目前常见的大数据存储方式有哪些?

大数据存储有多种方式，以下是常见的几种： 分布式文件系统：大数据通常会被分割成多个小文件，然后存储在多个分布式文件系统节点上，例如Hadoop的HDFS、Ceph、GlusterFS等。这种方式能够提供高可靠性和高吞吐量的数据存储。

HBase：基于HDFS，支持海量数据读写（尤其是写），支持上亿行、上百万列的，面向列的分布式NoSql数据库。天然分布式，主从架构，不支持事务，不支持二级索引，不支持sql。

大数据存储的三种方式包括：分布式文件系统、NoSQL数据库、数据仓库。首先，分布式文件系统是大数据存储的关键方式之一。这种系统将数据分散存储在多个物理节点上，从而提高了数据的可靠性和可扩展性。Hadoop Distributed File System是分布式文件系统的代表，它是Apache Hadoop项目的一部分。

开源免费的大数据存储-搜索引擎

Nutch - 一个开源Java实现的搜索引擎，提供了运行自己搜索引擎所需的全部工具，包括全文搜索和Web爬虫。 OpenSearch - 一个社区驱动的开源搜索和分析套件，由数据存储和搜索引擎、可视化和用户界面以及服务器端数据收集器组成。

Apache Drill：这是一个用于大数据探索的Apache开源SQL查询引擎，旨在支持对来自现代大数据应用程序的半结构化和快速发展的数据进行高性能分析，同时提供行业标准查询语言ANSI SQL的熟悉度和生态系统。

MongoDB是一个面向文档的数据库管理系统，适用于大数据和实时分析的应用场景。它采用NoSQL数据模型，允许存储大量的结构化、半结构化和非结构化数据。MongoDB是开源的，用户可以免费下载和使用其软件及源代码。此外，MongoDB还提供了丰富的API接口和强大的查询功能。

es和search的区别是什么?

1、功能区别：ES 是一种搜索引擎，而其他搜索引擎可能具有不同的特点和功能。例子：- Solr is another search engine.（Solr 是另一种搜索引擎。）开发语言区别：ES 是使用 Java 开发的，而其他搜索引擎可能使用不同的开发语言。

2、search接介词of侧重“寻找的对象”； 接介词for侧重“寻找的目的”。

3、es是英语单词elastic search的缩写，意为“弹性搜索”。它是一个开源的全文搜索和分析引擎，最初是由Elastic公司开发的。它能够帮助用户快速地搜寻和分析大量的数据，包括文本、数字、地理位置等各种形式的数据。es被广泛应用于企业、网站、电子商务平台等多个领域。es有许多优秀的特点和优势。