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在Hadoop环境中,大数据存储的技巧有哪些

由于大数据的飞速发展和进步,越来越多的人才投入到大数据这个行业中来,但目前来说,大数据人才也是很缺乏的。在学习大数据过程中,Hadoop作为大数据开发的一个核心模块是很重要的。今天我们就来学习一下在Hadoop环境中,大数据存储的技巧有哪些?


大数据存储的技巧有好几种,学习大数据开发了解其中的技巧是很重要的,其中分布式存储、虚拟化等这几大块需要重点了解一下。

1、分布式存储

学习大数据的人知道,传统化集中式存储存在已有一段时间。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、虚拟化Hadoop

虚拟化Hadoop已经广泛地应用到企业级市场了,很多地方都在使用虚拟化,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。

3、整合分析

很多人觉得分析是一个新的功能,但其实并不是,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。

以上就是相关的内容介绍了,大数据存储的内容不仅仅只有这三点,还有更多的技巧需要大家去了解学习。

作者: 时间:2021-10-15 阅读:104 分享到: