怎麼搭一個大數據環境

㈠ 如何搭建現代化的雲計算數據中心

在雲計算和大數據遍地開花的今天，很多個人及企業級客戶對自己的數據存放環境並沒有一個很直觀的認識，包括電商從業者（雲主機，雲空間），私有雲、公有雲及混合雲企業用戶等等。

而數據中心內部結構繁多、組成復雜，經過多年行業積累，客戶在選擇數據中心時主要關注數據中心等級、選址標准、建築與結構、電力、暖通、消防、監控和網路這幾個方面。

現代數據中心供電系統的典型架構

有孚網路自建及合作的雲計算數據中心已經覆蓋北京、上海、廣州、深圳等地，並通過這些核心節點輻射各大區域。高等級標准建造，電力系統滿足A類機房要求，每個雲計算數據中心均引入來自不同變電站的雙路市電，擁有雙路UPS並行輸電，並配置雙路柴油發電機，提供不間斷電源，保障業務安全、穩定、可持續發展。

對於金融行業數據中心來說，要滿足其安全可靠的要求，供電系統需達到A級標准。那麼，在A類級別的數據中心中，它的供電系統又是怎麼要求的呢？

1、 由來自兩個不同的變電站引入兩路市電電源，同時工作、互為備用；

2、 機房內設有能夠滿足UPS電源、機房空調、照明等設備用電的專用柴油發電機，且備用有同樣標準的柴油發電機，即柴油發電機系統需達到：(N+X)冗餘 (X=1，2，3，4……)的要求；

3、 為了使數據中心的電力持續供應，需使用兩套獨立的UPS供電系統，來保證數據中心的供電，即UPS系統需達到：2N或M(N+1) 冗餘 (M=2，3， 4……)的要求；

4、 其中，市電電源間、市電電源和柴油發電機間均可通過ATS（自動切換開關）進行切換，電源列頭櫃用來進行電源分配和供電管理，以提高供電系統的易管理性。

金融行業在供電方面除了需要滿足以上要求外，還需滿足其他相關電力要求：

1、 市電中斷，發電機30秒自啟動；

2、 市電電源為10KV以上；

3、 空調設備採用雙路電源供電；

4、 不間斷電源電池單機容量備用時間大於等於15分鍾；

5、 要求採用專用配電箱(櫃)，專用配電箱(櫃)應靠近用電設備安裝；

6、 用於電子信息系統機房內的動力設備與電子信息設備的不間斷電源系統應由不同迴路配電；

7、 自動轉換開關檢修時，不應影響電源的切換。

雲計算與存儲是未來商業的發展趨勢，無論是互聯網界還是傳統企業通過搭建數據中心可以更好的掌握用戶數據，為用戶提供可靠的定製服務。從用戶的角度來講，企業搭建數據中心也是用戶的選擇。

（註：本文特約上海十佳IDC服務商之一的有孚網路（共承擔了6項國家及地市級專項課題），將雲計算數據中心的最佳實踐與眾多相關從業者分享。上海有孚網路股份有限公司創立於2001年，擁有超過15年的IDC運營管理經驗，並形成了一套完整的自有雲計算數據中心體系，為成千上萬家客戶提供專業的產品與服務。）

㈡ 如何搭建基於Hadoop的大數據平台

Hadoop: 一個開源的分布式存儲、分布式計算平台.（基於）

Hadoop的組成：
HDFS:分布式文件系統，存儲海量的數據。
MapRece:並行處理框架，實現任務分解和調度。
Hadoop的用處：
搭建大型數據倉庫，PB級數據的存儲、處理、分析、統計等業務。
比如搜索引擎、網頁的數據處理，各種商業智能、風險評估、預警，還有一些日誌的分析、數據挖掘的任務。
Hadoop優勢：高擴展、低成本、成熟的生態圈(Hadoop Ecosystem Map)

Hadoop開源工具：
Hive：將SQL語句轉換成一個hadoop任務去執行，降低了使用Hadoop的門檻。
HBase:存儲結構化數據的分布式資料庫，habase提供數據的隨機讀寫和實時訪問，實現 對表數據的讀寫功能。
zookeeper:就像動物管理員一樣，監控hadoop集群裡面每個節點的狀態，管理整個集群 的配置，維護節點針之間數據的一次性等等。
hadoop的版本盡量選穩定版本，即較老版本。
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Hadoop的安裝與配置：
1）在linux中安裝JDK，並設置環境變數
安裝jdk: >> sudo apt-get install openjdk-7-jdk
設置環境變數：
>> vim /etc/profile

