大数据存储

pandas提供了多种函数，可以高效地将各种表格型数据文件（如CSV、文件）读取为DataFrame对象，其中read_csv和read_table是最常用的。这些函数不仅快速，而且灵活，适用于大规模数据处理和存储优化。

《数据仓库的建立》是William H.Inmon的著作，详细探讨了大数据时代下数据仓库的理论与实践方法。该书着重于如何建立和优化数据存储解决方案，以应对现代企业数据管理的挑战。

HDFS: 大数据分布式存储核心揭秘Hadoop+Spark大数据技术（微课版） 作者：曾国荪、曹洁本章深入剖析 HDFS（Hadoop 分布式文件系统），带您探索大数据存储的奥秘： 分布式文件系统架构：揭开 HDFS 架构的神秘面纱，深入讲解 NameNode、DataNode 和 Secondary NameNode 等核心组件的功能与协作机制。 数据存储原理：剖析 HDFS 如何将海量数据切片存储在集群节点上，并探究数据副本机制如何保障数据高可用性。 文件读写流程：以图解的方式详细展示 HDFS 文件的读写流程，让您对数据在集群中的流动过程一目了然。 HDFS 优化与实践：分享 HDFS 的性能优化技巧，并结合实际案例，展示 HDFS 在不同场景下的应用。通过本章学习，您将深刻理解 HDFS 的工作原理，掌握构建高可靠、高可扩展的大数据存储平台的关键技术。

Hibari是一款专为生产环境设计的强大大数据存储系统，以分布式、有序键值对为特色。其采用链复制技术确保数据的强一致性、高可用性和耐用性，特别适用于需要频繁读写大数据的业务场景。基于Erlang和Elixir开发，具备优秀的可扩展性和稳定性。通过Thrift实现跨语言交互，支持Java、Python、C++等多种编程语言，为开发者提供灵活的使用体验。作为NoSQL数据库，Hibari解决了大规模数据存储和访问的挑战，是处理大体积数据的理想选择。

《大数据存储与可视化技术研究手册》是一部重要的学术资源，探讨了大数据分析和技术在多学科领域中的作用，帮助深入理解大数据在建筑模式、程序系统和计算能源等广泛主题上的应用。本出版物适合寻求当前研究和应用主题的专业人士、研究人员和学生。

Hive是基于Hadoop的一款大数据存储与分析工具，专门用于数据的提取、转换和加载，能够高效存储、查询和分析存放在Hadoop中的海量数据。

大数据处理中，内存中的数据表示至关重要。不同类型的树状数据结构被系统用来有效访问大数据。选择适合内存表示的简洁数据结构是个挑战。提出了解决大数据内存表示问题的多种方案，重点介绍了几种高效的树状数据结构。数据挖掘在处理决策过程中发挥关键作用，探讨了不同数据处理方法及其规则。通过对比不同数据结构，推荐了几种流行的简洁数据结构，以提高大数据计算机系统RAM中数据的处理效率。

人们收集并抽取出一个应用所需要的大量数据之后，应将其保存起来以供进一步加工处理。数据库的定义是长期储存在计算机内、有组织的、可共享的大量数据集合。

此教材全面阐述大数据技术，涵盖基本原理、存储技术、处理方法和分析方法，并详细介绍其在不同领域的应用，为读者搭建通往大数据知识领域的桥梁，指引读者深入探索大数据技术。

Druid大数据实时分析存储框架，涵盖了精彩的PPT分享内容，支持交互式查询。可以执行即席查询以毫秒为单位，用于分组、筛选和数据聚合。Druid非常适合驱动多租户用户界面应用程序。