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Hadoop环境中管理大数据存储八大技巧

[日期:2017-04-10] 来源:网络大数据  作者:佚名 [字体: ]

  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,下面介绍一下关于hadoop环境中管理大数据存储技巧。

Hadoop

  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,性能可以得到显著提升。

  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?这个正确的架构应该是一个动态,弹性的数据湖,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。

  不幸的是,传统架构和应用(也就是非分布式)并不尽如人意。随着数据集越来越大,将应用迁移到数据不可避免,而因为延迟太长也无法倒置。

  理想的数据湖基础架构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。

  8、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。合适的工具也对分析/商业智能项目的成功至关重要。





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