1、大数据在存储和管理时用到的关键技术主要包括：分布式存储技术：如Hadoop的HDFS，能够将数据分散地存储在多个节点上，从而实现对海量数据的处理。分布式计算框架：如Hadoop的MapReduce，能够在大量计算机集群上并行地处理大数据，实现大数据的快速分析。
2、硬盘存储：硬盘作为计算机的主要存储介质，包括机械硬盘、固态硬盘和混合硬盘等类型，它们能够存储各类数据，如文档、图片、音频和视频等。 磁带存储：磁带是一种顺序访问存储设备，数据按顺序存储在磁带上。这种存储方式通常用于大数据的备份和长期存档。
3、大数据存储技术有以下一些主要技术：分布式文件系统 分布式文件系统是一种特殊的文件系统，它将数据分散存储在多个服务器或节点上，从而实现对大数据的存储和管理。它能够在分布式环境下提供高性能的文件服务，并且可以扩展系统规模以适应大数据量的增长。
4、分布式存储技术：例如Hadoop的HDFS，它通过将数据分散存储在多个节点上，有效地处理了海量数据的存储问题。 分布式计算框架：例如Hadoop的MapReduce，它能够在庞大的计算机集群上并行处理大数据，从而实现快速的数据分析。
5、大数据需要的技术包括：数据存储技术、数据处理技术、数据分析和挖掘技术，以及数据安全和隐私保护技术。数据存储技术主要是用于高效地存储大量数据，以保证数据能够被快速地访问和持久地保存。大数据技术中所采用的数据存储技术包括分布式文件系统，如Hadoop HDFS等，还有数据库技术如NoSQL数据库等。
6、大数据使用到的技术包括：云计算技术、分布式存储技术、数据挖掘技术、数据分析技术。云计算技术 云计算是大数据技术的重要支撑。大数据的存储和处理需要巨大的计算能力，云计算通过分布式计算、虚拟化等技术，将计算资源池化，按需为用户提供弹性的计算服务。
1、在MySQL中，我们可以用不同的方法来实现分表。其中有以下三种常见的分表方法：（1）垂直分表 垂直分表是将一张表拆分成多张表，每张表只包含部分列。通过这种方法，可以将超过MySQL支持的列数的表分解成更小的表，并减少数据库中每条记录的存储空间。
2、每种内置算法通过不同的属性配置实现特定的数据分片规则，如取模、哈希取模、基于容量和边界范围的分片等。通过实践配置和插入测试数据，可以直观理解算法的实际效果和数据分布情况。ShardingSphere的分片算法和策略组合，为开发者提供了丰富的工具和灵活性，以高效地解决大数据量场景下的数据分片问题。
3、按照数据量进行分表 在处理大数据量的情况下，按照数据量进行分表也是很常见的做法。通常可以将数据分布在多个物理磁盘上，降低了单个磁盘的负载压力，提高了系统的稳定性。
4、拉到内存中之后存储需要8*4*15000000= 460M，这还不算List是的2的n次方这个特点和计算排序等的内存开销，不仅数据库与web应用机器IO扛不住，就是应用自身恐怕也要OOM了。
通过上述分析，我们可以清晰地认识到，在数据化时代，选择合适的储存方式对于确保数据价值的有效挖掘和利用至关重要。块存储、文件存储、以及对象存储各自在不同的场景下展现出独特的价值，为应对数据量巨大、类型多样化、产生速度快以及商业价值高带来的挑战提供了有力的解决方案。
灾难保护存储： 为应对灾难，如火灾和水灾，专门设计的灾难保护存储设备能承受极端环境，确保数据安全。在线存储： 这种解决方案追求低延迟、高效率，断电保护和多种接口，为云服务和企业应用提供了稳定的数据环境，同时也注重节能和安静。
海量存储，PB级无感扩展该用户在线下本地化部署使用数据库或者使用其他的存储为云盘的数据库时，常常需要在容量达到阈值时，提前规划和申购存储资源，可能还需要连带扩容不必要的计算资源。而使用GaussDB（forCassandra）之后，便再无此烦恼。
Couchbase支持千万级海量数据存储 分布式文件系统 如果针对单个大文件，譬如超过100MB的文件，使用NoSQL存储就不适当了。使用分布式文件系统的优势在于，分布式文件系统隔离底层数据存储和分布的细节，展示给用户的是一个统一的逻辑视图。
一般来说，银行的数据都是结构化的、持久性存储的（非结构化的数据一般指电子影像，如客户办理业务的回单扫描图片等），以数据库以及文件方式存储为主。按照交易数据性质，我们可以分为“原始流水数据”和“加工后数据”两种。
海量流水数据提供给客户查询”而言，只是满足了客户的某个功能性需求而已。一般来说，银行的数据都是结构化的、持久性存储的（非结构化的数据一般指电子影像，如客户办理业务的回单扫描图片等），以数据库以及文件方式存储为主。按照交易数据性质，我们可以分为“原始流水数据”和“加工后数据”两种。
1、灾难保护存储： 为应对灾难，如火灾和水灾，专门设计的灾难保护存储设备能承受极端环境，确保数据安全。在线存储： 这种解决方案追求低延迟、高效率，断电保护和多种接口，为云服务和企业应用提供了稳定的数据环境，同时也注重节能和安静。
2、GlusterFS 是一个的开源存储解决方案。 Heketi 是 GlusterFS RESTful volume 的管理界面。它提供了一种便捷的方式让 GlusterFS 具有动态配置的能力。如果没有这种访问权限，用户就必须手动创建 GlusterFS volume 并将其映射到 Kubernetes pv 上。
3、删除不必要的文件和程序：可以通过卸载不常用的程序、删除重复或无用的文件和清理回收站等方式来释放硬盘空间。 移动大文件：将大的文件、文件夹或者媒体文件（如音频、视频）移到外部硬盘、云存储或其他的存储设备上，释放硬盘空间。
4、Oracle数据库 是甲骨文公司的一款关系数据库管理系统。Oracle数据库系统是目前世界上流行的关系数据库管理系统，系统可移植性好、使用方便、功能强，适用于各类大、中、小、微机环境。它是一种高效率、可靠性好的适应高吞吐量的数据库解决方案。
5、首先，让我们深入了解线上冗余存储，它就像数据的守护神，最常见的例子就是RAID 6技术，如EMC和NetApp的高端存储解决方案，凭借其能够承受一个磁盘组（通常包含12-16个磁盘）中高达两个磁盘故障的能力，确保了数据的高可用性。然而，这种高级保护的代价是高昂的设备成本。
6、对价格字段 price 做平均值处理后，字段总金额不变，但脱敏后的字段值都在均值 60 附近。这种方式通过随机移位改变数字数据，偏移取整在保持了数据的安全性的同时保证了范围的大致真实性，比之前几种方案更接近真实数据，在大数据分析场景中意义比较大。