在Hadoop環境中,大資料儲存的技巧有哪些?

加米穀大資料發表於2021-10-09

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

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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