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塊儲存，對象存儲，文件存儲的區(qū)別和聯(lián)系？
對象存儲、文件存儲和塊存儲區(qū)別為：存儲設(shè)備不同、特點(diǎn)不同、缺點(diǎn)不同。
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一、存儲設(shè)備不同
1、對象存儲：對象存儲的對應(yīng)存儲設(shè)備為swift，鍵值存儲。
2、文件存儲：文件存儲的對應(yīng)存儲設(shè)備為FTP、NFS服務(wù)器。
3、塊存儲：塊存儲的對應(yīng)存儲設(shè)備為cinder，硬盤。
二、特點(diǎn)不同
1、對象存儲：對象存儲的特點(diǎn)是具備塊存儲的高速以及文件存儲的共享等特性。
2、文件存儲：文件存儲的特點(diǎn)是一個大文件夾，大家都可以獲取文件。
3、塊存儲：塊存儲的特點(diǎn)是分區(qū)、格式化后，可以使用，與平常主機(jī)內(nèi)置硬盤的方式完全無異。
三、缺點(diǎn)不同
什么是對象關(guān)系數(shù)據(jù)模型？
特點(diǎn)也就是優(yōu)缺點(diǎn)
關(guān)系模型有如下優(yōu)點(diǎn)
1．?dāng)?shù)據(jù)結(jié)構(gòu)簡單
在關(guān)系模型中，數(shù)據(jù)模型是一些表格的框架，實(shí)體通過關(guān)系的屬性（即表格的欄目）表示，實(shí)體之間的聯(lián)系通過這些表格中的公共屬性（可以不同屬性名，但必須同域）表示。結(jié)構(gòu)非常簡單，即使非專業(yè)人員也能一看就明白。
2．查詢與處理方便
在關(guān)系模型中，數(shù)據(jù)的操作較非關(guān)系模型方便，它的一次操作不只是一個元組，而可以是一個元組集合。特別在高級語言的條件語句配合下，一次可操作所有滿足條件的記錄。
3．?dāng)?shù)據(jù)獨(dú)立性很高
在關(guān)系模型中，用戶對數(shù)據(jù)的操作可以不涉及數(shù)據(jù)的物理存儲位置，而只須給出數(shù)據(jù)所在的表、屬性等有關(guān)數(shù)據(jù)自身的特性即可，具有較高的數(shù)據(jù)獨(dú)立性。
4．堅(jiān)實(shí)的理論基礎(chǔ)
與網(wǎng)狀模型和層次模型不同，關(guān)系模型一開始便注重理論研究。在數(shù)據(jù)庫領(lǐng)域?qū)＜业牟恍概ο?，關(guān)系系統(tǒng)的研究日趨完善，而且也促進(jìn)了其它軟件分支如軟件工程的發(fā)展。
大數(shù)據(jù)是什么意思？
大數(shù)據(jù)顧名思義就是海量的數(shù)據(jù)堆在一起，就現(xiàn)成了大數(shù)據(jù)，大數(shù)據(jù)分實(shí)時時間和歷史數(shù)據(jù)，大數(shù)據(jù)又分it數(shù)據(jù)，ot數(shù)據(jù)，視頻時間，圖像數(shù)據(jù)，時空數(shù)據(jù)等多類型數(shù)據(jù)，大數(shù)據(jù)的目的就是實(shí)現(xiàn)更智慧，更智能。大數(shù)據(jù)不去挖掘分析就是一堆無用的數(shù)據(jù)，所以就必須各種行業(yè)應(yīng)用專家去建模，去分析挖掘。因此在大數(shù)據(jù)面前，行業(yè)專家最吃香，碼農(nóng)一抓一大把，模型專家有幾個。對于企業(yè)大數(shù)據(jù)分析挖掘可以為企業(yè)提高效率，提高品質(zhì)，降低成本等等若干優(yōu)點(diǎn)，越是規(guī)模大的企業(yè)，大數(shù)據(jù)挖掘價值越大，給你舉2個例子，一個就是九江某石化公司，沒有進(jìn)行大數(shù)據(jù)挖掘優(yōu)化前年年虧損，挖掘優(yōu)化后，他的效率提高了，他的品質(zhì)提供了，現(xiàn)在每年盈利20多個億，在石化行業(yè)，產(chǎn)品分多個品質(zhì)，提高幾個百分點(diǎn)就是另外一個品質(zhì)，價格差異很大，這些企業(yè)產(chǎn)量相當(dāng)驚人，上升1個百分點(diǎn)都很厲害。再舉個例子，滴滴優(yōu)化分配問題，因?yàn)樗麄円欢螘r間內(nèi)產(chǎn)生數(shù)據(jù)量太大，沒有優(yōu)化前，為了解決實(shí)時性問題，用了幾百萬硬件堆疊，用硬件解決性能問題，優(yōu)化后，一臺筆記本解決，所以學(xué)好數(shù)學(xué)還是很關(guān)鍵的。
大數(shù)據(jù)通常是指最終的數(shù)據(jù)。舉個例子：你用一個飯碗盛了一碗米飯吃完了，人家問你吃了多少？不可能告訴人家你吃了多少粒米飯或者多少口飯，你肯定的會回答我吃了一碗。這就是大數(shù)據(jù)。
大數(shù)據(jù)（英語：Big data），又稱為巨量資料，指的是在傳統(tǒng)數(shù)據(jù)處理應(yīng)用軟件不足以處理的大或復(fù)雜的數(shù)據(jù)集的術(shù)語。
數(shù)據(jù)也可以定義為來自各種來源的大量非結(jié)構(gòu)化或結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。從學(xué)術(shù)角度而言，大數(shù)據(jù)的出現(xiàn)促成廣泛主題的新穎研究。這也導(dǎo)致各種大數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)方法的發(fā)展。大數(shù)據(jù)并沒有統(tǒng)計(jì)學(xué)的抽樣方法；它只是觀察和追蹤發(fā)生的事情。因此，大數(shù)據(jù)通常包含的數(shù)據(jù)大小超出傳統(tǒng)軟件在可接受的時間內(nèi)處理的能力。由于近期的技術(shù)進(jìn)步，發(fā)布新數(shù)據(jù)的便捷性以及全球大多數(shù)政府對高透明度的要求，大數(shù)據(jù)分析在現(xiàn)代研究中越來越突出。
到此，以上就是小編對于對象存儲的好處的問題就介紹到這了，希望這3點(diǎn)解答對大家有用。
分享標(biāo)題：對象存儲對于大數(shù)據(jù)分析和機(jī)器學(xué)習(xí)有什么意義？
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