交通大数据有哪些

交通大数据的存储模式通常采用分布式存储方式。分布式存储是指将数据分散存储在多个节点上，并通过某种方式将这些节点组成一个整体，提供数据存储和访问服务。

在交通大数据存储中，常用的分布式存储系统包括Hadoop和Spark。Hadoop是由Apache基金会开发的一个分布式存储和计算框架，可以高效地处理大规模数据并提供分布式存储服务。Spark是Hadoop的扩展，增加了内存计算功能，可以更快地完成任务。

在具体实施中，交通大数据常常采用Hadoop HDFS HBase的组合。HDFS是Hadoop的分布式文件系统，用于存储交通大数据的原始数据文件。HBase是Hadoop的NoSQL数据库，提供快速读写能力在交通大数据处理中可以用于存放处理后的数据结果。

除了Hadoop和Spark，还有一些存储型数据库如MongoDB、Cassandra等也被广泛使用，这些数据库的共通点是高吞吐量、高容错性和高可用性。

交通大数据存储模式需要满足高可靠性、高效性、可扩展性等要求，分布式存储可以满足这些要求，适合存储海量的交通大数据。

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