在Hadoop环境中，大数据存储的技巧有哪些？

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由于大数据的飞速发展和进步，越来越多的人才投入到大数据这个行业中来，但目前来说，大数据人才也是很缺乏的。在学习大数据过程中，Hadoop作为大数据开发的一个核心模块是很重要的。今天我们就来学习一下在Hadoop环境中，大数据存储的技巧有哪些？

大数据存储的技巧有好几种，学习大数据开发了解其中的技巧是很重要的，其中分布式存储、虚拟化等这几大块需要重点了解一下。

1、分布式存储

学习大数据的人知道，传统化集中式存储存在已有一段时间。Hadoop设计用于将计算更接近数据节点，同时采用了HDFS文件系统的大规模横向扩展功能。

虽然，通常解决Hadoop管理自身数据低效性的方案是将Hadoop数据存储在SAN上。但这也造成了它自身性能与规模的瓶颈。现在，如果你把所有的数据都通过集中式SAN处理器进行处理，与Hadoop的分布式和并行化特性相悖。你要么针对不同的数据节点管理多个SAN，要么将所有的数据节点都集中到一个SAN。

但Hadoop是一个分布式应用，就应该运行在分布式存储上，这样存储就保留了与Hadoop本身同样的灵活性，不过它也要求拥抱一个软件定义存储方案，并在商用服务器上运行，这相比瓶颈化的Hadoop自然更为高效。

2、虚拟化Hadoop

虚拟化Hadoop已经广泛的应用到企业级市场了，很多地方都在使用虚拟化，超过80%的物理服务器现在是虚拟化的。但也仍有很多企业因为性能和数据本地化问题对虚拟化Hadoop避而不谈。

3、整合分析

很多人觉得分析师一个新的功能，但其实并不是，它已经在传统RDBMS环境中存在多年。不同的是基于开源应用的出现，以及数据库表单和社交媒体，非结构化数据资源(比如，维基百科)的整合能力。关键在于将多个数据类型和格式整合成一个标准的能力，有利于更轻松和一致地实现可视化与报告制作。合适的工具也对分析/商业智能项目的成功至关重要。

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