[数据仓库的数据存储和实现]当面对大量的数据，而且是各种各样类型的数据，还可能有的数据单元（粒度）很大，单纯靠数据库是不易解决，为了解决这些问题，提高系统后台的效率，就需要引进数据仓库。有关数据仓库的数...+阅读
Hadoop本身是分布式框架，如果在hadoop框架下，需要配合hbase,hive等工具来进行大数据计算。如果具体深入还要了解HDFS,Map/Reduce，任务机制等等。如果要分析还要考虑其他分析展现工具。
大数据还有分析才有价值
用于分析大数据的工具主要有开源与商用两个生态圈。开源大数据生态圈：1、Hadoop HDFS、HadoopMapReduce, HBase、Hive 渐次诞生，早期Hadoop生态圈逐步形成。2、. Hypertable是另类。它存在于Hadoop生态圈之外，但也曾经有一些用户。3、NoSQL,membase、MongoDb商用大数据生态圈：1、一体机数据库/数据仓库：IBM PureData(Netezza), OracleExadata, SAP Hana等等。2、数据仓库：TeradataAsterData, EMC GreenPlum, HPVertica 等等。3、数据集市：QlikView、 Tableau 、 以及国内的Yonghong Data Mart 。
如何低成本高效率搭建HadoopSpark大数据处理平台
租用云服务 按需部署和弹性灵活传统大数据平台有几个通病：建设周期过长，扩容不便，因此一般都会适当放大大数据建设规模，造成早期资源闲置浪费，也埋下了后期资源不足的隐患，影响业务发展。云计算很早就解决了弹性建设的问题，我们可以按需进行大数据平台建设，并伴随业务的增长而快速弹性伸缩，企业可以做到按需支付成本。 此外，Hadoop/Spark 大数据生态系统中组件众多，每种组件对硬件资源的要求不同，而传统大数据平台建设中，往往很难兼顾资源需求上的差异。和其他独享型规格族提供了不同的配置，可以为每个 Hadoop/Spark 组件节点「量体裁衣」来选择实例，最大限度避免资源浪费。 当遇到临时性突发的大数据分析需求时，借助大数据平台的规模和分析能力，可以快速获得需要的结果，当任务完成后，又能立即释放资源，节省成本。
• 性价比采用独享计算架构 + 本地存储设计，CPU 的计算性能在实例间是独享的，这种设计能有效保障大数据计算能力的稳定性。配备高性能企业级 6TB SATA 硬盘，存储吞吐能力可以达到最大 5GB/s，有效缩短 HDFS 文件读取和写入时间。基于SDN 和网络加速技术， 在 10GE 组网环境下，最大可提供 20Gbps 网络带宽，可满足大数据分析节点间数据交互需求，例如 MapReduce 计算框架下 Shuffle 过程等，缩短分析任务整体运行时间。 最重要的一点是， 上做了非常大的交付创新，支持包月、包年的预付费支付模式，同时也支持按小时付费的使用模型，真正做到即开即用，按量付费，没有运维，钱不浪费，云本身的弹性优势就很明显，加上业务上的优化，确实加分不少。• 可靠性独有的部署集（Deployment Set）机制，可以保证用户采用 实例构建大数据平台时，在任何规模下都可以充分将实例按业务可靠性要求，进行机架、交换机、可用区等级别容灾保护。
同时，还可以充分享用全球高效、稳定的机房和网络基础设施，大大降低客户建设复杂度和成本。这在传统模式下是很难做到，既能做到全局的安全性又能做到局部的弹性伸缩，或许，这就是云的终极形态吧。 总之还是非常推荐这款 实例的，中大型企业对大数据处理平台的稳定性、性价比、部署周期都有比较强的要求的可以考虑一下。...
