一、HDFS：大数据存储的基石

1.1 分布式文件系统架构

HDFS（Hadoop Distributed File System）采用主从架构，由NameNode（元数据节点）和DataNode（数据节点）组成。NameNode负责管理文件系统命名空间和客户端访问控制，DataNode存储实际数据块。这种设计实现了数据分块存储和自动容错，单文件默认分块为128MB，通过副本机制（默认3份）保障数据可靠性。

1.2 核心特性解析

• 高吞吐量：流式数据访问模式，适合批量处理场景
• 容错机制：自动检测故障节点并重新复制数据块
• 线性扩展：支持PB级数据存储，集群规模可达数千节点
• 成本优势：基于普通x86服务器构建，硬件成本低廉

1.3 典型应用场景

HDFS特别适合存储非结构化数据，如日志文件、图像、视频等。在电商推荐系统中，HDFS存储用户行为日志，为后续数据分析提供基础数据支撑。某大型电商平台通过HDFS集群存储每日200TB用户行为数据，支撑实时推荐系统运行。

1.4 实践建议

• 小文件问题：建议合并小文件（<128MB）为大文件存储
• 副本配置：根据业务重要性调整dfs.replication参数（1-3）
• 硬件选型：优先选择高转速磁盘（15K RPM）提升I/O性能

二、NoSQL数据库体系解析

2.1 NoSQL技术演进

NoSQL数据库突破了传统关系型数据库的ACID限制，采用BASE模型（Basically Available, Soft state, Eventually consistent）。主要分为四类：键值存储（Redis）、文档存储（MongoDB）、列式存储（HBase）、图数据库（Neo4j）。

2.2 CAP理论实践

NoSQL数据库在CAP（Consistency, Availability, Partition tolerance）三角中进行权衡。例如Cassandra选择AP，HBase选择CP，MongoDB通过配置可调整一致性级别。

2.3 性能优化策略

• 分区键设计：选择高基数字段作为分区键，避免热点问题
• 批量操作：使用批量插入提升写入性能（MongoDB的bulkWrite）
• 索引优化：MongoDB复合索引最多支持32个字段

三、HBase列式存储详解

3.1 架构与数据模型

HBase基于HDFS构建，采用LSM树（Log-Structured Merge-tree）存储引擎。数据模型包含表（Table）、行键（RowKey）、列族（Column Family）、时间戳（Timestamp）四个维度。物理存储按列族分割，适合稀疏数据存储。

3.2 核心操作示例

// HBase Java API示例
Configuration config = HBaseConfiguration.create();
Connection connection = ConnectionFactory.createConnection(config);
Table table = connection.getTable(TableName.valueOf("user_behavior"));
// 插入数据
Put put = new Put(Bytes.toBytes("user123"));
put.addColumn(Bytes.toBytes("cf"), Bytes.toBytes("action"), 
             Bytes.toBytes("click"));
table.put(put);
// 扫描数据
Scan scan = new Scan();
scan.addColumn(Bytes.toBytes("cf"), Bytes.toBytes("action"));
ResultScanner scanner = table.getScanner(scan);
for (Result result : scanner) {
    byte[] value = result.getValue(Bytes.toBytes("cf"), 
                                   Bytes.toBytes("action"));
}

3.3 性能调优要点

• 预分区：创建表时指定分区数，避免自动分区开销
• 压缩配置：选择Snappy或LZO压缩算法减少存储空间
• 内存调优：调整hbase.regionserver.global.memstore.size参数

四、Cassandra分布式数据库

4.1 架构与数据分布

Cassandra采用无中心节点设计，数据通过一致性哈希分布在环形集群中。每个节点维护token范围，使用Gossip协议进行节点间通信。数据复制策略包括SimpleStrategy（单数据中心）和NetworkTopologyStrategy（多数据中心）。

4.2 CQL语言特性

Cassandra Query Language（CQL）类似SQL但有重要区别：

• 不支持JOIN操作
• 必须指定分区键进行查询
• 批量操作使用BATCH语句

-- Cassandra CQL示例
CREATE KEYSPACE ecommerce 
WITH replication = {'class': 'NetworkTopologyStrategy', 
                    'DC1': 3};
CREATE TABLE orders (
    order_id uuid PRIMARY KEY,
    user_id uuid,
    items map<text,int>,
    total decimal
);
INSERT INTO orders (order_id, user_id, items, total)
VALUES (uuid(), 12345, {'product1': 2, 'product2': 1}, 199.99);

4.3 一致性级别配置

Cassandra提供可调的一致性级别：

• ONE：单个节点响应
• QUORUM：大多数节点响应（(replication_factor/2)+1）
• ALL：所有节点响应

4.4 运维最佳实践

• 节点修复：定期运行nodetool repair修复不一致数据
• 监控指标：重点关注read_latency、write_latency、pending_compactions
• 扩容策略：使用bootstrap新节点，避免数据倾斜

五、技术选型决策框架

5.1 选型评估维度

1. 数据模型：结构化/半结构化/非结构化
2. 查询模式：点查/范围查询/聚合分析
3. 一致性要求：强一致/最终一致
4. 扩展性需求：水平扩展/垂直扩展
5. 运维复杂度：团队技术栈匹配度

5.2 典型场景方案

• 时序数据：Cassandra + 时间序列分区键
• 用户画像：HBase + 行键设计（用户ID+时间）
• 日志分析：HDFS + Parquet格式
• 实时推荐：Redis + 内存计算

5.3 混合架构示例

某金融风控系统采用混合架构：

1. 原始交易数据存储在HDFS
2. 实时特征计算使用HBase存储
3. 风险规则引擎通过Cassandra实现低延迟查询
4. 历史数据分析使用Hive on HDFS

六、未来发展趋势

1. 存算分离架构：对象存储+计算层解耦
2. 多模数据库：支持文档、图、时序等多种数据模型
3. AI优化存储：自动预测热点数据并预加载
4. 量子安全存储：后量子密码学加密方案

本文系统梳理了大数据存储领域的核心技术方案，从底层文件系统到上层数据库应用，提供了完整的技术决策框架。实际项目中，建议根据业务需求进行POC测试，结合监控数据持续优化存储架构。