北大青鸟java培训:Hadoop环境下管理大数据的八大存储技巧？

目前大数据行业越来越火爆，导致我国大数据人才极度缺乏。以下是关于在Hadoop环境中管理大数据存储的技能的IT培训/介绍。

1，分布式存储传统的集中式存储已经存在一段时间了。

但是大数据并不真正适合集中式存储架构。

Hadoop旨在使计算更接近数据节点，同时采用HDFS文件系统的大规模横向扩展功能。

虽然，Hadoop管理自身数据效率低下的通常解决方案是将Hadoop数据存储在SAN上。

但也造成了自身性能和规模的瓶颈。

现在，如果你通过一个集中式的SAN处理器来处理所有的数据，那就违背了Hadoop的分布式和并行特性。

您可以为不同数据节点管理多个SAN，也可以将所有数据节点集中在一个SAN中。

但是Hadoop是一个分布式应用，所以它应该运行在分布式存储上，这样存储就保留了和Hadoop本身一样的灵活性，但是也需要拥抱一个软件定义的存储方案，并在商业服务器上运行，这自然比瓶颈Hadoop更高效。

2，超收敛VS分布式注意，不要混淆超收敛和分布式。

一些超融合解决方案是分布式存储，但通常这一术语意味着您的应用程序和存储存储在同一计算节点上。

这是一种解决数据本地化问题的尝试，但是会造成太多的资源竞争。

这个Hadoop应用和存储平台将竞争相同的内存和CPU。

Hadoop运行在专有应用层，分布式存储运行在专有存储层，这样更好。

然后，利用缓存和分层技术解决数据定位问题，补偿网络性能损失。

3.避免控制器瓶颈的一个重要方面是避免通过单点(如传统控制器)处理数据。

相反，确保存储平台的并行化，性能可以显著提高。

此外，该方案提供了递增的可伸缩性。

向数据湖添加功能就像向其中投入x86服务器一样简单。

分布式存储平台将自动添加功能，并在必要时重新调整数据。

4.重复数据删除和压缩掌握大数据的关键是重复数据删除和压缩技术。

通常，大型数据集中70%到90%的数据会被简化。

在PB容量上，可以节省数万美元的磁盘成本。

现代平台提供线内(与后处理相比)重复数据删除和压缩，这大大减少了存储数据所需的容量。

5.合并Hadoop发行版许多大型企业都有多个Hadoop发行版。

可能是开发者需要或者企业部门已经适应了不同的版本。

无论如何，最终维护和操作这些集群往往是必要的。

一旦海量数据真正开始影响一个企业，多个Hadoop分发会导致效率低下。

我们可以通过创建一个可重复的压缩数据湖来提高数据效率。6.虚拟化Hadoop虚拟化已经席卷了企业市场。

许多地区超过80%的物理服务器现已虚拟化。

然而，仍然有许多企业因为性能和数据本地化问题而避免谈论虚拟化Hadoop。

7.创建弹性数据湖创建数据湖并不容易，但可能存在对大数据存储的需求。

我们有许多方法做这件事，但是哪一种是正确的呢？这个正确的架构应该是一个动态灵活的数据湖，能够以各种格式(结构化、非结构化、半结构化)存储所有资源的数据。

更重要的是，它必须支持应用程序在本地数据资源上执行，而不是在远程资源上执行。