>> :wq
2)下載Hadoop,並設置Hadoop環境變數
下載hadoop解壓縮:
>> cd /opt/hadoop-1.2.1/
>> ls
>> vim /etc/profile

>>:wq

3）修改4個配置文件
（a）修改hadoop-env.sh,設置java_HOME
（b）修改core-site.xml,設置hadoop.tmp.dir, dfs.name.dir, fs.default.name
（c）修改mapred-site.xml, 設置mapred.job.tracker
（d）修改hdfs-site.xml,設置dfs.data.dir
>> cd conf
>> ls

>> vim mapred-site.xml

>> :wq
>> vim core-site.xml
第一部分

第二部分

>> :wq
>> vim hdfs-site.xml

>> :wq
>> vim hadoop-env.sh

>> :wq
# hadoop格式化
>> hadoop namenode -format
# hadoop啟動
>> start-all.sh
# 通過jps命令查看當前運行進程
>> jps
看見以下進程即說明hadoop安裝成功

㈢ 如何搭建hadoop環境

Hadoop2.7.2集群搭建詳解（單機）

Hadoop2.7.2集雹塌群搭建詳解（碼肆吵三台遲侍）

hadoop下載

㈣ 如何架構大數據環境來管理與存儲數據

循環隊列和棧都是線性結構，是邏輯結構的一種。而存儲結構是數據在計算機中的表示攔升伏，循環隊列在計算機內是順序存儲結構，棧在計算機內可是以順序也可以是鏈式簡攜。所以笑鎮循環隊列和棧都是線性邏輯結構，不能說循環隊列和棧是存儲結構，只能說它們在計算機內的存儲結構

㈤ 如何利用大數據改善服務環境質量

如何利用大數據改善服務環境質量
近年來，互聯網技術飛速發展，雲計算、大數據在深刻影響著社會治理的模式。數據的開放共享使得數據的價值在交叉融合當中迸發，大數據技術的發展使得大數據變得更加觸手可及。這兩大趨勢讓數據價值的挖掘不僅停留在商業領域，更體現在環境公共服務當中。我們的生活環境每一天都在發生變化，空氣、水、氣象、交通、污染都有數據在記錄，並交織影響。通過關聯多種環境公共數據並結合可視化技術，呈現生態環保工作的積極成效和短板，可以為環境綜合決策提供支撐，同時讓公眾看到環境的變化以及環境保護對於我們生活的影響，從而提高公眾環境意識。為此，筆者認為，應做好生態環境大數據建設工作，推動環境質量進一步改善。一是共享數據，加快建設生態環境大數據平台。按照環境保護部《生態環境大數據建設總體方案》，加快建設互聯互通的省級生態環境大數據平台。要整合環保部門各業務領域的資料庫，推動海洋、水利、建設、氣象、國土、交通、電力等有關環境能源數據共享，成為政務雲平台的重要組成部分。針對目前環境執法、建設項目等信息還沒有結構化公開的情況，加快推進結構化數據公開進程，便於數據流轉。二是激活數據，不斷提升環保部門互聯網能力。參照公安、法院等資料庫平台，建立和完善基於組織機構代碼或公民個人身份信息的環境監管對象資料庫。將工商、信用、電力、城建等信息進行整合，實現環境執法後督查流程化、電子化管理。在執法監管方面，充分運用大數據對行業平均排污水平進行分析，再關聯企業的用電量、用水量、原材料用量等數據。基於現有的在線監測平台採集排污數據，如果出現異常系統就自動預警。根據處罰對象類別、環境要素等進行分類統計，將環境處罰情況與環境信訪投訴、環境質量指標等進行關聯分析。建立基於物聯網技術的危險化學品電子監管平台。藉助大數據、雲計算來彌補當前環境監管能力不足的短板。三是呈現數據，大力推進生態環境數據可視化。要基於現有的污染源地理信息、污染物排放實時監測數據、環境質量實時監測數據、氣象數據、城市交通出行數據、省市的GDP數據以及網路查詢、微博發帖、網購數據等，重點對空氣污染與居民生活、環境執法力度與環境質量變化、環境污染與居民健康、GDP與環境質量以及污染治理預警評估等方面進行基於可視化方法的環境數據分析。以治水為例，通過升級目前水質自動監測網路來採集河流的各種物理、化學、生物數據以及氣象數據，然後通過虛擬的數據，用可視化來模擬呈現出真實的河流環境，以此來評估治水措施的有效性，供決策部門和領導參考。

