硬盘读写速度现在怎么都达不到千兆， ssd读也达不到。（特殊设备除外，貌似看到新闻说有实验室的产品读写速度可以过G）
不过可以采取，写入缓冲的方式，数据先保存在内存，再写入到硬盘，不过缺点怕掉电。
读的话，采取分布式的读，可以达到很高的吞吐量。
网络传输的话，问题在于怎么保证传输稳定和不出错######这对内存的要求很高啊，而且还不能耽误其他程序对内存的使用，这个内存我觉得应该很大吧######
引用来自“十一文”的答案
硬盘读写速度现在怎么都达不到千兆， ssd读也达不到。（特殊设备除外，貌似看到新闻说有实验室的产品读写速度可以过G）
不过可以采取，写入缓冲的方式，数据先保存在内存，再写入到硬盘，不过缺点怕掉电。
读的话，采取分布式的读，可以达到很高的吞吐量。
网络传输的话，问题在于怎么保证传输稳定和不出错
这么说来， 在顺序存取方面 ， 网络传输速度相对与硬盘 io 速度还是有优势的，不知道这么理解是否成立。
因为机放内部设备间千兆网卡很常见，传输速度相当快，并且成本相对硬盘少许多。
######看贴不跟帖，帖子要沉了。需要顶。 无论对错。发表点个人观点也好。不能让它沉。
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"千兆网卡很常见", 這裡 “
千兆” 是指1000M bits, 大概也就100M Bytes。 Intel SSD 520 Sequential Read 已经可高达550M Bytes per second, 顺序写可高达275M Bytes per second.######回复
@十一文 : 现在的HBA卡4G的已经很通用了，好像12G的都出来了，一般服务器都有好几个接口的，再来个负载均很啥的，网络传输不是问题######汗 查了哈 还真是这样。擦我out了！######网络允许帮定双网卡。所以，网络传输可以更快点，相对来说，速度提升技术性难度小点。 磁盘阵列是否回更好？ 光线通讯用的网卡是否会更快点。
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顺便提点应用。 是这样的， 排序在信息处理方面很常见。 无论用什么算法。都是在一个相对平等的环境中。 现实中应用，比如1g内容的排序和1T内容排序难点还是数据交换上。 1g可以全部加载进内存玩。1T就要涉及到信息交换了。如果一个系统界面，把存储信息部分扩展到近乎无限空间大小。 就好比内存数据交换比磁盘数据交换要快许多。
比如1T大小数据做排序。 只要一个设备顺序读取数据，按照开头部分把数据通过网络分发给N 台机器，处理除了开头部分数据，后面的数据排序。这样就可以N多设备协同工作。效率达到 1+1 > 2 的目的。 否则如果是1台设备需要 加载数据，排序， 临时存储， 加载另外数据，处理，临时存储，加载.... 汇总分结果，获得总结果。 1台设备这么处理，做了很多重复劳动。如果网络够快 多台设备 避免了重复加载。 达到 1+1>2######回复
@十一文 : 差不多的意思。######hadoop是把数据分成分成多个部分，每部分各自处理结果，然后汇总处理。即把你的1t的数据分成n份，然后每份分发给不同机器处理。然后汇总结果。不知道适用你的场景不？######貌似这中数据分析，现在流行用hadoop。楼主可以调研哈######这么说不好理解。形象一点说一下：假设有1000个数据样本，每个样本里有1T条数据内容。 一知每个样本内数据条目重复率为0.001%.目的，找出这1000个样本内，每个样本中重复的样本。并统计所有样本中重复的次数。 这个如果算复杂运算，不如说是大数据处理。 假设 每个设备 一次能加载1G条数据。######硬盘技术感觉好多年都在原地踏步没有质的飞跃啊######
@johnzhang68 毕竟转速有影响######磁性硬盘在容量方面还是有明显的飞跃。速度方面提高得慢一些。######或许未来，存储虚拟化是条路子。 数据处理和数据交互关系密切。 以数据处理为目的，建立多系统群集方式在处理上或许会比高计算系统群集更有优势。
######又没落了。顶起
######没有试过，关注一下######再看了哈貌似你真的很需要hadoop
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