1、选择合适的文件格式，如 Avro、Parquet、ORC 等，可以显著提升数据加载、查询与存储的效率。Avro 格式以其 JSON 格式存储模式、二进制紧凑存储、语言中立的数据序列化能力、对模式演变的强大支持等特点，成为数据湖中存储数据的理想选择。
2、常见的存储格式有Parquet（适合数据分析）、ORC（Hive特有）、TextFile（简单但效率低）、SequenceFile（Hadoop API兼容）和AVRO（灵活且支持多种功能）。压缩格式的选择同样关键，常见的有Deflate、Snappy、ZLib、Gzip、BzipLZ4和LZO等。
3、AVRO是一种基于行的文件格式，常用于Hadoop之外的环境，如Kafka系统。ORC文件格式适用于读取密集型场景，并支持ACID事务，常与Hive组件一起使用。Parquet采用列格式，支持复杂的嵌套结构、高效压缩和编码方案，非常适合一次写入、多次读取的分析任务，尤其与Spark配合使用效果最佳，是Spark的默认格式。
4、Parquet是一个基于列式存储的文件格式，它将数据按列划分进行存储。
MapReduce：分布式计算框架，用于处理大数据量的计算，包括jobtracker和tacktracker等组件。Hive：基于Hadoop的数据仓库，提供SQL-like查询语言HQL，将SQL转换为MapReduce任务在Hadoop上执行。
HBase并不使用标准的SQL进行操作。HBase是一个开源的、分布式的、版本化的、非关系型数据库（NoSQL）。它是使用Hadoop的Hadoop Distributed File System（HDFS）作为底层存储，用来存储和处理大量的数据。
数据库存储：数据库存储用于存储和管理大量的结构化数据。数据库系统通常使用SQL进行操作和管理。常见的数据库系统包括关系型数据库（如MySQL、Oracle）、非关系型数据库（如MongoDB、Redis）等。 网络附加存储（NAS）：网络附加存储是一种将数据存储在网络服务器上的方式。
未来HDFS会继续扩展对于新兴存储介质和服务器架构的支持。另一方面，区别于常用的Tachyon或Ignite，分布式内存文件系统新贵Arrow为列式内存存储的处理和交互提供了规范，得到了众多开发者和产业巨头的支持。区别于传统的关系型数据库，HBase适合于非结构化数据存储。
数据库种类繁多，各有其特点与应用场景。以下是对几种主流数据库的简要介绍： **SQL数据库与NoSQL数据库**：SQL数据库通常指的是关系型数据库，例如Oracle、MySQL、PostgreSQL和SQLite。它们结构清晰，数据通过表格形式组织，适用于事务处理和数据完整性要求高的场景。
目前存储海量数据的技术主要包括NoSQL、分布式文件系统、和传统关系型数据库。随着互联网行业不断的发展，产生的数据量越来越多，并且这些数据的特点是半结构化和非结构化，数据很可能是不精确的，易变的。这样传统关系型数据库就无法发挥它的优势。
对象存储，作为新数据时代下的存储形态，具备扁平化结构管理、自动化数据管理、以及基于策略的数据冗余控制等优势。它提供RESTful API接口，适用于图片、音视频、日志等海量文件的存储，以及利用互联网带宽实现高效下载、配合CDN提供静态内容存储与分发等应用，满足了在新数据时代下数据存储与管理的需求。
海量小文件存储，百亿级文件高效访问 SandStone MOS基于完全分布式的数据和元数据存储架构，为海量小文件存储而生，将企业级NAS存储的千万文件量级提升至互联网规模的百亿级别，帮助企业从容应对几何级增长的海量小文件挑战。
此外，这个方案提供了增量扩展性。为数据湖添加功能跟往里面扔x86服务器一样简单。一个分布式存储平台如有需要将自动添加功能并重新调整数据。删重和压缩 掌握大数据的关键是删重和压缩技术。通常大数据集内会有70%到90%的数据简化。以PB容量计，能节约数万美元的磁盘成本。
产品定义： BC—oNest（Object Nest）是一个以对象形式存储和管理海量非结构化数据的云存储系统。BC—oNest可以为互联网业务和企业用户提供低成本的PB级存储规模，具备高可靠、高安全性和高扩展性的云存储服务。
伴随着互联网的发展，当前，生态大数据在存储方面有具有如下特点： 从数据规模来看，生态数据体量很大，数据已经从TB级跃升到了PB级别。 随着各类传感器技术、卫星遥感、雷达和视频感知等技术的发展，数据不仅来源于传统人工监测数据，还包括航空、航天和地面数据，他们一起产生了海量生态环境数据。