Хранение и обработка больших данных сталкиваются со следующими проблемами:

1. Огромный объем данных. Одной из характеристик больших данных является то, что объем данных очень велик, хранение и обработка данных такого большого размера представляют собой проблему. Традиционная система библиотеки данных может быть не в состоянии удовлетворить потребности в больших данных, и необходимо найти решение, подходящее для крупномасштабной обработки данных.
2. Неоднородность данных. Большие данные часто поступают из разных источников данных, которые могут иметь разные форматы, структуры и типы. Хранилище и обработка этих разнородных данных требуют решения преобразования формата данных, интеграции данных и очистки данных, а также других проблем.
3. Характер данных в режиме реального времени. По мере увеличения количества источников данных многие приложения требуют обработки и анализа данных в реальном времени. Столкнувшись с проблемой крупномасштабных данных в реальном времени, необходимо внедрить эффективные технологии хранения и обработки данных, чтобы обеспечить работу в режиме реального времени и точность данных.
4. Конфиденциальность данных и безопасность. Поскольку большие данные могут содержать конфиденциальную информацию, конфиденциальность данных и безопасность является важным вопросом. Обеспечение конфиденциальности и конфиденциальности требует соответствующих мер шифрования, аутентификации и контроля доступа.

Для решения этих проблем можно принять следующие меры:

1. Использование распределенной базы данных и технологии обработки. Используя распределенную базу данных и технологию обработки, данные можно распределить по нескольким серверам, что повышает скорость обработки и емкость данных. Например, используя Hadoop Distributed File Система (HDFS) для хранения и обработки крупномасштабных данных.
2. Используйте большую платформу обработки данных. Используйте большую платформу обработки данных, например Apache. Искра и Апач Flink может предоставить эффективные возможности обработки и анализа. Эти платформы поддерживают распределенные вычисления и вычисления в памяти, способные выполнять крупномасштабные задачи и обеспечивать быстрое время отклика.
3. Интеграция и очистка данных. Для обработки разнородных данных необходимы интеграция и очистка данных для преобразования данных из разных источников данных в единый формат и структуру. Вы можете использовать ETL (извлечение, Transform, Load) инструмент для интеграции и очистки данных.
4. Внедрить технологию обработки данных в реальном времени. Для обработки данных в реальном времени вы можете использовать технологию потоковой обработки, например Apache. Кафка и Апач Шторм. Эти технологии могут обрабатывать и анализировать данные в режиме реального времени для удовлетворения потребностей приложений реального времени.
5. Усиление мер безопасности данных: в целях защиты конфиденциальности и безопасности данных могут быть приняты шифрование данных, аутентификация, контроль доступа и аудит, а также другие меры безопасности. Кроме того, необходимо создать полный механизм резервного копирования и аварийного восстановления данных для обеспечения безопасности данных и их надежности.