服务器虚拟化 虚拟化技术 虚拟化方案 虚拟化应用

如何为大数据分析优化服务器？
由于大数据服务器成本高昂，因此请选择佳硬件配置以大限度地利用您的信息。以下基础设施参数对于大数据分析至关重要：
•大数据服务器需要有足够容量发送大量数据的网络。如果您大致知道有多少数据传输，则通过选择自定义带宽来小化成本。未计量的带宽可用于大型传输。
•为分析目的提供充足的存储空间，并为从分析中间接生成的数据留出空间是大数据所必需的。
•大数据分析应用程序消耗大量内存。更多的 RAM 意味着更少的时间从存储中写入和读取。
•具有更多内核的处理器是，而不是更少强大的内核。分析工具分布在多个线程上，在多个内核上并行执行。
什么是大数据分析软件？
数据分析工具可以克服大数据带来的挑战。然而，目前可用于分析的软件数量巨大。
通常，基于专业领域存在三组软件。以下是各自类别中的一些知名且功能强大的工具。
一、储存与加工
•HDFS是一种容错数据存储系统。作为Hadoop架构的主要组成部分之一，HDFS 专门满足海量数据的需求。
•HBase是一个运行在 HDFS 之上的 开源分布式数据库系统
•Hive是建立在Hadoop之上的数据仓库系统。该程序帮助查询和处理来自 HBase 和其他外部数据源的数据。
•Cassandra是一个可扩展的 NoSQL 数据库，具有为处理大量数据而创建的高可用性。数据库有其查询语言 CQL 来运行数据操作。
•MongoDB是一个高性能的 NoSQL文档数据库。该数据库具有高可用性和易于扩展的特性，这是大数据的必备条件。
•Elasticsearch是一个可搜索的数据库引擎，用于存储和管理非结构化数据。该数据库用作具有全文搜索等功能的日志文件的分析搜索引擎。
注意：虽然有一些相似之处，但 MongoDB 和 Cassandra 是具有不同功能的不同数据库。查看我们对Cassandra与MongoDB的深入比较。
2. 计算和数据馈送
•Apache Storm是一个流处理计算框架。数据流引擎使用自定义的 spout 和 bolts 来创建自定义的分布式批处理数据流。
•Apache Spark是一个用于集群计算和分析的框架。Spark 的主要机制之一是数据并行性和容错性。查看我们在BMC上自动部署Spark集群的教程。
注意：了解Apache Storm 和Spark在处理数据流时的比较。
•Logstash是一种数据处理流线型，可以摄取、转换和发送数据，无论格式如何。与 Elasticsearch 和 Kibana 合作创建ELK堆栈时效果佳。
•Kafka是一种用于实时分析的事件流和处理服务。
3. 可视化和数据挖掘
•Tableau是一款带有 BI 的沉浸式数据可视化软件。
•Power BI是一种 Microsoft 分析服务，具有交互式仪表板和简单的界面。
•Knime是一个开源平台，用于生成具有模块化管道的报告，允许集成机器学习。
•Grafana是一个用于分析、监控和可视化的 Web 应用程序。
看完这篇文章，你应该知道什么是大数据服务器，哪些硬件和软件可以实现大数据分析。了解更多服务器虚拟化相关知识。