摘要
随着信息技术的飞速发展，全球数据量呈现爆炸式增长，大数据时代已经到来。
海量数据的存储和管理成为亟待解决的关键问题之一。
Hadoop作为一种开源的分布式计算框架，凭借其高可靠性、高扩展性和高容错性等优势，在大数据存储领域得到了广泛应用。
本文首先介绍了Hadoop平台和相关概念，包括HDFS和MapReduce的基本原理，以及大数据存储面临的挑战。
然后，对国内外学者在基于Hadoop的大数据存储策略研究方面取得的成果进行了综述，分析了不同存储策略的优缺点，包括数据存储模型、数据分区与分桶、数据复制与一致性、数据压缩与编码等。
此外，还介绍了一些主要的研究方法，例如实验法、模拟仿真法等。
最后，对基于Hadoop的大数据存储策略未来发展趋势进行了展望，指出了该领域的研究方向和面临的挑战。
关键词：大数据；Hadoop；存储策略；HDFS；MapReduce
1.1大数据
大数据通常指规模巨大、类型多样、增长迅速且难以用传统数据库系统处理的数据集。
其具有四个典型特征，即4V：
Volume（数据量）：指数据的规模，通常达到PB甚至ZB级别。
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