存储巨大视频和带有处理数据的大量日志文件的最佳架构是什么？
这是一个研究项目。我们每天都会录制很多视频，日志数据的元数据将保存在语义模型、RDF 或 OWL 中。视频将用于下载或在服务器上处理。每天我们都会添加大量数据。最好的存储解决方案是什么？ 一些选项
- 使用 Hbase。二进制文件将存储在 HDFS 中。 Hbase 很好地支持语义。
- 使用 HDFS + Neo4j。 Neo4j 仅适用于语义模式。所以我们只需在 RDF 或 OWL 文件中记录二进制文件的路径即可。然后Java会处理逻辑。
- Lustre+ Hbase 或 Neo4j。 Lustre将存储大型视频文件，Hbase/Neo4j用于存储语义数据。
什么是最好的解决方案，或者更好的解决方案。 谢谢
It is a research project. We will record lot videos everyday, and metadata with log data would be saved in semantic model, RDF or OWL. The video would be used to download or processed on server.Everyday we would add lot data. What is the best storage solution?
Some Options
- use the Hbase. the binary files would be stored in HDFS. Hbase supportw semantic well.
- use HDFS + Neo4j. Neo4j is just for semantic mode. So we just record the binary file's path in the RDF or OWL file. Then Java would process the logic.
- Lustre+ Hbase or Neo4j. The Lustre would store the large video files, and Hbase/Neo4j is used for semantic data.
What is the Best one, or some better solution.
Thanks
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评论（1）
对于存储 RDF 三元组，下面列出的三元组存储之一可以是一种解决方案：
AllegroGraph，http:// /www.franz.com/agraph/allegrograph/
OWLIM，http://www.ontotext.com/owlim
大数据，http://www.systap.com/bigdata.htm
有关详细列表，请参阅http://www.w3.org/wiki/LargeTripleStores
For storing RDF triples one of the triple stores listed below can be a solution:
AllegroGraph, http://www.franz.com/agraph/allegrograph/
OWLIM, http://www.ontotext.com/owlim
BigData, http://www.systap.com/bigdata.htm
For an extensive list please see http://www.w3.org/wiki/LargeTripleStores