Hadoop环境中管理大数据存储八大方法

固然，凡是办理Hadoop打点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机能与局限的瓶颈。此刻，假如你把全部的数据都通过齐集式SAN处理赏罚器举办处理赏罚，与Hadoop的漫衍式和并行化特征相悖。你要么针对差异的数据节点打点多个SAN，要么将全部的数据节点都齐集到一个SAN。

但Hadoop是一个漫衍式应用，就应该运行在漫衍式存储上，这样存储就保存了与Hadoop自己同样的机动性，不外它也要求拥抱一个软件界说存储方案，并在商用处事器上运行，这对比瓶颈化的Hadoop天然更为高效。

2、超融合VS漫衍式

留意，不要夹杂超融合与漫衍式。某些超融合方案是漫衍式存储，但凡是这个术语意味着你的应用和存储都生涯在统一计较节点上。这是在试图办理数据当地化的题目，但它会造成太多资源争用。这个Hadoop应用和存储平台会争用沟通的内存和CPU。Hadoop运行在专有应用层，漫衍式存储运行在专有存储层这样会更好。之后，操作缓存和分层来办理数据当地化并赔偿收集机能丧失。

3、停止节制器瓶颈(ControllerChokePoint)

实现方针的一个重要方面就是——停止通过单个点譬喻一个传统节制器来处理赏罚数据。反之，要确生涯储平台并行化，机能可以获得显著晋升。

另外，这个方案提供了增量扩展性。为数据湖添加成果跟往内里扔x86处事器一样简朴。一个漫衍式存储平台若有必要将自动添加成果并从头调解数据。

4、删重和压缩

把握大数据的要害是删重和压缩技能。凡是大数据集内会有70%到90%的数据简化。以PB容量计，能节省数万美元的磁盘本钱。当代平台提供内联(比拟后期处理赏罚)删重和压缩，大大低落了存储数据所需手段。

5、归并Hadoop刊行版

许多大型企业拥有多个Hadoop刊行版本。也许是开拓者必要或是企业部分已经顺应了差异版本。无论怎样最终每每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刊行版存储就会导致低效性。我们可以通过建设一个单一，可删重和压缩的数据湖获取数据服从

6、假造化Hadoop

假造化已经囊括企业级市场。许多地域高出80%的物理处事器此刻是假造化的。但也仍有许多企业由于机能和数据当地化题目对假造化Hadoop避而不谈。

7、建设弹性数据湖

建设数据湖并不轻易，但大数据存储也许会有需求。我们有许多种要领来做这件事，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，可以以多种名目(架构化，非布局化，半布局化)存储全部资源的数据。更重要的是，它必需支持应用不在长途资源上而是在当地数据资源上执行。

（编辑：湖南网）

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