大数据作为当今科技领域的热门话题，正在快速发展和应用。

而要实现大数据的存储、处理和分析，离不开两大核心技术：分布式存储和分布式计算。

下面就让我们一起来了解一下这两大核心技术是如何支撑起大数据的。

什么是分布式存储分布式存储是指将数据存储在多个不同的物理节点上，通过网络连接进行数据的分布存储和管理。

它通过将数据分散存储在不同节点上，具有高可靠性和高性能的特点。

当一台节点发生故障时，其他节点可以顶替其工作，保证数据的可用性。

常见的分布式存储系统有Hadoop的HDFS（HadoopDistributedFileSystem）和Ceph。

分布式存储有什么优势分布式存储系统具有以下优势：1.可扩展性：可以根据需要方便地扩展存储容量，支持海量数据的存储和访问。

2.高可靠性：数据冗余存储在多个节点上，当某个节点发生故障时，系统可以自动切换到其他节点，保证数据的可靠性。

3.高性能：数据可以并行存储和读取，在大规模数据处理时具有较高的处理速度。

4.弹性存储：可以根据需要灵活地增加或减少存储资源，提高资源的利用率。

什么是分布式计算分布式计算是指将一个大型计算任务拆分成多个小任务，分配给不同的计算节点并行计算，最后将结果合并得到最终的计算结果。

分布式计算利用多个计算节点的并行计算能力，提高计算效率。

常见的分布式计算框架有Hadoop的MapReduce和Spark。

分布式计算有什么优势分布式计算系统具有以下优势：1.可扩展性：可以根据需要方便地增加计算节点，提高计算能力。

2.高性能：可以将一个大型计算任务分解成多个小任务，并行计算，加快计算速度。

3.容错性：当某个计算节点发生故障时，系统可以自动将任务重新分配给其他节点，保证计算的连续性。

4.处理大数据：分布式计算系统可以处理海量的数据，提供快速、高效的计算能力。

通过分布式存储和分布式计算这两大核心技术的支撑，大数据在存储、处理和分析方面得到了极大的改善和发展。

未来随着技术的不断进步，分布式存储和分布式计算将继续发挥重要作用，推动着大数据技术的进一步创新和应用。