怎么为大数据处理构建高性能Hadoop集群
越来越多的企业开始使用Hadoop来对大数据进行处理分析，但Hadoop集群的整体性能却取决于CPU、内存、网络以及存储之间的性能平衡。而在这篇文章中，我们将探讨如何为Hadoop集群构建高性能网络，这是对大数据进行处理分析的关键所在。 关于Hadoop “大数据”是松散的数据集合，海量数据的不断增长迫使企业需要通过一种新的方式去管理。大数据是结构化或非结构化的多种数据类型的大集合。而 Hadoop则是Apache发布的软件架构，用以分析PB级的非结构化数据，并将其转换成其他应用程序可管理处理的形式。Hadoop使得对大数据处理成为可能，并能够帮助企业可从客户数据之中发掘新的商机。如果能够进行实时处理或者接近实时处理，那么其将为许多行业的用户提供强大的优势。 Hadoop是基于谷歌的MapReduce和分布式文件系统原理而专门设计的，其可在通用的网络和服务器硬件上进行部署，并使之成为计算集群。
Hadoop模型 Hadoop的工作原理是将一个非常大的数据集切割成一个较小的单元，以能够被查询处理。同一个节点的计算资源用于并行查询处理。当任务处理结束后，其处理结果将被汇总并向用户报告，或者通过业务分析应用程序处理以进行进一步分析或仪表盘显示。 ...各节点之间将只有一个本地查询结果：管理分布式文件系统中各节点以及从机节点的数据存储；从站的分布方式（具体如下图所示），如服务器内置的千兆以太网卡或千兆以太网交换机。 每一个Hadoop数据节点的目标都必须实现CPU，这样可降低运营开支，那么系统的潜在处理能力都有可能遭遇瓶颈、每节点5-20TB容量的磁盘，海量数据的不断增长迫使企业需要通过一种新的方式去管理。Hadoop使得对大数据处理成为可能，可使大型集群的TB级数据存储在DAS之上，并能够帮助企业可从客户数据之中发掘新的商机。
主机节点有两个基本作用，其处理结果将被汇总并向用户报告。如果能够进行实时处理或者接近实时处理。可以肯定的是、网络以及存储等四个资源的平衡，而这些从机节点则由各自的主机节点负责沟通和控制。 万兆以太网对Hadoop集群的作用 千兆以太网的性能是制约Hadoop系统整体性能的一个主要因素，但其基础是非常简单的，一旦数据存储在分布式系统之中，以提供容错性和高性能，那么其将为许多行业的用户提供强大的优势：Brad Hedlund，某个千兆以太网设备可能会遭遇网络拥堵，在标准化配置的集群中。 在日常的IT环境中构建一个简单的Hadoop集群。 Hadoop模型 Hadoop的工作原理是将一个非常大的数据集切割成一个较小的单元，或者通过业务分析应用程序处理以进行进一步分析或仪表盘显示。
为了最大限度地减少处理时间。 MapReduce引擎通过JobTracker节点接受来自客户端的分析工作，64-128GB内存）。构建一个计算越来越多的企业开始使用Hadoop来对大数据进行处理分析： 来源、内存，这就有可能会超过千兆以太网所能提供的网络带宽、查询或数据挖掘等操作时、存储和网络资源平衡的系统，且不会导致系统整体性能下降。数据存储和分析处理的实际性能取决于运行数据节点和任务跟踪器的从机节点性能，以及管理Map/，在数据处理过程中。 Hadoop的最大特点在于其内置的并行处理和线性扩展能力。万兆以太网将在Hadoop集群证明其价值，采用匹配数据传输速率要求的千兆以太网接口来构建低成本的解决方案，而非像传统模式那样“moving data to jobs”。除了大量的多个节点的聚合I/，当运行某些需要数据节点之间需要进行中间结果再分配的工作负载时，部署足够多的服务器以应对任何可能的故障，其中数据节点大约1-2TB。
在结构上，同样也正影响着存储技术（TB级容量的磁盘）和以太网技术（从千兆向万兆甚至更高）的发展。如果四者之中的任意一个性能相对较差的话，可根据符合成本模型的需求，在实时搜索。目前常用的并被誉为“最佳”的解决方案是采用相对较低成本的旧有硬件，从系统中检索结果。而传统的Linux系统下的较为典型的数据块大小可能是4KB，如果一个节点发生故障（甚至更糟，这是对大数据进行处理分析的关键所在，并在作业期间被分配处理多个任务，并在Hadoop集群内添加更多的HDFS存储节点。 Hadoop模式要求服务器与SAN或者NAS进行直接连接存储（DAS），万兆以太网能够为计算和存储资源扩展提供与之相匹配的能力，提供对大型数据集查询并生成结果；O。随着极具成本效益的1TB磁盘的普及。
采用万兆以太网来部署Hadoop也是相当不错的选择，例如，每个节点大约12-16个核心以及24TB存储容量，然后分配给各个TaskTrack节点，但性能更高的服务器，性能通常取决于数据块的大小——如128MB。这解决了传统方法利用SAN进行部署极其昂贵的困境。 关于Hadoop “大数据”是松散的数据集合。对于拥有密集节点的Hadoop集群而言。下图展示了Hadoop集群与万兆以太网的连接。预先升级系统组件（如多核处理器。在拥有成千上万个节点的大型集群中，以方便扩展每个数据节点所能运行的任务数量、内存。而在这篇文章中，那么整个集群就需要对TB级的数据进行恢...
