IT培训分享Hadoop环境中管理大数据8大存储技巧

随着5G时代的到来，大数据应用得到迅速的发展，并且得到很多人的关注。在大数据发展的时代中，大数据人才稀缺是非常大的，所以现在大数据成为了市场和行业中的热点。由于市场和行业中的稀缺，大数据人才在岗位中得到的薪资是非常高的，掌握大数据的技术对提高薪资有很大的帮助。那么在大数据时代中，你了解大数据吗？下面电脑培训为大家介绍大数据的主要应用领域。

一、电商行业

电商行业是最早将大数据用于精准营销的行业，它可以根据消费者的习惯提前生产物料和物流管理，这样有利于美好社会的精细化生产。随着电子商务的越来越集中，IT培训发现大数据在行业中的数据量变得越大，并且种类非常多。在未来的发展中，大数据在电子商务中有大多的想象，其中主要包括预测趋势，消费趋势，区域消费特征，顾客消费习惯，消费者行为，消费热点和影响消费的重要因素。

二、金融行业

大数据在金融行业的使用是非常广泛的，主要使用在交易过程中。现在许多股权交易都是使用大数据算法进行的。这些算法能够越来越多地考虑社交媒体和网站新闻，并且决定接下来的几秒内是选择购买还是出售。

三、生物技术

基因技术是人类未来挑战疾病的重要武器。科学家可以利用大数据技术的应用，这样能够加速他们自己的基因和其他动物基因的研究过程，并且北京北大青鸟发现还能成为人类未来克服疾病的重要武器之一。技术不仅可以改良作物，还可以利用遗传技术培育人体器官，消灭细菌等。

现在移动互联网和物联网的发展是非常迅速的，大数据知识得到更多人的认可。大量的数据能够和大数据技术完美结合进行解决问题，改善收集、存储、计算和分析等问题，并且北大青鸟北京计算机学院认为还能促进社会对大数据的重新认识。

1、用户需求升级驱动 IT 后市场变革

在大数据、云计算、人工智能、物联网等新一代信息技术的推动下，企业用户对于 IT 软硬件的需求和数据中心建设的需求逐步增加，依托数字技术赋能业务转型已成趋势。

2、新兴技术成为 IT 后市场发展关键要素

以云计算、大数据、人工智能、5G、物联网等为代表的新一代信息技术快速发展，加速推动了 IT 服务模式的变革，也为IT 后市场数字化转型研究白皮书 服务创造了新的发展空间。

在现如今，随着IT互联网信息技术的飞速发展和进步。目前大数据行业也越来越火爆，从而导致国内大数据人才也极度缺乏，下面IT培训介绍一下关于Hadoop环境中管理大数据存储技巧。

1、分布式存储

传统化集中式存储存在已有一段时间。但大数据并非真的适合集中式存储架构。Hadoop设计用于将计算更接近数据节点，同时采用了HDFS文件系统的大规模横向扩展功能。

虽然，通常解决Hadoop管理自身数据低效性的方案是将Hadoop数据存储在SAN上。但这也造成了它自身性能与规模的瓶颈。现在，如果你把所有的数据都通过集中式SAN处理器进行处理，与Hadoop的分布式和并行化特性相悖。你要么针对不同的数据节点管理多个SAN，要么将所有的数据节点都集中到一个SAN。

但Hadoop是一个分布式应用，就应该运行在分布式存储上，这样存储就保留了与Hadoop本身同样的灵活性，不过它也要求拥抱一个软件定义存储方案，并在商用服务器上运行，这相比瓶颈化的Hadoop自然更为高效。

2、超融合VS分布式

注意，不要混淆超融合与分布式。某些超融合方案是分布式存储，但通常这个术语意味着你的应用和存储都保存在同一计算节点上。这是在试图解决数据本地化的问题，但它会造成太多资源争用。这个Hadoop应用和存储平台会争用相同的内存和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会更好。之后，利用缓存和分层来解决数据本地化并补偿网络性能损失。

3、避免控制器瓶颈(ControllerChokePoint)

实现目标的一个重要方面就是——避免通过单个点例如一个传统控制器来处理数据。反之，要确保存储平台并行化，性能可以得到显着提升。

此外，这个方案提供了增量扩展性。为数据湖添加功能跟往里面扔x86服务器一样简单。一个分布式存储平台如有需要将自动添加功能并重新调整数据。

4、删重和压缩

掌握大数据的关键是删重和压缩技术。通常大数据集内会有70%到90%的数据简化。以PB容量计，能节约数万美元的磁盘成本。现代平台提供内联(对比后期处理)删重和压缩，大大降低了存储数据所需能力。

5、合并Hadoop发行版

很多大型企业拥有多个Hadoop发行版本。可能是开发者需要或是企业部门已经适应了不同版本。无论如何最终往往要对这些集群的维护与运营。一旦海量数据真正开始影响一家企业时，多个Hadoop发行版存储就会导致低效性。我们可以通过创建一个单一，可删重和压缩的数据湖获取数据效率

6、虚拟化Hadoop

虚拟化已经席卷企业级市场。很多地区超过80%的物理服务器现在是虚拟化的。但也仍有很多企业因为性能和数据本地化问题对虚拟化Hadoop避而不谈。

7、创建d性数据湖

创建数据湖并不容易，但大数据存储可能会有需求。我们有很多种方法来做这件事，但哪一种是正确的这个正确的架构应该是一个动态，d性的数据湖，可以以多种格式(架构化，非结构化，半结构化)存储所有资源的数据。更重要的是，它必须支持应用不在远程资源上而是在本地数据资源上执行。

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