摘要
随着工业4.0时代的到来，工业生产过程产生了海量的结构化和非结构化数据，这些数据被称为工业大数据。
工业大数据的有效存储和管理是进行数据分析、挖掘和利用的前提，对于提高生产效率、优化生产流程、降低生产成本具有重要意义。
传统的集中式存储系统难以满足工业大数据的海量、高速、多样等特点，而基于Hadoop的分布式存储系统具有可扩展性强、容错性好、成本低廉等优势，成为工业大数据存储的理想选择。
本文首先分析了工业大数据的特点和存储需求，然后介绍了Hadoop分布式文件系统HDFS的架构和原理，接着重点研究了基于Hadoop的工业大数据分布式存储系统的设计与实现，包括系统架构设计、数据存储模型设计、数据读写策略设计、系统安全机制设计等关键技术，最后进行了系统测试与评估。
实验结果表明，本系统能够有效地存储和管理工业大数据，具有良好的性能和可扩展性。
关键词：工业大数据；分布式存储；Hadoop；HDFS；数据安全
1相关概念#1.1工业大数据工业大数据是指在工业生产过程中产生的海量、高速、多样化的数据集合，具有以下特点：海量性:数据规模巨大，通常达到PB甚至EB级别。
高速性:数据产生和处理速度快，要求存储系统具备高吞吐量。
多样性:数据类型多样，包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据。
价值密度低:数据中蕴含的价值信息相对较少，需要进行深度挖掘和分析才能提取有用信息。
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