Hadoop環境中管理大數據存儲八大技巧

隨着IT互聯網信息技術的飛速發展和進步。目前大數據行業也愈來愈火爆，從而致使國內大數據人才也極度缺少，下面介紹一下關於Hadoop環境中管理大數據存儲技巧。

在現現在，隨着IT互聯網信息技術的飛速發展和進步。目前大數據行業也愈來愈火爆，從而致使國內大數據人才也極度缺少，下面介紹一下關於Hadoop環境中管理大數據存儲技巧。

一、分佈式存儲

傳統化集中式存儲存在已有一段時間。但大數據並不是真的適合集中式存儲架構。Hadoop設計用於將計算更接近數據節點，同時採用了HDFS文件系統的大規模橫向擴展功能。

雖然，一般解決Hadoop管理自身數據低效性的方案是將Hadoop數據存儲在SAN上。但這也形成了它自身性能與規模的瓶頸。如今，若是你把全部的數據都經過集中式SAN處理器進行處理，與Hadoop的分佈式和並行化特性相悖。你要麼針對不一樣的數據節點管理多個SAN，要麼將全部的數據節點都集中到一個SAN。

但Hadoop是一個分佈式應用，就應該運行在分佈式存儲上，這樣存儲就保留了與Hadoop自己一樣的靈活性，不過它也要求擁抱一個軟件定義存儲方案，並在商用服務器上運行，這相比瓶頸化的Hadoop天然更爲高效。

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二、超融合VS分佈式

注意，不要混淆超融合與分佈式。某些超融合方案是分佈式存儲，但一般這個術語意味着你的應用和存儲都保存在同一計算節點上。這是在試圖解決數據本地化的問題，但它會形成太多資源爭用。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，分佈式存儲運行在專有存儲層這樣會更好。以後，利用緩存和分層來解決數據本地化並補償網絡性能損失。

三、避免控制器瓶頸(ControllerChokePoint)

實現目標的一個重要方面就是——避免經過單個點例如一個傳統控制器來處理數據。反之，要確保存儲平臺並行化，性能能夠獲得顯著提高。

此外，這個方案提供了增量擴展性。爲數據湖添加功能跟往裏面扔x86服務器同樣簡單。一個分佈式存儲平臺若有須要將自動添加功能並從新調整數據。

四、刪重和壓縮

掌握大數據的關鍵是刪重和壓縮技術。一般大數據集內會有70%到90%的數據簡化。以PB容量計，能節約數萬美圓的磁盤成本。現代平臺提供內聯(對比後期處理)刪重和壓縮，大大下降了存儲數據所需能力。

五、合併Hadoop發行版

不少大型企業擁有多個Hadoop發行版本。多是開發者須要或是企業部門已經適應了不一樣版本。不管如何最終每每要對這些集羣的維護與運營。一旦海量數據真正開始影響一家企業時，多個Hadoop發行版存儲就會致使低效性。咱們能夠經過建立一個單一，可刪重和壓縮的數據湖獲取數據效率

六、虛擬化Hadoop

虛擬化已經席捲企業級市場。不少地區超過80%的物理服務器如今是虛擬化的。但也仍有不少企業由於性能和數據本地化問題對虛擬化Hadoop避而不談。

七、建立彈性數據湖

建立數據湖並不容易，但大數據存儲可能會有需求。咱們有不少種方法來作這件事，但哪種是正確的?這個正確的架構應該是一個動態，彈性的數據湖，能夠以多種格式(架構化，非結構化，半結構化)存儲全部資源的數據。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據資源上執行。

不幸的是，傳統架構和應用(也就是非分佈式)並不盡如人意。隨着數據集愈來愈大，將應用遷移到數據不可避免，而由於延遲太長也沒法倒置。

理想的數據湖基礎架構會實現數據單一副本的存儲，並且有應用在單一數據資源上執行，無需遷移數據或製做副本。

八、整合分析

分析並非一個新功能，它已經在傳統RDBMS環境中存在多年。不一樣的是基於開源應用的出現，以及數據庫表單和社交媒體，非結構化數據資源(好比，維基百科)的整合能力。關鍵在於將多個數據類型和格式整合成一個標準的能力，有利於更輕鬆和一致地實現可視化與報告製做。合適的工具也對分析/商業智能項目的成功相當重要。