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大数据平台常见的相关步骤

2017-02-15 17:06:16 | 来源:中培企业IT培训网

在当今的大数据时代,大数据平台的搭建也成为互联网行业的热门技术课题。中培教育《大数据平台搭建及高性能计算最佳实践》专家蒋老师结合相关事件,在这里介绍了大数据平台搭建的常见步骤及相关注意事项。

1. linux系统安装 

一般使用开源版的Redhat系统--CentOS作为底层平台。为了提供稳定的硬件基础,在给硬盘做RAID和挂载数据存储节点的时,需要按情况配置。例如,可以选择给HDFS的namenode做RAID2以提高其稳定性,将数据存储与操作系统分别放置在不同硬盘上,以确保操作系统的正常运行。 

2. 分布式计算平台/组件安装 

目前国内外的分布式系统的大多使用的是Hadoop系列开源系统。Hadoop的核心是HDFS,一个分布式的文件系统。在其基础上常用的组件有Yarn、Zookeeper、Hive、Hbase、Sqoop、Impala、ElasticSearch、Spark等。

3. 数据导入

前面提到,数据导入的工具是Sqoop。用它可以将数据从文件或者传统数据库导入到分布式平台『一般主要导入到Hive,也可将数据导入到Hbase』。

4. 数据分析

数据分析一般包括两个阶段:数据预处理和数据建模分析。

(1)数据预处理是为后面的建模分析做准备,主要工作时从海量数据中提取可用特征,建立大宽表。这个过程可能会用到Hive SQL,Spark QL和Impala。

(2)数据建模分析是针对预处理提取的特征/数据建模,得到想要的结果。如前面所提到的,这一块最好用的是Spark。常用的机器学习算法,如朴素贝叶斯、逻辑回归、决策树、神经网络、TFIDF、协同过滤等,都已经在ML lib里面,调用比较方便。

5. 结果可视化及输出API

可视化一般式对结果或部分原始数据做展示。一般有两种情况,行数据展示,和列查找展示。在这里,要基于大数据平台做展示,会需要用到ElasticSearch和Hbase。Hbase提供快速『ms级别』的行查找。 ElasticSearch可以实现列索引,提供快速列查找。

6. 平台搭建主要问题: 

(1)稳定性 Stability 

理论上来说,稳定性是分布式系统最大的优势,因为它可以通过多台机器做数据及程序运行备份以确保系统稳定。但也由于大数据平台部署于多台机器上,配置不合适,也可能成为最大的问题。 曾经遇到的一个问题是Hbase经常挂掉,主要原因是采购的硬盘质量较差。硬盘损坏有时会到导致Hbase同步出现问题,因而导致Hbase服务停止。由于硬盘质量较差,隔三差五会出现服务停止现象,耗费大量时间。结论:大数据平台相对于超算确实廉价,但是配置还是必须高于家用电脑的。

(2)可扩展性 Scalability 

如何快速扩展已有大数据平台,在其基础上扩充新的机器是云计算等领域应用的关键问题。在实际2B的应用中,有时需要增减机器来满足新的需求。如何在保留原有功能的情况下,快速扩充平台是实际应用中的常见问题。

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标签: 大数据平台

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