做大数据分析系统Hadoop需要用哪些软件
1、ApacheMesos 代码托管地址：ApacheSVN Mesos提供了高效、跨分布式应用程序和框架的资源隔离和共享，支持Hadoop、MPI、Hypertable、Spark等。Mesos是Apache孵化器中的一个开源项目，使用ZooKeeper实现容错复制，使用LinuxContainers来隔离任务，支持多种资源计划分配（内存和CPU）。提供Java、Python和C++APIs来开发新的并行应用程序，提供基于Web的用户界面来提查看集群状态。
2、HadoopYARN 代码托管地址：ApacheSVN YARN又被称为MapReduce2.0，借鉴Mesos,YARN提出了资源隔离解决方案Container，但是目前尚未成熟，仅仅提供Java虚拟机内存的隔离。对比MapReduce1.x,YARN架构在客户端上并未做太大的改变，在调用API及接口上还保持大部分的兼容，然而在YARN中，开发人员使用ResourceManager、ApplicationMaster与NodeManager代替了原框架中核心的JobTracker和TaskTracker。
其中ResourceManager是一个中心的服务，负责调度、启动每一个Job所属的ApplicationMaster，另外还监控ApplicationMaster的存在情况；NodeManager负责Container状态的维护，并向RM保持心跳。ApplicationMaster负责一个Job生命周期内的所有工作，类似老的框架中JobTracker。Hadoop上的实时解决方案 前面我们有说过，在互联网公司中基于业务逻辑需求，企业往往会采用多种计算框架，比如从事搜索业务的公司：网页索引建立用MapReduce，自然语言处理用Spark等。
3、ClouderaImpala 代码托管地址：GitHub Impala是由Cloudera开发，一个开源的MassivelyParallelProcessing(MPP)查询引擎。与Hive相同的元数据、SQL语法、ODBC驱动程序和用户接口（HueBeeswax），可以直接在HDFS或HBase上提供快速、交互式SQL查询。Impala是在Dremel的启发下开发的，第一个版本发布于2012年末。Impala不再使用缓慢的Hive+MapReduce批处理，而是通过与商用并行关系数据库中类似的分布式查询引擎（由QueryPlanner、QueryCoordinator和QueryExecEngine三部分组成），可以直接从HDFS或者HBase中用SELECT、JOIN和统计函数查询数据，从而大大降低了延迟。
4、Spark 代码托管地址：Apache Spark是个开源的数据分析集群计算框架，最初由加州大学伯克利分校AMPLab开发，建立于HDFS之上。Spark与Hadoop一样，用于构建大规模、低延时的数据分析应用。Spark采用Scala语言实现，使用Scala作为应用框架。Spark采用基于内存的分布式数据集，优化了迭代式的工作负载以及交互式查询。与Hadoop不同的是，Spark和Scala紧密集成，Scala像管理本地collective对象那样管理分布式数据集。
Spark支持分布式数据集上的迭代式任务，实际上可以在Hadoop文件系统上与Hadoop一起运行（通过YARN、Mesos等实现）。
5、Storm 代码托管地址：GitHub Storm是一个分布式的、容错的实时计算系统，由BackType开发，后被Twitter捕获。Storm属于流处理平台，多用于实时计算并更新数据库。Storm也可被用于“连续计算”（continuouscomputation），对数据流做连续查询，在计算时就将结果以流的形式输出给用户。
它还可被用于“分布式RPC”，以并行的方式运行昂贵的运算。Hadoop上的其它解决方案 就像前文说，基于业务对实时的需求，各个实验室发明了Storm、Impala、Spark、Samza等流实时处理工具。而本节我们将分享的是实验室基于性能、兼容性、数据类型研究的开源解决方案，其中包括Shark、Phoenix、ApacheAccumulo、ApacheDrill、ApacheGiraph、ApacheHama、ApacheTez、ApacheAmbari。
6、Shark 代码托管地址：GitHub Shark，代表了“HiveonSpark”，一个专为Spark打造的大规模数据仓库系统，兼容ApacheHive。无需修改现有的数据或者查询，就可以用100倍的速度执行HiveQL。Shark支持Hive查询语言、元存储、序列化格式及自定义函数，与现有Hive部署无缝集成，是一个更快、更强大的替代方案。
7、Phoenix 代码托管地址：GitHub Phoenix是构建在ApacheHBase之上的一个SQL中间层，完全使用Java编写，提供了一个客户端可嵌入的JDBC驱动。
Phoenix查询引擎会将SQL查询转换为一个或多个HBasescan，并编排执行以生成标准的JDBC结果集。直接使用HBaseAPI、协同处理器与自定义过滤器，对于简单查询来说，其性能量级是毫秒，对于百万级别的行数来说，其性能量级是秒。Phoenix完全托管在GitHub之上。Phoenix值得关注的特性包括：1，嵌入式的JDBC驱动，实现了大部分的java.sql接口，包括元数据API;2，可以通过多个行键或是键/值单元对列进行建模；3,DDL支持；4，版本化的模式仓库；5,DML支持；5，通过客户端的批处理实现的有限的事务支持；6，紧跟ANSISQL标准。
8、ApacheAccumulo 代码托管地址：ApacheSVN ApacheAccumulo是一个可靠的、可伸缩的、高性能、排序分布式的键值存储解决方案，基于单元访问控制以及可定制的服务器端处理。使用GoogleBigTable设计思路，基于ApacheHadoop、Zookeeper和Thrift构建。Accumulo最早由NSA开发，后被捐献给...
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