那么如何处理大数据的存储、计算和分析呢？减少数据读写时间的一个非常简单的方法是同时从多个硬盘上读写数据。例如，如果我们有100个硬盘，每个硬盘都能容纳1%的数据并并行读取，我们可以在不到2分钟的时间内完成2.5小时的数据读写，这是大数据的分布式存储模型。当然，分布式存储服务器的实现还有很多问题需要解决，比如硬件故障。当多个主机用于分布式存储时，如果主机发生故障，则会发生数据丢失。

：存储系统比同类产品读写带宽高一倍以上，保证高通量的数据读写。支持缓存加速功能，加速集群运算速.高稳定：支持RAID7，允许同时损坏三块硬盘，相当于一万年以上丢失一次数据，保证用户数据安全。支持存储间远程，提供数据冗余备份，保证数据安全。低成本：与同等性能的分布式存储相比，nas网络存储服务器加盟，存储设备投资成本降低一半以上。

因此，有一种机制：数据的副本存储在系统中。在系统发生故障时，可以用另一个副本替换它（的团队冗余磁盘阵列就是基于此原理）。其次，如何分割文件是未来需要考虑的一个大问题。例如，我们在Hadoop中使用HDFS时遇到了这个问题，但是框架为我们提供了解决这些问题的方法。开发人员在开发过程中不需要考虑这些问题。类似地，如果我们有一个10tb的文件，我们需要计算一个关键字的出现次数。

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