最近，公司、機構、政府和消費者在很大程度上已經接受了收集交易細節并將其存儲為數據的需求。隨著更多事務的發生，存儲數據的大小也隨之增加。這些數據大多數時候累積到超出公司正常存儲容量的大小，使得處理和使用變得困難，但是，這個挑戰是在大數據優化中處理的。怎么看。
什么是大數據？
盡管“大數據”一詞是相對的，因此沒有直接定義“大數據”一詞，但大數據可以指任何超過消費端和小型服務器的存儲和處理能力的數據集合。對于小型企業來說，少量的 TB 可以稱為“大數據”，而對于大型企業來說，大數據的定義可能超過 1 PB，1 PB 是 1024 TB 的數據。
大數據也可以根據以下五個標準來考慮：
- 速度；在此標準中，數據按收集速度進行分類。多年來網絡和硬件的技術進步確保了企業同時收集數據的速度提高。
- 值得; 價值是指收集到的數據中的價值。企業可能會存儲大量信息，這些信息可能有助于決策。雖然收集所有相關信息更安全，但應進行審查以確定收集哪些數據，以及收集的數據是否有助于分析后的決策。
- 種類; 多樣性是指收集的數據的不同形式。多樣化的大數據可以是結構化的，也可以是非結構化的。結構化數據包括電話號碼、客戶的電子郵件地址等信息，而非結構化數據可能采用評論產品的文章形式。
- 可信度；這是指對數據的真實性/可信度的質量，收集大數據是徒勞的，經過分析后無法依賴。
- 尺寸; 大小處理收集的信息量。大數據的大小因所收集數據的性質而異。例如，從電影托管網絡服務器收集的大數據很可能比從小型企業收集的大數據。
什么是大數據分析的最佳工具？
借助為此目的制造的某些工具，可以高效、快速地完成大數據分析。這些工具利用高效的存儲系統和特定算法在短時間內分析大量數據。分析大數據的一些最佳工具是：
- 阿帕奇星火；主要由基于技術的企業、政府、電信公司和金融機構使用。它是一個分布式處理大數據的框架。
- 卡桑德拉；最初由社交媒體巨頭 Facebook 開發，它是一個 NoSQL 分布式數據庫。
- 彈性搜索；它具有廣泛的用途，從監控基礎設施到企業的搜索引擎。它作為一個搜索和分析引擎，也是分布式的。
- 刀；它包括使用數據挖掘和機器學習工具的數據分析機制。
從數據的類型和數量來看，可以使用流行的關系數據庫工具，如 PostgreSQL 和 MySQL 來分析大數據。
大數據集群與單服務器
實際上，用于分析大數據的工具有望在多臺服務器上共享。他們利用多臺服務器中的資源立即處理大量數據。例如，Hadoop 旨在利用集群中鏈接的數十或數百個單一服務器。然而，用戶不會被迫使用多個專用服務器。在為小型企業分析大數據時，一臺可靠且功能強大的專用服務器就足夠了。
在高規格的專用服務器上，可以使用虛擬機集群來替換 Hadoop 節點等工具。許多公司將單獨的專用服務器集群連接起來，以生成他們的私有云，將所有資源集中到一個點上。這有助于他們有效地組織和分配資源，以在私有云上進行多項大數據分析。在集群和單機之間，最適合您企業的大數據結構取決于相關數據量，大小是否可調，是否有冗余組件，以及要使用的軟件。
為分析優化服務器大數據
在為分析大數據選擇和優化專用服務器時，有一些因素需要考慮：將要處理的大量數據傳輸到服務器的前景，如果要使用集群，作為服務器之間鏈接的背板必須能夠持久地保存大量數據，通常用于直接執行優化的工具采用每臺服務器上有許多線程并在許多服務器之間共享工作，一些大數據工具經過優化以處理“內存中”數據，這恰好比基于磁盤的數據處理速度更快。
盡管在處理大數據時，專用服務器托管不存在一個足夠的解決方案。但是，以下指南將幫助您規劃大數據管理系統。
網絡：大多數時候，您的服務器會從數據中心或第三方接收大量數據。如果服務器沒有足夠的容量來保存數據，則可能會出現網絡不穩定的情況。如果要頻繁向服務器發送大量數據，則建議最低級別為 1 Gbps。
為了減少高額支出，請光顧一個專門的服務器主機提供商，它可以為您提供可以承載您將要傳輸的數據負載的帶寬包。實際上有您需要解決我們不同的專用服務器容量供您使用。
記憶：大 RAM 容量總是有益的。像 Couchbase 這樣的工具將在內存中進行處理，如果它們由于 RAM 不足而無法讀取和寫入存儲，這將很快。分析大數據的應用程序將始終使用盡可能多的 RAM 和可用空間。在處理生產任務時，首選具有 64 GB 或更多 RAM 容量的專用服務器，但這不是一個靜態規則。
存儲：最好您的服務器有足夠的空間來分析您的數據。理想的空間是足夠的，以便占用分析過程中創建的額外數據。最好擁有快速存儲，但并不總是需要使用 SSD 存儲為您的專用服務器存儲 TB。還建議使用旋轉硬盤驅動器，雖然速度慢且成本不高，但它們仍然可以滿足您的存儲需求。
處理器：Spark 等工具將處理任務分散到多個線程中。這些任務在機器的核心上并行執行。Spark 將使用至少具有 8 到 16 個內核的服務器，但這可能會根據它正在處理的負載大小而增加。使用多個內核將比使用少量更強大的內核更好地提高性能。
