1、ODS作为数据库到数据仓库的一种过渡形式，与数据仓库在物理结构上不同，能提供高性能的响应时间，ODS设计采用混合设计方式。
2、银行的数据仓库，ODS，历史库的区别和联系 关系数据库：是建立在关系模型基础上的数据库。借助于集合代数等概念和方法来处理数据库中的数据。 数据仓库：是在企业管理和决策中面向主题的、集成的、与时间相关的、不可修改的数据集合。
3、ODS是Operational Data Store的意思。ODS可不是网络用语的流行缩写词，它指的是操作型数据存储，其英文全称是：Operational Data Store。
4、ODS的存在是为了支持企业的日常运作，它的数据特性以主题为中心，集成且实时，既连接着基础业务系统（DB），又为数据仓库（DW）提供基础支持。然而，它并非直接写入，而是存储经过调整的业务源数据，更适合批量查询而非并发读写。设计ODS层时，数据同步策略是关键决策。
5、ODS层（原始数据准备）： 这是数据仓库的基石，原始数据在此进行初步处理，包括数据抽取、清洗和存储。例如，通过日志数据源，如Kafka，接收并整理成Impala外表和Parquet格式，以适应高效的存储和查询。
6、即ODS只是业务数据库的一个备份或者映像，目的是为了使数据仓库的处理和决策支持要求与OLTP系统相隔离，减少决策支持要求对OLTP系统的影响。一般在带有ODS的系统体系结构中的ODS都具备如下几都具备如下几个作用：1） 在业务系统和数据仓库之间形成一个隔离层。
NAS（网络存储）是连接到计算机网络的计算机数据存储服务器。您可以将文件存储在NAS上，并通过Internet访问它们。
NAS（Network Attached Storage：网络附属存储）是一种将分布、独立的数据整合为大型、集中化管理的数据中心，以便于对不同主机和应用服务器进行访问的技术。按字面简单说就是连接在网络上， 具备资料存储功能的装置，因此也称为“网络存储器”。它是一种专用数据存储服务器。
NAS（Network Attached Storage：网络附属存储）按字面简单说就是连接在网络上，具备资料存储功能的装置，因此也称为“网络存储器”。 扩展资料 它是一种专用数据存储服务器。它以数据为中心，将存储设备与服务器彻底分离，集中管理数据，从而释放带宽、提高性能、降低总拥有成本、保护投资。
1、大数据存储模型主要有三种，分别是块存储、文件存储和对象存储。首先，块存储是最基础的一种存储模型，它将数据拆分成固定大小的块，并分别存储这些块。这种模型适用于需要频繁修改数据的场景，如数据库应用。
2、常用的存储架构有：DAS、NAS、SAN SAN是一个存储的区域网络。是由光纤 以及SAN交换机 SAN卡 存储组成。形成一个存储网络。作用于服务器集的作用。 他有自己的传输协议。无法工作在以外网中。成本很高。
3、数据源：所有大数据架构都从源代码开始。这可以包含来源于数据库的数据、来自实时源（如物联网设备）的数据，及其从应用程序（如Windows日志）生成的静态文件。实时消息接收：假如有实时源，则需要在架构中构建一种机制来摄入数据。数据存储：公司需要存储将通过大数据架构处理的数据。
4、大数据存储方式有分布式存储、存储虚拟化等。分布式存储是一种高度容错性、高吞吐量、支持批处理的数据存储方式，适用于大规模数据分析问题。分布式文件系统是存储和管理多个文件，通过集中式存储和分布式文件系统可以提供高吞吐量的数据访问。
5、硬盘存储：硬盘是计算机中主要的存储介质，它包括机械硬盘、固态硬盘和混合硬盘等类型。硬盘可以存储各种类型的数据，包括文档、图片、音频、视频等。磁带存储：磁带是一种顺序存储设备，它可以将数据按照顺序依次存储在磁带上。磁带存储通常用于大规模的数据备份和存档。
6、大数据存储的三种方式有：不断加密：任何类型的数据对于任何一个企业来说都是至关重要的，而且通常被认为是私有的，并且在他们自己掌控的范围内是安全的。然而，黑客攻击经常被覆盖在业务故障中，最新的网络攻击活动在新闻报道不断充斥。