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                         大数据管理要点


大数据的管理分为多个层面和方向,不仅包括数据的存储模式,还包括数据的规划使用等思路。


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wellbet。Hadoop设计用于将wellbet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。

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,不过它也要求拥有一个软件定义存储wellbet,并在商用服务器上运行,这相比瓶颈化的Hadoop自然更为高效。

超融合VS分布式

不要混淆超融合与分布式。某些超融合wellbet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wellbet节点上。这是在试图wellbet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。

避免控制器瓶颈

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。

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。

合并Hadoop发行版

很多大型官网拥有多个Hadoop发行版本。可能是开发者需要或是官网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官网时,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。

虚拟化Hadoop

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

创建弹性数据湖

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wellbet应该是一个动态,弹性的数据湖,可以以多种格式(wellbet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。理想的数据湖wellbetwellbet会实现数据单一副本的存储,而且有应用在单一数据资源上执行,无需迁移数据或制作副本。

整合分析

分析并不是一个新功能,它已经在传统RDBMS环境中存在多年。不同的是基于开源应用的出现,以及数据库表单和社交媒体,非结构化数据资源(比如,维基百科)的整合能力。关键在于将多个数据类型和格式整合成一个标准的能力,有利于更轻松和一致地实现可视化与报告制作。
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