隨著IT互聯網信息技術的飛速發展和進步。目前大數據行業也越來越火爆，從而導致國內大數據人才也極度缺乏，下面介紹一下關於Hadoop環境中管理大數據存儲技巧。
在現如今，隨著IT互聯網信息技術的飛速發展和進步。目前大數據行業也越來越火爆，從而導致國內大數據人才也極度缺乏，下面介紹一下關於Hadoop環境中管理大數據存儲技巧。
1、分佈式存儲
傳統化集中式存儲存在已有一段時間。但大數據並非真的適合集中式存儲架構。Hadoop設計用於將計算更接近數據節點，同時採用了HDFS文件系統的大規模橫向擴展功能。
雖然，通常解決Hadoop管理自身數據低效性的方案是將Hadoop數據存儲在SAN上。但這也造成了它自身性能與規模的瓶頸。現在，如果你把所有的數據都通過集中式SAN處理器進行處理，與Hadoop的分佈式和並行化特性相悖。你要麼針對不同的數據節點管理多個SAN，要麼將所有的數據節點都集中到一個SAN。
但Hadoop是一個分佈式應用，就應該運行在分佈式存儲上，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，並在商用服務器上運行，這相比瓶頸化的Hadoop自然更為高效。
2、超融合VS分佈式
注意，不要混淆超融合與分佈式。某些超融合方案是分佈式存儲，但通常這個術語意味著你的應用和存儲都保存在同一計算節點上。這是在試圖解決數據本地化的問題，但它會造成太多資源爭用。這個Hadoop應用和存儲平臺會爭用相同的內存和CPU。Hadoop運行在專有應用層，分佈式存儲運行在專有存儲層這樣會更好。之後，利用緩存和分層來解決數據本地化並補償網絡性能損失。
3、避免控制器瓶頸(ControllerChokePoint)
實現目標的一個重要方面就是——避免通過單個點例如一個傳統控制器來處理數據。反之，要確保存儲平臺並行化，性能可以得到顯著提升。
此外，這個方案提供了增量擴展性。為數據湖添加功能跟往裡面扔x86服務器一樣簡單。一個分佈式存儲平臺如有需要將自動添加功能並重新調整數據。
4、刪重和壓縮
掌握大數據的關鍵是刪重和壓縮技術。通常大數據集內會有70%到90%的數據簡化。以PB容量計，能節約數萬美元的磁盤成本。現代平臺提供內聯(對比後期處理)刪重和壓縮，大大降低了存儲數據所需能力。
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。一旦海量數據真正開始影響一家企業時，多個Hadoop發行版存儲就會導致低效性。我們可以通過創建一個單一，可刪重和壓縮的數據湖獲取數據效率
6、虛擬化Hadoop
虛擬化已經席捲企業級市場。很多地區超過80%的物理服務器現在是虛擬化的。但也仍有很多企業因為性能和數據本地化問題對虛擬化Hadoop避而不談。
7、創建彈性數據湖
創建數據湖並不容易，但大數據存儲可能會有需求。我們有很多種方法來做這件事，但哪一種是正確的?這個正確的架構應該是一個動態，彈性的數據湖，可以以多種格式(架構化，非結構化，半結構化)存儲所有資源的數據。更重要的是，它必須支持應用不在遠程資源上而是在本地數據資源上執行。
不幸的是，傳統架構和應用(也就是非分佈式)並不盡如人意。隨著數據集越來越大，將應用遷移到數據不可避免，而因為延遲太長也無法倒置。
理想的數據湖基礎架構會實現數據單一副本的存儲，而且有應用在單一數據資源上執行，無需遷移數據或製作副本。
8、整合分析
分析並不是一個新功能，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，以及數據庫表單和社交媒體，非結構化數據資源(比如，維基百科)的整合能力。關鍵在於將多個數據類型和格式整合成一個標準的能力，有利於更輕鬆和一致地實現可視化與報告製作。合適的工具也對分析/商業智能項目的成功至關重要。
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