（Hadoop Distributed File System），它是一个高度容错的系统，设计用来在廉价硬件上运行。HDFS适合存储大文件，并且由于其高吞吐量，特别适合批量数据处理。如果你的数据是需要进行大规模批处理，HDFS是一个很好的选择。

对于需要快速读写操作的场景，可以考虑使用HBase。HBase是一个建立在HDFS之上的NoSQL数据库，它支持高并发随机访问大数据集。它适合用于处理高速数据流和实时数据处理。

另外，如果数据是非结构化的，如文本、图像或视频等，可以考虑使用Hadoop生态系统中的其他工具，如Sqoop用于在关系数据库和Hadoop之间进行数据导入导出，而Flume可以用于实时数据的收集。

在选择存储技术时，还需要考虑系统的可扩展性、成本效益以及维护的复杂度。建议在实际应用之前，先进行小规模的试验，以评估所选技术是否满足业务需求和性能期望。

对于想要深入了解大数据平台存储技术的读者，可以查阅《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》，这份文档详细介绍了大数据技术的应用实例和比赛方案，对于学习和掌握大数据平台存储技术有很大的帮助。

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)