㈥ 大數據平台是什麼什麼時候需要大數據平台如何建立大數據平台

首先我們要了解Java語言和Linux操作系統，這兩個是學習大數據的基礎，學習的順序不分前後。

Java ：只要了解一些基礎即可，做大數據不需要很深的Java 技術，學java SE 就相當於有學習大數據基礎。

Linux：因為大數據相關軟體都是在Linux上運行的，所以Linux要學習的扎實一些，學好Linux對你快速掌握大數據相關技術會有很大的幫助，能讓你更好的理解hadoop、hive、hbase、spark等大數據軟體的運行環境和網路環境配置，能少踩很多坑，學會shell就能看懂腳本這樣能更容易理解和配置大數據集群。還能讓你對以後新出的大數據技術學習起來更快。

Hadoop：這是現在流行的大數據處理平台幾乎已經成為大數據的代名詞，所以這個是必學的。Hadoop裡麵包括幾個組件HDFS、MapRece和YARN，HDFS是存儲數據的地方就像我們電腦的硬碟一樣文件都存儲在這個上面，MapRece是對數據進行處理計算的，它有個特點就是不管多大的數據只要給它時間它就能把數據跑完，但是時間可能不是很快所以它叫數據的批處理。

Zookeeper：這是個萬金油，安裝Hadoop的HA的時候就會用到它，以後的Hbase也會用到它。它一般用來存放一些相互協作的信息，這些信息比較小一般不會超過1M，都是使用它的軟體對它有依賴，對於我們個人來講只需要把它安裝正確，讓它正常的run起來就可以了。

Mysql：我們學習完大數據的處理了，接下來學習學習小數據的處理工具mysql資料庫，因為一會裝hive的時候要用到，mysql需要掌握到什麼層度那?你能在Linux上把它安裝好，運行起來，會配置簡單的許可權，修改root的密碼，創建資料庫。這里主要的是學習SQL的語法，因為hive的語法和這個非常相似。

Sqoop：這個是用於把Mysql里的數據導入到Hadoop里的。當然你也可以不用這個，直接把Mysql數據表導出成文件再放到HDFS上也是一樣的，當然生產環境中使用要注意Mysql的壓力。

Hive：這個東西對於會SQL語法的來說就是神器，它能讓你處理大數據變的很簡單，不會再費勁的編寫MapRece程序。有的人說Pig那?它和Pig差不多掌握一個就可以了。

Oozie：既然學會Hive了，我相信你一定需要這個東西，它可以幫你管理你的Hive或者MapRece、Spark腳本，還能檢查你的程序是否執行正確，出錯了給你發報警並能幫你重試程序，最重要的是還能幫你配置任務的依賴關系。我相信你一定會喜歡上它的，不然你看著那一大堆腳本，和密密麻麻的crond是不是有種想屎的感覺。

Hbase：這是Hadoop生態體系中的NOSQL資料庫，他的數據是按照key和value的形式存儲的並且key是唯一的，所以它能用來做數據的排重，它與MYSQL相比能存儲的數據量大很多。所以他常被用於大數據處理完成之後的存儲目的地。

Kafka：這是個比較好用的隊列工具，隊列是干嗎的?排隊買票你知道不?數據多了同樣也需要排隊處理，這樣與你協作的其它同學不會叫起來，你干嗎給我這么多的數據(比如好幾百G的文件)我怎麼處理得過來，你別怪他因為他不是搞大數據的，你可以跟他講我把數據放在隊列里你使用的時候一個個拿，這樣他就不在抱怨了馬上灰流流的去優化他的程序去了，因為處理不過來就是他的事情。而不是你給的問題。當然我們也可以利用這個工具來做線上實時數據的入庫或入HDFS，這時你可以與一個叫Flume的工具配合使用，它是專門用來提供對數據進行簡單處理，並寫到各種數據接受方(比如Kafka)的。

Spark：它是用來彌補基於MapRece處理數據速度上的缺點，它的特點是把數據裝載到內存中計算而不是去讀慢的要死進化還特別慢的硬碟。特別適合做迭代運算，所以演算法流們特別稀飯它。它是用scala編寫的。Java語言或者Scala都可以操作它，因為它們都是用JVM的。

㈦ 如何創建一個大數據平台

所謂的大數據平台不是獨立存在的，比如網路是依賴搜索引擎獲得大數據並開展業務的，阿里是通過電子商務交易獲得大數據並開展業務的，騰訊是通過社交獲得大數據並開始業務的，所以說大數據平台不是獨立存在的，重點是如何搜集和沉澱數據，如何分析數據並挖掘數據的價值。

