
Hadoop環(huán)境中管理大數(shù)據(jù)存儲八大技巧
在現(xiàn)如今,隨著IT互聯(lián)網(wǎng)信息技術(shù)的飛速發(fā)展和進步。目前大數(shù)據(jù)行業(yè)也越來越火爆,從而導致國內(nèi)大數(shù)據(jù)人才也極度缺乏,下面介紹一下關(guān)于Hadoop環(huán)境中管理大數(shù)據(jù)存儲技巧。
1、分布式存儲
傳統(tǒng)化集中式存儲存在已有一段時間。但大數(shù)據(jù)并非真的適合集中式存儲架構(gòu)。Hadoop設(shè)計用于將計算更接近數(shù)據(jù)節(jié)點,同時采用了HDFS文件系統(tǒng)的大規(guī)模橫向擴展功能。
雖然,通常解決Hadoop管理自身數(shù)據(jù)低效性的方案是將Hadoop數(shù)據(jù)存儲在SAN上。但這也造成了它自身性能與規(guī)模的瓶頸?,F(xiàn)在,如果你把所有的數(shù)據(jù)都通過集中式SAN處理器進行處理,與Hadoop的分布式和并行化特性相悖。你要么針對不同的數(shù)據(jù)節(jié)點管理多個SAN,要么將所有的數(shù)據(jù)節(jié)點都集中到一個SAN。
但Hadoop是一個分布式應(yīng)用,就應(yīng)該運行在分布式存儲上,這樣存儲就保留了與Hadoop本身同樣的靈活性,不過它也要求擁抱一個軟件定義存儲方案,并在商用服務(wù)器上運行,這相比瓶頸化的Hadoop自然更為高效。
2、超融合VS分布式
注意,不要混淆超融合與分布式。某些超融合方案是分布式存儲,但通常這個術(shù)語意味著你的應(yīng)用和存儲都保存在同一計算節(jié)點上。這是在試圖解決數(shù)據(jù)本地化的問題,但它會造成太多資源爭用。這個Hadoop應(yīng)用和存儲平臺會爭用相同的內(nèi)存和CPU。Hadoop運行在專有應(yīng)用層,分布式存儲運行在專有存儲層這樣會更好。之后,利用緩存和分層來解決數(shù)據(jù)本地化并補償網(wǎng)絡(luò)性能損失。
3、避免控制器瓶頸(ControllerChokePoint)
實現(xiàn)目標的一個重要方面就是——避免通過單個點例如一個傳統(tǒng)控制器來處理數(shù)據(jù)。反之,要確保存儲平臺并行化,性能可以得到顯著提升。
此外,這個方案提供了增量擴展性。為數(shù)據(jù)湖添加功能跟往里面扔x86服務(wù)器一樣簡單。一個分布式存儲平臺如有需要將自動添加功能并重新調(diào)整數(shù)據(jù)。
4、刪重和壓縮
掌握大數(shù)據(jù)的關(guān)鍵是刪重和壓縮技術(shù)。通常大數(shù)據(jù)集內(nèi)會有70%到90%的數(shù)據(jù)簡化。以PB容量計,能節(jié)約數(shù)萬美元的磁盤成本?,F(xiàn)代平臺提供內(nèi)聯(lián)(對比后期處理)刪重和壓縮,大大降低了存儲數(shù)據(jù)所需能力。
5、合并Hadoop發(fā)行版
很多大型企業(yè)擁有多個Hadoop發(fā)行版本??赡苁情_發(fā)者需要或是企業(yè)部門已經(jīng)適應(yīng)了不同版本。無論如何最終往往要對這些集群的維護與運營。一旦海量數(shù)據(jù)真正開始影響一家企業(yè)時,多個Hadoop發(fā)行版存儲就會導致低效性。我們可以通過創(chuàng)建一個單一,可刪重和壓縮的數(shù)據(jù)湖獲取數(shù)據(jù)效率
6、虛擬化Hadoop
虛擬化已經(jīng)席卷企業(yè)級市場。很多地區(qū)超過80%的物理服務(wù)器現(xiàn)在是虛擬化的。但也仍有很多企業(yè)因為性能和數(shù)據(jù)本地化問題對虛擬化Hadoop避而不談。
7、創(chuàng)建彈性數(shù)據(jù)湖
創(chuàng)建數(shù)據(jù)湖并不容易,但大數(shù)據(jù)存儲可能會有需求。我們有很多種方法來做這件事,但哪一種是正確的?這個正確的架構(gòu)應(yīng)該是一個動態(tài),彈性的數(shù)據(jù)湖,可以以多種格式(架構(gòu)化,非結(jié)構(gòu)化,半結(jié)構(gòu)化)存儲所有資源的數(shù)據(jù)。更重要的是,它必須支持應(yīng)用不在遠程資源上而是在本地數(shù)據(jù)資源上執(zhí)行。
不幸的是,傳統(tǒng)架構(gòu)和應(yīng)用(也就是非分布式)并不盡如人意。隨著數(shù)據(jù)集越來越大,將應(yīng)用遷移到數(shù)據(jù)不可避免,而因為延遲太長也無法倒置。
理想的數(shù)據(jù)湖基礎(chǔ)架構(gòu)會實現(xiàn)數(shù)據(jù)單一副本的存儲,而且有應(yīng)用在單一數(shù)據(jù)資源上執(zhí)行,無需遷移數(shù)據(jù)或制作副本。
8、整合分析
分析并不是一個新功能,它已經(jīng)在傳統(tǒng)RDBMS環(huán)境中存在多年。不同的是基于開源應(yīng)用的出現(xiàn),以及數(shù)據(jù)庫表單和社交媒體,非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)資源(比如,維基百科)的整合能力。關(guān)鍵在于將多個數(shù)據(jù)類型和格式整合成一個標準的能力,有利于更輕松和一致地實現(xiàn)可視化與報告制作。合適的工具也對分析/商業(yè)智能項目的成功至關(guān)重要。
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