海洋大数据的存储，为您呈现海洋大数据的成果

近年来，互联网与传统产业融合进程加速推进、数据获取技术的革新、移动互联网与位置服务在移动终端的广泛应用导致了数据的爆炸式增长。目前，在海洋领域，随着海洋数据获取手段由传统的人工观测到如今高新信息技术的观测、监测设备的革命性变化，尤其是星罗棋布的人造卫星和数以千万计的各种传感器在海洋环境监测中的应用，导致海洋数据量急剧增长。如：利用传感器对海洋进行远距离非接触观测的卫星遥感；利用机载航空摄影测量设备实现精细化的多要素数据获取的航空遥感；获得定点海洋环境要素数据的海洋站；获取相应的重点海洋要素数据及航行轨迹分布规律的调查船；装载各种传感器设备获得重点区域主要海洋要素数据的浮标；利用超声波无线通信手段获得某区域内海底多要素数据的海底观测系统等。立体化的海洋监测系统具有实时、高精度、高频率的特点，导致海洋数据急剧膨胀；而海洋数据获取手段多样化，导致海洋数据格式呈现多源、异构等特点。多源、多类、多维、敏感、海量以及实时监测的海洋数据成为大数据的典范。对于海洋相关职能部门，如何解决其大量数据存储与有效使用成为其业务核心问题之一，其对数据存储提出了如下要求：

（1）对性能的要求。由于数据存储中心将承载巨大的检索访问量，在巨大庞杂的数据中检索出用户所需的数据信息，将结果快速返回给用户，所以对存储平台的设备性能要求极高。

（2）对空间的要求。海洋大数据海量性、实时性的特征要求数据存储系统在硬件架构和文件系统上大大高于传统技术，要求数据存储空间具有高扩展性，随着实时观测数据的采集，数据存储空间应具有强大的弹性。(www.xing528.com)

（3）对存储模型的要求。海洋大数据的多源性导致海洋数据模态千差万别，包括结构化数据（*.MDB、*.dbf、*.bak、*.dmp等），空间数据（*.shp、*.adf、*.tif、*.jpg、*DEM等），非结构化数据（＊.doc、＊.xls、＊.pdf、＊.txt、＊.xml等）。数据格式的多样性对数据库的一致性（consistency）、可用性（availability）和分区容错性都提出了更高的要求。

（4）对安全的要求。海洋大数据中包含大量机密敏感数据，如长周期的海洋气象、水文、潮位数据，海洋渔业和油气矿产资源数据，大比例尺的海岛暗礁、近海岸线数据，灾害预警与评估等，需要采取数据安全保障的措施。