在現如今，隨著it網際網路資訊科技的飛速發展和進步。目前大資料行業也越來越火爆，從而導致國內大資料人才也極度缺乏，大講台了解這一情況後專門在網上開通了這一門大資料培訓課程，下面來介紹一下關於hadoop環境中管理大資料儲存技巧吧。
1、分布式儲存
傳統化集中式儲存存在已有一段時間。但大資料並非真的適合集中式儲存架構。hadoop設計用於將計算更接近資料節點，同時採用了hdfs檔案系統的大規模橫向擴充套件功能。
雖然，通常解決hadoop管理自身資料低效性的方案是將hadoop資料儲存在san上。但這也造成了它自身效能與規模的瓶頸。現在，如果你把所有的資料都通過集中式san處理器進行處理，與hadoop的分布式和並行化特性相悖。你要麼針對不同的資料節點管理多個san，要麼將所有的資料節點都集中到乙個san。
但hadoop是乙個分布式應用，就應該執行在分布式儲存上，這樣儲存就保留了與hadoop本身同樣的靈活性，不過它也要求擁抱乙個軟體定義儲存方案，並在商用伺服器上執行，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儲存，但通常這個術語意味著你的應用和儲存都儲存在同一計算節點上。這是在試**決資料本地化的問題，但它會造成太多資源爭用。這個hadoop應用和儲存平台會爭用相同的記憶體和cpu。hadoop執行在專有應用層，分布式儲存執行在專有儲存層這樣會更好。之後，利用快取和分層來解決資料本地化並補償網路效能損失。
3、避免控制器瓶頸(controllerchokepoint)
實現目標的乙個重要方面就是——避免通過單個點例如乙個傳統控制器來處理資料。反之，要確保儲存平台並行化，效能可以得到顯著提公升。
此外，這個方案提供了增量擴充套件性。為資料湖新增功能跟往裡面扔x86伺服器一樣簡單。乙個分布式儲存平台如有需要將自動新增功能並重新調整資料。
4、刪重和壓縮
掌握大資料的關鍵是刪重和壓縮技術。通常大資料集內會有70%到90%的資料簡化。以pb容量計，能節約數萬美元的磁碟成本。現代平台提供內聯(對比後期處理)刪重和壓縮，大大降低了儲存資料所需能力。
5、合併hadoop發行版
很多大型企業擁有多個hadoop發行版本。可能是開發者需要或是企業部門已經適應了不同版本。無論如何最終往往要對這些集群的維護與運營。一旦海量資料真正開始影響一家企業時，多個hadoop發行版儲存就會導致低效性。我們可以通過建立乙個單一，可刪重和壓縮的資料湖獲取資料效率
6、虛擬化hadoop
虛擬化已經席捲企業級市場。很多地區超過80%的物理伺服器現在是虛擬化的。但也仍有很多企業因為效能和資料本地化問題對虛擬化hadoop避而不談。
7、建立彈性資料湖
建立資料湖並不容易，但大資料儲存可能會有需求。我們有很多種方法來做這件事，但哪一種是正確的?這個正確的架構應該是乙個動態，彈性的資料湖，可以以多種格式(架構化，非結構化，半結構化)儲存所有資源的資料。更重要的是，它必須支援應用不在遠端資源上而是在本地資料資源上執行。
不幸的是，傳統架構和應用(也就是非分布式)並不盡如人意。隨著資料集越來越大，將應用遷移到資料不可避免，而因為延遲太長也無法倒置。
理想的資料湖基礎架構會實現資料單一副本的儲存，而且有應用在單一資料資源上執行，無需遷移資料或製作副本。
8、整合分析
分析並不是乙個新功能，它已經在傳統rdbms環境中存在多年。不同的是基於開源應用的出現，以及資料庫表單和社交**，非結構化資料資源(比如，維基百科)的整合能力。關鍵在於將多個資料型別和格式整合成乙個標準的能力，有利於更輕鬆和一致地實現視覺化與報告製作。合適的工具也對分析/商業智慧型專案的成功至關重要。
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