如何用服务器处理大数据

⑴ 如何收集和存储服务器运营的数据

如何收集和存储服务器运营的数据
1、大数据的处理 经过长时间的实践和总结，我们发现服务器运营的大数据有以下四个特点，由浅入深，分别是： ...
2、运营系统架构 对于海量服务器的管理，我们建立了一套功能强大的运营分析系统，从服务器的带内和带外收集了全面的静态属性和动态运行数据，对服务器的每个关节进行的全方位的数据采集和监控，犹如我们平时体检，把心、肝、脾、肺、肾，甚至每个毛孔，都进行了检查，系统架构如下图所示：
3、存储和分析 数据收集起来后，除了一部分实时的数据存在本地数据库，几乎全部的历史数据都会存储在公司级的数据平台中，这个数据平台提供了丰富的工具系统，功能全面，涵盖了数据存储、分析、实时计算等。 ...
4、大数据的四个实践
（1）、硬盘故障预测
（2）、服务器利用率分析
（3）、故障率分析
（4）、环境监控

亿万克是研祥高科技控股集团旗下全资子公司。研祥集团作为中国企业500强，持续运营30年。研祥集团全球49个分支机构，三个国家级创新平台，一直致力于技术创新引领行业发展，拥有超1100项授权专利，超1300项非专利核心技术。【感兴趣请点击此处，了解一下。 】

⑵ 如何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MapRece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。

为了最大限度地减少处理时间，在此并行架构中，Hadoop“moves jobs to data”，而非像传统模式那样“moving data to jobs”。这就意味着，一旦数据存储在分布式系统之中，在实时搜索、查询或数据挖掘等操作时，如访问本地数据，在数据处理过程中，各节点之间将只有一个本地查询结果，这样可降低运营开支。

Hadoop的最大特点在于其内置的并行处理和线性扩展能力，提供对大型数据集查询并生成结果。在结构上，Hadoop主要有两个部分：

Hadoop分布式文件系统(HDFS)将数据文件切割成数据块，并将其存储在多个节点之内，以提供容错性和高性能。除了大量的多个节点的聚合I/O，性能通常取决于数据块的大小——如128MB。而传统的Linux系统下的较为典型的数据块大小可能是4KB。

MapRece引擎通过JobTracker节点接受来自客户端的分析工作，采用“分而治之”的方式来将一个较大的任务分解成多个较小的任务，然后分配给各个TaskTrack节点，并采用主站/从站的分布方式(具体如下图所示)：

Hadoop系统有三个主要的功能节点：客户机、主机和从机。客户机将数据文件注入到系统之中，从系统中检索结果，以及通过系统的主机节点提交分析工作等。主机节点有两个基本作用：管理分布式文件系统中各节点以及从机节点的数据存储，以及管理Map/Rece从机节点的任务跟踪分配和任务处理。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，而这些从机节点则由各自的主机节点负责沟通和控制。从节点通常有多个数据块，并在作业期间被分配处理多个任务。

部署实施Hadoop

各个节点硬件的主要要求是市县计算、内存、网络以及存储等四个资源的平衡。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，部署足够多的服务器以应对任何可能的故障，并部署一个完整机架的系统。

Hadoop模式要求服务器与SAN或者NAS进行直接连接存储(DAS)。采用DAS主要有三个原因，在标准化配置的集群中，节点的缩放数以千计，随着存储系统的成本、低延迟性以及存储容量需求不断提高，简单配置和部署个主要的考虑因素。随着极具成本效益的1TB磁盘的普及，可使大型集群的TB级数据存储在DAS之上。这解决了传统方法利用SAN进行部署极其昂贵的困境，如此多的存储将使得Hadoop和数据存储出现一个令人望而却步的起始成本。有相当大一部分用户的Hadoop部署构建都是采用大容量的DAS服务器，其中数据节点大约1-2TB，名称控制节点大约在1-5TB之间，具体如下图所示：

