传统存储阵列系统通常由以下组件构成： 存储介质：这是阵列系统的基础，通常包括硬盘驱动器（HDD）和固态驱动器（SSD）。HDD提供大容量和较低的成本，而SSD则提供更快的读写速度和较低的能耗。 控制器：控制器是存储阵列的核心，负责管理存储介质的读写操作。
传统存储阵列系统通常包括以下几种主要组件： 硬盘驱动器 （HDD）：这是存储阵列中最基本的存储设备。HDD是一种机械硬盘，通过旋转磁盘和读取磁头来存储和检索数据。 固态硬盘 （SSD）：固态硬盘是一种电子存储设备，它使用闪存芯片来存储数据。与HDD相比，SSD具有更高的读写速度和更低的延迟。
传统存储阵列主要有以下几种： **磁盘阵列（RAID）**：这是一种由多个小型硬盘驱动器（HDD或固态硬盘驱动器SSD）组成的存储设备，它能够提供数据冗余和数据恢复能力，从而提高数据的安全性和可用性。RAID级别包括RAID 0、RAID RAID RAID 6等，它们有不同的数据保护和性能特性。
NAS（Network Attached Storage）网络附加存储 ：是一种将分布、独立的数据进行整合，集中化管理，以便与对不同主机和应用服务器进行访问的技术。SAN的所有文件存储都是在主机这侧完成的。
RAID控制器则是一种硬件设备或软件程序，用于管理计算机或存储阵列中的硬盘驱动器（HDD）或固态硬盘（SSD），使它们能够像逻辑部件一样协同工作。RAID控制器位于操作系统和物理磁盘驱动器之间，提供了一种抽象层次，使应用和操作系统能够按逻辑单元进行数据访问。
1、包括大科学、RFID、感测设备网络、天文学、大气学、基因组学、生物学、大社会数据分析、互联网文件处理、制作互联网搜索引擎索引、通信记录明细、军事侦查、社交网络、通勤时间预测、医疗记录、照片图像和视频封存、大规模的电子商务等。
2、大数据可视化技术主要包括图表、地图、仪表盘等，可以灵活地展示各种类型的数据。此外，随着虚拟现实（VR）、增强现实（AR）等技术的发展，大数据可视化与展示正逐渐向更高层次的交互式体验发展。
3、数据存取：大数据的存储和访问采用不同的技术路径，大致可分为三类。第一类主要应对大规模结构化数据。第二类主要应对半结构化和非结构化数据。第三类应对的是结构化和非结构化数据混合的大数据。 基础架构：包括云存储、分布式文件存储等技术。
Hadoop三大核心组件分别是HDFS、MapReduce和YARN。HDFS是Hadoop生态系统中的分布式文件系统，用于存储大规模数据集。HDFS将数据分布在多个节点上，支持数据冗余备份，确保数据的可靠性和高可用性。它是支持Hadoop分布式计算的基础，可以让Hadoop系统高效地处理大规模数据。
hadoop三大组件是指Hadoop分布式文件系统、MapReduce和Yet Another Resource Negotiator。HDFS：Hadoop分布式文件系统是Hadoop的分布式文件系统，它是将大规模数据分散存储在多个节点上的基础。
Hadoop的三大核心组件是HDFS（Hadoop Distributed File System）、MapReduce和YARN（Yet Another Resource Negotiator）。虽然Hadoop主要用于分布式数据处理，但这些组件也提供了文件的查找和访问功能。 HDFS：HDFS是Hadoop的分布式文件系统，用于存储大规模数据集。
目前开源hadoop只包含hdfs，mr，和yarn，yarn是hadoop2新增组件。hdfs是hadoop分布式文件系统，主要采用多备份方式存储文件，可以对接hive和hbase等产品并存储对应数据。mapreduce是大数据处理并行框架，用户可以编写自己的程序调用mr框架并行的处理大数据，在调用过程中可以调整m和r的数目。
Hadoop三个组件的关系是紧密相连、协同工作的，它们共同构成了Hadoop分布式计算框架的基石，这三个组件分别是：HDFS（Hadoop Distributed File System）、MapReduce和YARN（Yet Another Resource Negotiator）。
Hadoop三个组件的关系是紧密相连、协同工作的，它们共同构成了Hadoop分布式计算框架的基石，实现了大数据的高效存储与计算处理。首先，Hadoop分布式文件系统（HDFS）是Hadoop的核心组件之一，它负责存储海量的数据。HDFS采用主从架构，通过多个数据节点共同存储数据，实现了数据的分布式存储和容错机制。
1、Hadoop Hadoop是用于分布式处理的大量数据软件框架。但是Hadoop以可靠，高效和可扩展的方式进行处理。Hadoop是可靠的，因为它假定计算元素和存储将发生故障，因此它维护工作数据的多个副本以确保可以为故障节点重新分配处理。Hadoop之所以高效是因为它可以并行工作，并通过并行处理来加快处理速度。
2、FineReport FineReport是一款纯Java编写的、集数据展示（报表）和数据录入（表单）功能于一身的企业级web报表工具，只需要简单的拖拽操作便可以设计复杂的中国式报表，搭建数据决策分析系统。
3、Hadoop三大核心组件分别是HDFS、MapReduce和YARN。HDFS是Hadoop生态系统中的分布式文件系统，用于存储大规模数据集。HDFS将数据分布在多个节点上，支持数据冗余备份，确保数据的可靠性和高可用性。它是支持Hadoop分布式计算的基础，可以让Hadoop系统高效地处理大规模数据。
4、大数据主要技术组件：Hadoop、HBase、kafka、Hive、MongoDB、Redis、Spark 、Storm、Flink等。大数据技术包括数据采集，数据管理，数据分析，数据可视化，数据安全等内容。数据的采集包括传感器采集，系统日志采集以及网络爬虫等。
5、SPSS Modeler主要为商业挖掘提供机器学习的算法，同时，其数据预处理和结果辅助分析方面也相当方便，这一点尤其适合商业环境下的快速挖掘，但是它的处理能力并不是很强，一旦面对过大的数据规模，它就很难使用。第三，大数据可视化。在这个领域，最常用目前也是最优秀的软件莫过于TableAU了。