因此，有一种机制：数据的副本存储在系统中。在系统发生故障时，可以用另一个副本替换它（的团队冗余磁盘阵列就是基于此原理）。其次，如何分割文件是未来需要考虑的一个大问题。例如，我们在hadoop中使用hdfs时遇到了这个问题，但是框架为我们提供了解决这些问题的方法。开发人员在开发过程中不需要考虑这些问题。类似地，如果我们有一个10tb的文件，我们需要计算一个关键字的出现次数。
交换期间，服务可能会暂时中断。不过，这些服务在移交后会正常运作。因此，双系统热备份不是无缝的、不间断的，但它可以---在发生系统故障时能够快速恢复正常服务，而不会影响业务。如果没有双系统热备份，一旦存储服务器出现故障，服务可能会中断数小时，这可能会对服务造成---影响。需要强调的另一点是，存储器，存储服务器故障是比交换机和存储设备故障更高的概念。
那么如何处理大数据的存储、计算和分析呢？减少数据读写时间的一个非常简单的方法是同时从多个硬盘上读写数据。例如，如果我们有100个硬盘，每个硬盘都能容纳1%的数据并并行读取，我们可以在不到2分钟的时间内完成2.5小时的数据读写，这是大数据的分布式存储模型。当然，分布式存储服务器的实现还有很多问题需要解决，比如硬件故障。当多个主机用于分布式存储时，如果主机发生故障，则会发生数据丢失。
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