Big data: differenze tra le versioni
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=== Immagazzinamento e integrazione ===
{{vedi anche|Data integration|File system distribuito}}
[[File:DataWarehouse.png|thumb|right|Figura 1: Semplice diagramma di un data warehouse. Il processo [[Extract, transform, load|ETL]] estrae informazioni dai database sorgenti, le trasforma e le carica nel data warehouse.]]
[[File:DataIntegration.png|thumb|right|Figura 2: Semplice diagramma di una soluzione di data-integration. Un progettista di sistema costruisce uno schema mediato attraverso cui gli utenti possono eseguire le query. Il database virtuale si interfaccia con i database sorgenti attraverso un [[wrapper]], se necessario.]]
L’immagazzinamento dei Big Data è un problema che deriva da due necessità: memorizzare ed organizzare enormi dataset non strutturati o semi-strutturati ed allo stesso tempo garantire la loro disponibilità e la capacità di interazione con essi in modo affidabile, veloce e sicuro.
Per rispondere a questi bisogni è stato unito allo sviluppo di infrastrutture hardware per l’archiviazione, anche la creazione di meccanismi per la gestione di questi dati, in particolare file system distribuiti e nuove tipologie di database.
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