我可能還不夠資格回答這個問題，沒有經歷過一個公司大數據平台從無到有到復雜的過程。不過說說看法吧，也算是梳理一下想法找找噴。
這是個需求驅動的過程。
曾經聽過spotify的分享，印象很深的是，他們分享說，他們的hadoop集群第一次故障是因為，機器放在靠窗的地方，太陽曬了當機了（笑）。從簡單的沒有機房放在自家窗前的集群到一直到現在復雜的數據平台，這是一個不斷演進的過程。
對小公司來說，大概自己找一兩台機器架個集群算算，也算是大數據平台了。在初創階段，數據量會很小，不需要多大的規模。這時候組件選擇也很隨意，Hadoop一套，任務調度用腳本或者輕量的框架比如luigi之類的，數據分析可能hive還不如導入RMDB快。監控和部署也許都沒時間整理，用腳本或者輕量的監控，大約是沒有ganglia、nagios，puppet什麼的。這個階段也許算是技術積累，用傳統手段還是真大數據平台都是兩可的事情，但是為了今後的擴展性，這時候上Hadoop也許是不錯的選擇。
當進入高速發展期，也許擴容會跟不上計劃，不少公司可能會遷移平台到雲上，比如AWS阿里雲什麼的。小規模高速發展的平台，這種方式應該是經濟實惠的，省了運維和管理的成本，擴容比較省心。要解決的是選擇平台本身提供的服務，計算成本，打通數據出入的通道。整個數據平台本身如果走這條路，可能就已經基本成型了。走這條路的比較有名的應該是netflix。
也有一個階段，你發現雲服務的費用太高，雖然省了你很多事，但是花錢嗖嗖的。幾個老闆一合計，再玩下去下個月工資發布出來了。然後無奈之下公司開始往私有集群遷移。這時候你大概需要一群靠譜的運維，幫你監管機器，之前兩三台機器登錄上去看看狀態換個磁碟什麼的也許就不可能了，你面對的是成百上千台主機，有些關鍵服務必須保證穩定，有些是數據節點，磁碟三天兩頭損耗，網路可能被壓得不堪重負。你需要一個靠譜的人設計網路布局，設計運維規范，架設監控，值班團隊走起7*24小時隨時准備出台。然後上面再有平台組真的大數據平台走起。
然後是選型，如果有技術實力，可以直接用社區的一整套，自己管起來，監控部署什麼的自己走起。這個階段部署監控和用戶管理什麼的都不可能像兩三個節點那樣人肉搞了，配置管理，部署管理都需要專門的平台和組件；定期Review用戶的作業和使用情況，決定是否擴容，清理數據等等。否則等機器和業務進一步增加，團隊可能會死的很慘，疲於奔命，每天事故不斷，進入惡性循環。
當然有金錢實力的大戶可以找Cloudera，Hortonworks，國內可以找華為星環，會省不少事，適合非互聯網土豪。當然互聯網公司也有用這些東西的，比如Ebay。
接下去你可能需要一些重量的組件幫你做一些事情。
比如你的數據接入，之前可能找個定時腳本或者爬log發包找個伺服器接收寫入HDFS，現在可能不行了，這些大概沒有高性能，沒有異常保障，你需要更強壯的解決方案，比如Flume之類的。
你的業務不斷壯大，老闆需要看的報表越來越多，需要訓練的數據也需要清洗，你就需要任務調度，比如oozie或者azkaban之類的，這些系統幫你管理關鍵任務的調度和監控。
數據分析人員的數據大概可能漸漸從RDBMS搬遷到集群了，因為傳統資料庫已經完全hold不住了，但他們不會寫代碼，所以你上馬了Hive。然後很多用戶用了Hive覺得太慢，你就又上馬交互分析系統，比如Presto，Impala或者SparkSQL。
你的數據科學家需要寫ML代碼，他們跟你說你需要Mahout或者Spark MLLib，於是你也部署了這些。
至此可能數據平台已經是工程師的日常工作場所了，大多數業務都會遷移過來。這時候你可能面臨很多不同的問題。
比如各個業務線數據各種數據表多的一塌糊塗，不管是你還是寫數據的人大概都不知道數據從哪兒來，接下去到哪兒去。你就自己搞了一套元數據管理的系統。
你分析性能，發現你們的數據都是上百Column，各種復雜的Query，裸存的Text格式即便壓縮了也還是慢的要死，於是你主推用戶都使用列存，Parquet，ORC之類的。
又或者你發現你們的ETL很長，中間生成好多臨時數據，於是你下狠心把pipeline改寫成Spark了。
再接下來也許你會想到花時間去維護一個門戶，把這些零散的組件都整合到一起，提供統一的用戶體驗，比如一鍵就能把數據從資料庫chua一下拉到HDFS導入Hive，也能一鍵就chua一下再搞回去；點幾下就能設定一個定時任務，每天跑了給老闆自動推送報表；或者點一下就能起一個Storm的topology；或者界面上寫幾個Query就能查詢Hbase的數據。這時候你的數據平台算是成型了。
當然，磕磕碰碰免不了。每天你都有新的問題和挑戰，否則你就要失業了不是？
你發現社區不斷在解決你遇到過的問題，於是你們架構師每天分出很多時間去看社區的進展，有了什麼新工具，有什麼公司發布了什麼項目解決了什麼問題，興許你就能用上。
上了這些亂七八糟的東西，你以為就安生了？Hadoop平台的一個大特點就是坑多。尤其是新做的功能新起的項目。對於平台組的人，老闆如果知道這是天然坑多的平台，那他也許會很高興，因為跟進社區，幫忙修bug，一起互動其實是很提升公司影響力的實情。當然如果老闆不理解，你就自求多福吧，招幾個老司機，出了問題能馬上帶路才是正道。當然團隊的技術積累不能不跟上，因為數據平台還是亂世，三天不跟進你就不知道世界是什麼樣了。任何一個新技術，都是坑啊坑啊修啊修啊才完善的。如果是關鍵業務換技術，那需要小心再小心，技術主管也要有足夠的積累，能夠駕馭，知道收益和風險。

