隨著IT互聯(lián)網(wǎng)信息技術的飛速發(fā)展和進步。目前大數(shù)據(jù)行業(yè)也越來越火爆，從而導致國內大數(shù)據(jù)人才也極度缺乏，下面介紹一下關于Hadoop環(huán)境中管理大數(shù)據(jù)存儲技巧。

成都創(chuàng)新互聯(lián)是一家集網(wǎng)站建設,沙河企業(yè)網(wǎng)站建設,沙河品牌網(wǎng)站建設,網(wǎng)站定制,沙河網(wǎng)站建設報價,網(wǎng)絡營銷,網(wǎng)絡優(yōu)化,沙河網(wǎng)站推廣為一體的創(chuàng)新建站企業(yè)，幫助傳統(tǒng)企業(yè)提升企業(yè)形象加強企業(yè)競爭力?？沙浞譂M足這一群體相比中小企業(yè)更為豐富、高端、多元的互聯(lián)網(wǎng)需求。同時我們時刻保持專業(yè)、時尚、前沿，時刻以成就客戶成長自我，堅持不斷學習、思考、沉淀、凈化自己，讓我們?yōu)楦嗟钠髽I(yè)打造出實用型網(wǎng)站。

1、分布式存儲

傳統(tǒng)化集中式存儲存在已有一段時間。但大數(shù)據(jù)并非真的適合集中式存儲架構。Hadoop設計用于將計算更接近數(shù)據(jù)節(jié)點，同時采用了HDFS文件系統(tǒng)的大規(guī)模橫向擴展功能。

雖然，通常解決Hadoop管理自身數(shù)據(jù)低效性的方案是將Hadoop數(shù)據(jù)存儲在SAN上。但這也造成了它自身性能與規(guī)模的瓶頸?，F(xiàn)在，如果你把所有的數(shù)據(jù)都通過集中式SAN處理器進行處理，與Hadoop的分布式和并行化特性相悖。你要么針對不同的數(shù)據(jù)節(jié)點管理多個SAN，要么將所有的數(shù)據(jù)節(jié)點都集中到一個SAN。

但Hadoop是一個分布式應用，就應該運行在分布式存儲上，這樣存儲就保留了與Hadoop本身同樣的靈活性，不過它也要求擁抱一個軟件定義存儲方案，并在商用服務器上運行，這相比瓶頸化的Hadoop自然更為高效。

2、超融合VS分布式

注意，不要混淆超融合與分布式。某些超融合方案是分布式存儲，但通常這個術語意味著你的應用和存儲都保存在同一計算節(jié)點上。這是在試圖解決數(shù)據(jù)本地化的問題，但它會造成太多資源爭用。這個Hadoop應用和存儲平臺會爭用相同的內存和CPU。Hadoop運行在專有應用層，分布式存儲運行在專有存儲層這樣會更好。之后，利用緩存和分層來解決數(shù)據(jù)本地化并補償網(wǎng)絡性能損失。

3、避免控制器瓶頸(ControllerChokePoint)

實現(xiàn)目標的一個重要方面就是——避免通過單個點例如一個傳統(tǒng)控制器來處理數(shù)據(jù)。反之，要確保存儲平臺并行化，性能可以得到顯著提升。

此外，這個方案提供了增量擴展性。為數(shù)據(jù)湖添加功能跟往里面扔x86服務器一樣簡單。一個分布式存儲平臺如有需要將自動添加功能并重新調整數(shù)據(jù)。

4、刪重和壓縮

掌握大數(shù)據(jù)的關鍵是刪重和壓縮技術。通常大數(shù)據(jù)集內會有70%到90%的數(shù)據(jù)簡化。以PB容量計，能節(jié)約數(shù)萬美元的磁盤成本?，F(xiàn)代平臺提供內聯(lián)(對比后期處理)刪重和壓縮，大大降低了存儲數(shù)據(jù)所需能力。

5、合并Hadoop發(fā)行版

很多大型企業(yè)擁有多個Hadoop發(fā)行版本?？赡苁情_發(fā)者需要或是企業(yè)部門已經(jīng)適應了不同版本。無論如何最終往往要對這些集群的維護與運營。一旦海量數(shù)據(jù)真正開始影響一家企業(yè)時，多個Hadoop發(fā)行版存儲就會導致低效性。我們可以通過創(chuàng)建一個單一，可刪重和壓縮的數(shù)據(jù)湖獲取數(shù)據(jù)效率

6、虛擬化Hadoop

虛擬化已經(jīng)席卷企業(yè)級市場。很多地區(qū)超過80%的物理服務器現(xiàn)在是虛擬化的。但也仍有很多企業(yè)因為性能和數(shù)據(jù)本地化問題對虛擬化Hadoop避而不談。

7、創(chuàng)建彈性數(shù)據(jù)湖

創(chuàng)建數(shù)據(jù)湖并不容易，但大數(shù)據(jù)存儲可能會有需求。我們有很多種方法來做這件事，但哪一種是正確的?這個正確的架構應該是一個動態(tài)，彈性的數(shù)據(jù)湖，可以以多種格式(架構化，非結構化，半結構化)存儲所有資源的數(shù)據(jù)。更重要的是，它必須支持應用不在遠程資源上而是在本地數(shù)據(jù)資源上執(zhí)行。

不幸的是，傳統(tǒng)架構和應用(也就是非分布式)并不盡如人意。隨著數(shù)據(jù)集越來越大，將應用遷移到數(shù)據(jù)不可避免，而因為延遲太長也無法倒置。

理想的數(shù)據(jù)湖基礎架構會實現(xiàn)數(shù)據(jù)單一副本的存儲，而且有應用在單一數(shù)據(jù)資源上執(zhí)行，無需遷移數(shù)據(jù)或制作副本。

8、整合分析

分析并不是一個新功能，它已經(jīng)在傳統(tǒng)RDBMS環(huán)境中存在多年。不同的是基于開源應用的出現(xiàn)，以及數(shù)據(jù)庫表單和社交媒體，非結構化數(shù)據(jù)資源(比如，維基百科)的整合能力。關鍵在于將多個數(shù)據(jù)類型和格式整合成一個標準的能力，有利于更輕松和一致地實現(xiàn)可視化與報告制作。合適的工具也對分析/商業(yè)智能項目的成功至關重要。

結語

感謝您的觀看，如有不足之處，歡迎批評指正。

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當真正開始學習的時候難免不知道從哪入手，導致效率低下影響繼續(xù)學習的信心。

但最重要的是不知道哪些技術需要重點掌握，學習時頻繁踩坑，最終浪費大量時間，所以有有效資源還是很有必要的。

最后祝福所有遇到瓶疾且不知道怎么辦的大數(shù)據(jù)程序員們，祝福大家在往后的工作與面試中一切順利。

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當前題目：Hadoop環(huán)境中管理大數(shù)據(jù)存儲！這幾個技巧！你知道嗎？-創(chuàng)新互聯(lián)
網(wǎng)頁路徑：http://redsoil1982.com.cn/article40/cepjeo.html

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