"大数据与分布式计算：解决存储和计算速度难题"

大数据与分布式计算.ppt是一份详细且完整的文档，内容涵盖了大数据与分布式计算的基本概念和应用。在1990年，一个普通的硬盘驱动器仅能存储1370MB的数据，并且传输速度只有4.4MB/s，仅需五分钟就可读取整个磁盘的数据。然而，到了如今，1TB级别的磁盘驱动器是很普遍的了，但传输速度却仅为100MB/s左右，需要花费超过两个半小时的时间来读取整个磁盘的数据。这一问题如何解决呢？磁盘损坏导致数据丢失怎么办？另外，如果需要存储和计算1000T的数据又该如何应对呢？ 为了解决上述问题，人们引入了常用的RAID技术。不同类型的RAID具有不同的访问速度、数据可靠性以及磁盘利用率。其中，RAID0速度很快但可靠性很低，RAID1速度较慢但可靠性很高，RAID10在速度和可靠性之间取得了平衡，RAID5和RAID6则在速度和可靠性之间作了较好的平衡。 另外，HDFS系统也是解决大数据存储和处理问题的一种重要方法。HDFS即Hadoop分布式文件系统，它采用分布式存储的方式，将数据分散存储在多台机器上，从而实现数据的高可靠性和高可扩展性。通过HDFS，用户可以在集群中方便地存储和管理大规模数据，并支持高速的数据处理和计算。HDFS的系统架构包括NameNode和DataNode两个核心组件，NameNode负责管理文件系统的命名空间和数据块映射信息，而DataNode则负责实际的数据存储和读写操作。通过这种分布式的方式，HDFS可以有效地解决大数据存储和计算的问题，同时也能够应对数据丢失和硬件故障等情况。 综上所述，大数据与分布式计算.ppt是一份值得借鉴和下载使用的文档，它详细介绍了大数据存储和处理的问题，并提出了解决方案，包括RAID技术和HDFS系统。作者还提供了联系方式，用户可随时与作者取得联系并讨论相关问题。欢迎大家下载使用这份文档，一起探讨大数据与分布式计算的发展和应用！