Hadoop HDFS等，將大量數(shù)據(jù)分散存儲在多臺服務(wù)器上，提高存儲效率降低單點故障風(fēng)險。

對長時間未訪問的數(shù)據(jù)進行歸檔存儲，減少在線存儲資源占用。

通過算法對數(shù)據(jù)進行壓縮，減少實際存儲空間。

針對重復(fù)數(shù)據(jù)進行去重處理，節(jié)省存儲空間。

在具體用到環(huán)保設(shè)備遠(yuǎn)程監(jiān)控與運維平臺時通過收集各種設(shè)備的運行參數(shù)、故障信息等非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，進行存儲和分析，幫助我司更好地了解設(shè)備狀態(tài)，預(yù)測故障，優(yōu)化運維流程。

實時追蹤物流信息，涉及到大量的位置、圖片等非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，對數(shù)據(jù)讀取速度有較高要求。

產(chǎn)生的數(shù)據(jù)可能包含復(fù)雜的實驗結(jié)果、圖像或音頻等非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，強大的數(shù)據(jù)分析能力。

處理大量的車輛軌跡、視頻監(jiān)控等非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，滿足高發(fā)讀寫的需求。