㈧ 怎樣搭建企業大數據平台

步驟一：開展大數據咨詢

規劃合理的統籌規劃與科學的頂層設計是大數據建設和應用的基礎。通過大數據咨詢規劃服務，可以幫助企業明晰大數據建設的發展目標、重點任務和藍圖架構，並將藍圖架構的實現分解為可操作、可落地的實施路徑和行動計劃，有效指導企業大數據戰略的落地實施。

步驟二：強化組織制度保障

企業信息化領導小組是企業大數據建設的強有力保障。企業需要從項目啟動前就開始籌備組建以高層領導為核心的企業信息化領導小組。除了高層領導，還充分調動業務部門積極性，組織的執行層面由業務部門和IT部門共同組建，並確立決策層、管理層和執行層三級的項目組織機構，每個小組各司其職，完成項目的具體執行工作。

步驟三：建設企業大數據平台

基於大數據平台咨詢規劃的成果，進行大數據的建設和實施。由於大數據技術的復雜性，因此企業級大數據平台的建設不是一蹴而就，需循序漸進，分步實施，是一個持續迭代的工程，需本著開放、平等、協作、分享的互聯網精神，構建大數據平台生態圈，形成相互協同、相互促進的良好的態勢。

步驟四：進行大數據挖掘與分析

在企業級大數據平台的基礎上，進行大數據的挖掘與分析。隨著時代的發展，大數據挖掘與分析也會逐漸成為大數據技術的核心。大數據的價值體現在對大規模數據集合的智能處理方面，進而在大規模的數據中獲取有用的信息，要想逐步實現這個功能，就必須對數據進行分析和挖掘，通過進行數據分析得到的結果，應用於企業經營管理的各個領域。

步驟五：利用大數據進行輔助決策

通過大數據的分析，為企業領導提供輔助決策。利用大數據決策將成為企業決策的必然，系統通過提供一個開放的、動態的、以全方位數據深度融合為基礎的輔助決策環境，在適當的時機、以適當的方式提供指標、演算法、模型、數據、知識等各種決策資源，供決策者選擇，最大程度幫助企業決策者實現數據驅動的科學決策。

關於怎樣搭建企業大數據平台，青藤小編就和您分享到這里了。如果你對大數據工程有濃厚的興趣，希望這篇文章能夠對你有所幫助。如果您還想了解更多數據分析師、大數據工程師的技巧及素材等內容，可以點擊本站的其他文章進行學習。

㈨ 大數據學習環境搭建的目的是什麼

搭建的目的在於使學習者能夠親自感覺大數據帶來的便捷和後續學習有一個好的認知和參考

㈩ 基於Docker搭建大數據集群（一）Docker環境部署

yum install -y yum-utils #安裝工具包，缺少這些依賴將無法完成

yum-config-manager --add-repo https://download.docker.com/linux/centos/docker-ce.repo

yum install docker-ce

systemctl start docker

docker version

docker run hello-world

docker pull centos

docker imsages

docker network create --subnet=172.15.0.0/16 netgroup

master

slave1

slave2

slave3

docker ps

docker pa -a

docker run 容器名或容器ID

docker run exec -ti 容器名或容器ID bash

ssh-keygen -t rsa

passwd root

master

slave1

slave2

slave3

master

slave1

slave2

slave3

https://hub.docker.com/