来源：Brad Hedlund, DELL公司

对于大多数的Hadoop部署来说，基础设施的其他影响因素可能还取决于配件，如服务器内置的千兆以太网卡或千兆以太网交换机。上一代的CPU和内存等硬件的选择，可根据符合成本模型的需求，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。采用万兆以太网来部署Hadoop也是相当不错的选择。

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。使用较大的数据块大小，例如，如果一个节点发生故障(甚至更糟，整个机架宕机)，那么整个集群就需要对TB级的数据进行恢复，这就有可能会超过千兆以太网所能提供的网络带宽，进而使得整个集群性能下降。在拥有成千上万个节点的大型集群中，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，在系统正常运行过程中，某个千兆以太网设备可能会遭遇网络拥堵。

每一个Hadoop数据节点的目标都必须实现CPU、内存、存储和网络资源的平衡。如果四者之中的任意一个性能相对较差的话，那么系统的潜在处理能力都有可能遭遇瓶颈。添加更多的CPU和内存组建，将影响存储和网络的平衡，如何使Hadoop集群节点在处理数据时更有效率，减少结果，并在Hadoop集群内添加更多的HDFS存储节点。

幸运的是，影响CPU和内存发展的摩尔定律，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。预先升级系统组件(如多核处理器、每节点5-20TB容量的磁盘，64-128GB内存)，万兆以太网卡和交换机等网络组件是重新平衡资源最合理的选择。万兆以太网将在Hadoop集群证明其价值，高水平的网络利用率将带来效益更高的带宽。下图展示了Hadoop集群与万兆以太网的连接：

许多企业级数据中心已经迁移到10GbE网络，以实现服务器整合和服务器虚拟化。随着越来越多企业开始部署Hadoop，他们发现他们完全不必要大批量部署1U的机架服务器，而是部署更少，但性能更高的服务器，以方便扩展每个数据节点所能运行的任务数量。很多企业选择部署2U或4U的服务器(如戴尔 PowerEdge C2100)，每个节点大约12-16个核心以及24TB存储容量。在这种环境下的合理选择是充分利用已经部署的10GbE设备和Hadoop集群中的 10GbE网卡。

在日常的IT环境中构建一个简单的Hadoop集群。可以肯定的是，尽管有很多细节需要微调，但其基础是非常简单的。构建一个计算、存储和网络资源平衡的系统，对项目的成功至关重要。对于拥有密集节点的Hadoop集群而言，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，且不会导致系统整体性能下降。

⑶ 如何处理大量数据并发操作

处理大量数据并发操作可以采用如下几种方法:

1.使用缓存：使用程序直接保存到内存中。或者使用缓存框架: 用一个特定的类型值来保存，以区别空数据和未缓存的两种状态。

2.数据库优化：表结构优化;SQL语句优化，语法优化和处理逻辑优化;分区;分表;索引优化;使用存储过程代替直接操作。

3.分离活跃数据:可以分为活跃用户和不活跃用户。

4.批量读取和延迟修改: 高并发情况可以将多个查询请求合并到一个。高并发且频繁修改的可以暂存缓存中。

5.读写分离: 数据库服务器配置多个，配置主从数据库。写用主数据库，读用从数据库。

6.分布式数据库: 将不同的表存放到不同的数据库中，然后再放到不同的服务器中。

7.NoSql和Hadoop: NoSql，not only SQL。没有关系型数据库那么多限制，比较灵活高效。Hadoop，将一个表中的数据分层多块，保存到多个节点（分布式）。每一块数据都有多个节点保存（集群）。集群可以并行处理相同的数据，还可以保证数据的完整性。

拓展资料:

大数据（big data），指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。

在维克托·迈尔-舍恩伯格及肯尼斯·库克耶编写的《大数据时代》中大数据指不用随机分析法（抽样调查）这样捷径，而采用所有数据进行分析处理。大数据的5V特点（IBM提出）：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）、Value（低价值密度）、Veracity（真实性）。