大数据技术主要是要解决大规模数据的计算处理问题，但是我们要想对数据进行计算，首先要解决的其实是大规模数据的存储问题。
RAID
大规模数据存储都需要解决 3 个核心问题: 1.数据存储容量的问题 2.数据读写速度的问题 3.数据可靠性的问题
RAID（独立磁盘冗余阵列）技术是将多块普通磁盘组成一个阵列，共同对外提供服务。主要是为了改善磁盘的存储容量、读写速度，增强磁盘的可用性和容错能力。目前服务器级别的计算机都支持插入多块磁盘（8 块或者更多），通过使用 RAID 技术，实现数据在多块磁盘上的并发读写和数据备份。
首先，我们先假设服务器有 N 块磁盘，RAID 0是数据在从内存缓冲区写入磁盘时，根据磁盘数量将数据分成 N 份，这些数据同时并发写入 N 块磁盘，使得数据整体写入速度是一块磁盘的 N 倍；读取的时候也一样，因此 RAID 0 具有极快的数据读写速度。但是 RAID 0 不做数据备份，N 块磁盘中只要有一块损坏，数据完整性就被破坏，其他磁盘的数据也都无法使用了。
RAID 1是数据在写入磁盘时，将一份数据同时写入两块磁盘，这样任何一块磁盘损坏都不会导致数据丢失，插入一块新磁盘就可以通过复制数据的方式自动修复，具有极高的可靠性。
结合 RAID 0 和 RAID 1 两种方案构成了RAID 10，它是将所有磁盘 N 平均分成两份，数据同时在两份磁盘写入，相当于 RAID 1；但是平分成两份，在每一份磁盘（也就是 N/2 块磁盘）里面，利用 RAID 0 技术并发读写，这样既提高可靠性又改善性能。不过 RAID 10 的磁盘利用率较低，有一半的磁盘用来写备份数据。
一般情况下，一台服务器上很少出现同时损坏两块磁盘的情况，在只损坏一块磁盘的情况下，如果能利用其他磁盘的数据恢复损坏磁盘的数据，这样在保证可靠性和性能的同时，磁盘利用率也得到大幅提升。
顺着这个思路，RAID 3可以在数据写入磁盘的时候，将数据分成 N-1 份，并发写入 N-1 块磁盘，并在第 N 块磁盘记录校验数据，这样任何一块磁盘损坏（包括校验数据磁盘），都可以利用其他 N-1 块磁盘的数据修复。
但是在数据修改较多的场景中，任何磁盘数据的修改，都会导致第 N 块磁盘重写校验数据。频繁写入的后果是第 N 块磁盘比其他磁盘更容易损坏，需要频繁更换，所以 RAID 3 很少在实践中使用，因此在上面图中也就没有单独列出。
相比 RAID 3，RAID 5是使用更多的方案。RAID 5 和 RAID 3 很相似，但是校验数据不是写入第 N 块磁盘，而是螺旋式地写入所有磁盘中。这样校验数据的修改也被平均到所有磁盘上，避免 RAID 3 频繁写坏一块磁盘的情况。
如果数据需要很高的可靠性，在出现同时损坏两块磁盘的情况下（或者运维管理水平比较落后，坏了一块磁盘但是迟迟没有更换，导致又坏了一块磁盘），仍然需要修复数据，这时候可以使用RAID 6。
RAID 6 和 RAID 5 类似，但是数据只写入 N-2 块磁盘，并螺旋式地在两块磁盘中写入校验信息（使用不同算法生成）。