在Hadoop環境中，大資料儲存的技巧有哪些？

由於大資料的飛速發展和進步，越來越多的人才投入到大資料這個行業中來，但目前來說，大資料人才也是很缺乏的。在學習大資料過程中， Hadoop 作為大資料開發的一個核心模組是很重要的。今天我們就來學習一下在 Hadoop 環境中，大資料儲存的技巧有哪些？

大資料儲存的技巧有好幾種，學習大資料開發瞭解其中的技巧是很重要的，其中分散式儲存、虛擬化等這幾大塊需要重點了解一 下。

1、 分散式儲存

學習大資料的人知道， 傳統化集中式儲存存在已有一段時間。 Hadoop 設計用於將計算更接近資料節點，同時採用了 HDFS 檔案系統的大規模橫向擴充套件功能。

雖然，通常解決 Hadoop 管理自身資料低效性的方案是將 Hadoop 資料儲存在 SAN 上。但這也造成了它自身效能與規模的瓶頸。現在，如果你把所有的資料都通過集中式 SAN 處理器進行處理，與 Hadoop 的分散式和並行化特性相悖。你要麼針對不同的資料節點管理多個 SAN ，要麼將所有的資料節點都集中到一個 SAN 。

但 Hadoop 是一個分散式應用，就應該執行在分散式儲存上，這樣儲存就保留了與 Hadoop 本身同樣的靈活性，不過它也要求擁抱一個軟體定義儲存方案，並在商用伺服器上執行，這相比瓶頸化的 Hadoop 自然更為高效。

2、 虛擬化 Hadoop

虛擬化 Hadoop 已經廣泛的應用到企業級市場了，很多地方都在使用虛擬化，超過 80% 的物理伺服器現在是虛擬化的。但也仍有很多企業因為效能和資料本地化問題對虛擬化 Hadoop 避而不談。

3、 整合分析

很多人覺得分析師一個新的功能，但其實 並不是，它已經在傳統 RDBMS 環境中存在多年。不同的是基於開源應用的出現，以及資料庫表單和社交媒體，非結構化資料資源 ( 比如，維基百科 ) 的整合能力。關鍵在於將多個資料型別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視覺化與報告製作。合適的工具也對分析 / 商業智慧專案的成功至關重要。

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