大数据存储系统架构有哪些

大数据存储系统架构主要可以分为以下几种：

1. 分布式文件系统（Distributed File System）：这是一种将数据分布存储在多个节点上，通过复制和同步的方式保证数据的一致性和可用性的系统。常见的分布式文件系统有Hadoop的HDFS、Amazon的S3等。

2. 分布式数据库（Distributed Database）：这种系统将数据分散存储在多个节点上，每个节点都有自己的一份数据副本，通过复制和同步的方式保证数据的一致性和可用性。常见的分布式数据库有Google的Bigtable、Apache的Cassandra等。

3. 分布式内存计算（Distributed Memory Computing）：这种系统将数据存储在内存中，通过并行处理的方式快速获取数据。常见的分布式内存计算框架有Apache的Dask、Google的Torque等。

4. 分布式搜索引擎（Distributed Search Engine）：这种系统通过分布式的方式提供搜索服务，将大量的数据分散存储在多个节点上，通过索引和查询的方式快速获取数据。常见的分布式搜索引擎有Elasticsearch、Solr等。

5. 分布式流处理（Distributed Stream Processing）：这种系统将数据流分散存储在多个节点上，通过实时处理的方式处理数据。常见的分布式流处理框架有Apache Kafka、Storm等。

6. 分布式缓存（Distributed Caching）：这种系统将数据分散存储在多个节点上，通过缓存的方式提高数据的访问速度。常见的分布式缓存框架有Redis、Memcached等。

7. 分布式机器学习（Distributed Machine Learning）：这种系统将数据分散存储在多个节点上，通过并行处理的方式训练模型。常见的分布式机器学习框架有Apache Spark MLlib、Deeplearning4j等。

8. 分布式云计算（Distributed Cloud Computing）：这种系统将数据和服务分散存储在多个节点上，通过云计算的方式提供服务。常见的分布式云计算平台有Google Cloud、AWS EC2等。

以上这些架构各有优缺点，需要根据具体的业务需求和场景来选择合适的系统架构。