怎么搭一个大数据环境

㈠ 如何搭建现代化的云计算数据中心

在云计算和大数据遍地开花的今天，很多个人及企业级客户对自己的数据存放环境并没有一个很直观的认识，包括电商从业者（云主机，云空间），私有云、公有云及混合云企业用户等等。

而数据中心内部结构繁多、组成复杂，经过多年行业积累，客户在选择数据中心时主要关注数据中心等级、选址标准、建筑与结构、电力、暖通、消防、监控和网络这几个方面。

现代数据中心供电系统的典型架构

有孚网络自建及合作的云计算数据中心已经覆盖北京、上海、广州、深圳等地，并通过这些核心节点辐射各大区域。高等级标准建造，电力系统满足A类机房要求，每个云计算数据中心均引入来自不同变电站的双路市电，拥有双路UPS并行输电，并配置双路柴油发电机，提供不间断电源，保障业务安全、稳定、可持续发展。

对于金融行业数据中心来说，要满足其安全可靠的要求，供电系统需达到A级标准。那么，在A类级别的数据中心中，它的供电系统又是怎么要求的呢？

1、 由来自两个不同的变电站引入两路市电电源，同时工作、互为备用；

2、 机房内设有能够满足UPS电源、机房空调、照明等设备用电的专用柴油发电机，且备用有同样标准的柴油发电机，即柴油发电机系统需达到：(N+X)冗余 (X=1，2，3，4……)的要求；

3、 为了使数据中心的电力持续供应，需使用两套独立的UPS供电系统，来保证数据中心的供电，即UPS系统需达到：2N或M(N+1) 冗余 (M=2，3， 4……)的要求；

4、 其中，市电电源间、市电电源和柴油发电机间均可通过ATS（自动切换开关）进行切换，电源列头柜用来进行电源分配和供电管理，以提高供电系统的易管理性。

金融行业在供电方面除了需要满足以上要求外，还需满足其他相关电力要求：

1、 市电中断，发电机30秒自启动；

2、 市电电源为10KV以上；

3、 空调设备采用双路电源供电；

4、 不间断电源电池单机容量备用时间大于等于15分钟；

5、 要求采用专用配电箱(柜)，专用配电箱(柜)应靠近用电设备安装；

6、 用于电子信息系统机房内的动力设备与电子信息设备的不间断电源系统应由不同回路配电；

7、 自动转换开关检修时，不应影响电源的切换。

云计算与存储是未来商业的发展趋势，无论是互联网界还是传统企业通过搭建数据中心可以更好的掌握用户数据，为用户提供可靠的定制服务。从用户的角度来讲，企业搭建数据中心也是用户的选择。

（注：本文特约上海十佳IDC服务商之一的有孚网络（共承担了6项国家及地市级专项课题），将云计算数据中心的最佳实践与众多相关从业者分享。上海有孚网络股份有限公司创立于2001年，拥有超过15年的IDC运营管理经验，并形成了一套完整的自有云计算数据中心体系，为成千上万家客户提供专业的产品与服务。）

㈡ 如何搭建基于Hadoop的大数据平台

Hadoop: 一个开源的分布式存储、分布式计算平台.（基于）

Hadoop的组成：
HDFS:分布式文件系统，存储海量的数据。
MapRece:并行处理框架，实现任务分解和调度。
Hadoop的用处：
搭建大型数据仓库，PB级数据的存储、处理、分析、统计等业务。
比如搜索引擎、网页的数据处理，各种商业智能、风险评估、预警，还有一些日志的分析、数据挖掘的任务。
Hadoop优势：高扩展、低成本、成熟的生态圈(Hadoop Ecosystem Map)

Hadoop开源工具：
Hive：将SQL语句转换成一个hadoop任务去执行，降低了使用Hadoop的门槛。
HBase:存储结构化数据的分布式数据库，habase提供数据的随机读写和实时访问，实现 对表数据的读写功能。
zookeeper:就像动物管理员一样，监控hadoop集群里面每个节点的状态，管理整个集群 的配置，维护节点针之间数据的一次性等等。
hadoop的版本尽量选稳定版本，即较老版本。
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Hadoop的安装与配置：
1）在linux中安装JDK，并设置环境变量
安装jdk: >> sudo apt-get install openjdk-7-jdk
设置环境变量：
>> vim /etc/profile

>> :wq
2)下载Hadoop,并设置Hadoop环境变量
下载hadoop解压缩:
>> cd /opt/hadoop-1.2.1/
>> ls
>> vim /etc/profile

>>:wq

3）修改4个配置文件
（a）修改hadoop-env.sh,设置java_HOME
（b）修改core-site.xml,设置hadoop.tmp.dir, dfs.name.dir, fs.default.name
（c）修改mapred-site.xml, 设置mapred.job.tracker
（d）修改hdfs-site.xml,设置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启动
>> start-all.sh
# 通过jps命令查看当前运行进程
>> jps
看见以下进程即说明hadoop安装成功

