Hadoop环境中管理大数据存储八大技巧

随着IT互联网信息技术的飞速发展和进步。目前大数据行业也愈来愈火爆，从而致使国内大数据人才也极度缺少，下面介绍一下关于Hadoop环境中管理大数据存储技巧。

在现现在，随着IT互联网信息技术的飞速发展和进步。目前大数据行业也愈来愈火爆，从而致使国内大数据人才也极度缺少，下面介绍一下关于Hadoop环境中管理大数据存储技巧。

一、分布式存储

传统化集中式存储存在已有一段时间。但大数据并不是真的适合集中式存储架构。Hadoop设计用于将计算更接近数据节点，同时采用了HDFS文件系统的大规模横向扩展功能。

虽然，一般解决Hadoop管理自身数据低效性的方案是将Hadoop数据存储在SAN上。但这也形成了它自身性能与规模的瓶颈。如今，若是你把全部的数据都经过集中式SAN处理器进行处理，与Hadoop的分布式和并行化特性相悖。你要么针对不一样的数据节点管理多个SAN，要么将全部的数据节点都集中到一个SAN。

但Hadoop是一个分布式应用，就应该运行在分布式存储上，这样存储就保留了与Hadoop自己一样的灵活性，不过它也要求拥抱一个软件定义存储方案，并在商用服务器上运行，这相比瓶颈化的Hadoop天然更为高效。

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二、超融合VS分布式

注意，不要混淆超融合与分布式。某些超融合方案是分布式存储，但一般这个术语意味着你的应用和存储都保存在同一计算节点上。这是在试图解决数据本地化的问题，但它会形成太多资源争用。这个Hadoop应用和存储平台会争用相同的内存和CPU。Hadoop运行在专有应用层，分布式存储运行在专有存储层这样会更好。以后，利用缓存和分层来解决数据本地化并补偿网络性能损失。

三、避免控制器瓶颈(ControllerChokePoint)

实现目标的一个重要方面就是——避免经过单个点例如一个传统控制器来处理数据。反之，要确保存储平台并行化，性能能够获得显著提高。

此外，这个方案提供了增量扩展性。为数据湖添加功能跟往里面扔x86服务器同样简单。一个分布式存储平台若有须要将自动添加功能并从新调整数据。

四、删重和压缩

掌握大数据的关键是删重和压缩技术。一般大数据集内会有70%到90%的数据简化。以PB容量计，能节约数万美圆的磁盘成本。现代平台提供内联(对比后期处理)删重和压缩，大大下降了存储数据所需能力。

五、合并Hadoop发行版

不少大型企业拥有多个Hadoop发行版本。多是开发者须要或是企业部门已经适应了不一样版本。不管如何最终每每要对这些集群的维护与运营。一旦海量数据真正开始影响一家企业时，多个Hadoop发行版存储就会致使低效性。咱们能够经过建立一个单一，可删重和压缩的数据湖获取数据效率

六、虚拟化Hadoop

虚拟化已经席卷企业级市场。不少地区超过80%的物理服务器如今是虚拟化的。但也仍有不少企业由于性能和数据本地化问题对虚拟化Hadoop避而不谈。

七、建立弹性数据湖

建立数据湖并不容易，但大数据存储可能会有需求。咱们有不少种方法来作这件事，但哪种是正确的?这个正确的架构应该是一个动态，弹性的数据湖，能够以多种格式(架构化，非结构化，半结构化)存储全部资源的数据。更重要的是，它必须支持应用不在远程资源上而是在本地数据资源上执行。

不幸的是，传统架构和应用(也就是非分布式)并不尽如人意。随着数据集愈来愈大，将应用迁移到数据不可避免，而由于延迟太长也没法倒置。

理想的数据湖基础架构会实现数据单一副本的存储，并且有应用在单一数据资源上执行，无需迁移数据或制做副本。

八、整合分析

分析并非一个新功能，它已经在传统RDBMS环境中存在多年。不一样的是基于开源应用的出现，以及数据库表单和社交媒体，非结构化数据资源(好比，维基百科)的整合能力。关键在于将多个数据类型和格式整合成一个标准的能力，有利于更轻松和一致地实现可视化与报告制做。合适的工具也对分析/商业智能项目的成功相当重要。