㈢ 如何搭建hadoop环境

Hadoop2.7.2集群搭建详解（单机）

Hadoop2.7.2集雹塌群搭建详解（码肆吵三台迟侍）

hadoop下载

㈣ 如何架构大数据环境来管理与存储数据

循环队列和栈都是线性结构，是逻辑结构的一种。而存储结构是数据在计算机中的表示拦升伏，循环队列在计算机内是顺序存储结构，栈在计算机内可是以顺序也可以是链式简携。所以笑镇循环队列和栈都是线性逻辑结构，不能说循环队列和栈是存储结构，只能说它们在计算机内的存储结构

㈤ 如何利用大数据改善服务环境质量

如何利用大数据改善服务环境质量
近年来，互联网技术飞速发展，云计算、大数据在深刻影响着社会治理的模式。数据的开放共享使得数据的价值在交叉融合当中迸发，大数据技术的发展使得大数据变得更加触手可及。这两大趋势让数据价值的挖掘不仅停留在商业领域，更体现在环境公共服务当中。我们的生活环境每一天都在发生变化，空气、水、气象、交通、污染都有数据在记录，并交织影响。通过关联多种环境公共数据并结合可视化技术，呈现生态环保工作的积极成效和短板，可以为环境综合决策提供支撑，同时让公众看到环境的变化以及环境保护对于我们生活的影响，从而提高公众环境意识。为此，笔者认为，应做好生态环境大数据建设工作，推动环境质量进一步改善。一是共享数据，加快建设生态环境大数据平台。按照环境保护部《生态环境大数据建设总体方案》，加快建设互联互通的省级生态环境大数据平台。要整合环保部门各业务领域的数据库，推动海洋、水利、建设、气象、国土、交通、电力等有关环境能源数据共享，成为政务云平台的重要组成部分。针对目前环境执法、建设项目等信息还没有结构化公开的情况，加快推进结构化数据公开进程，便于数据流转。二是激活数据，不断提升环保部门互联网能力。参照公安、法院等数据库平台，建立和完善基于组织机构代码或公民个人身份信息的环境监管对象数据库。将工商、信用、电力、城建等信息进行整合，实现环境执法后督查流程化、电子化管理。在执法监管方面，充分运用大数据对行业平均排污水平进行分析，再关联企业的用电量、用水量、原材料用量等数据。基于现有的在线监测平台采集排污数据，如果出现异常系统就自动预警。根据处罚对象类别、环境要素等进行分类统计，将环境处罚情况与环境信访投诉、环境质量指标等进行关联分析。建立基于物联网技术的危险化学品电子监管平台。借助大数据、云计算来弥补当前环境监管能力不足的短板。三是呈现数据，大力推进生态环境数据可视化。要基于现有的污染源地理信息、污染物排放实时监测数据、环境质量实时监测数据、气象数据、城市交通出行数据、省市的GDP数据以及网络查询、微博发帖、网购数据等，重点对空气污染与居民生活、环境执法力度与环境质量变化、环境污染与居民健康、GDP与环境质量以及污染治理预警评估等方面进行基于可视化方法的环境数据分析。以治水为例，通过升级目前水质自动监测网络来采集河流的各种物理、化学、生物数据以及气象数据，然后通过虚拟的数据，用可视化来模拟呈现出真实的河流环境，以此来评估治水措施的有效性，供决策部门和领导参考。

㈥ 大数据平台是什么什么时候需要大数据平台如何建立大数据平台

首先我们要了解Java语言和Linux操作系统，这两个是学习大数据的基础，学习的顺序不分前后。

Java ：只要了解一些基础即可，做大数据不需要很深的Java 技术，学java SE 就相当于有学习大数据基础。

Linux：因为大数据相关软件都是在Linux上运行的，所以Linux要学习的扎实一些，学好Linux对你快速掌握大数据相关技术会有很大的帮助，能让你更好的理解hadoop、hive、hbase、spark等大数据软件的运行环境和网络环境配置，能少踩很多坑，学会shell就能看懂脚本这样能更容易理解和配置大数据集群。还能让你对以后新出的大数据技术学习起来更快。

Hadoop：这是现在流行的大数据处理平台几乎已经成为大数据的代名词，所以这个是必学的。Hadoop里面包括几个组件HDFS、MapRece和YARN，HDFS是存储数据的地方就像我们电脑的硬盘一样文件都存储在这个上面，MapRece是对数据进行处理计算的，它有个特点就是不管多大的数据只要给它时间它就能把数据跑完，但是时间可能不是很快所以它叫数据的批处理。

Zookeeper：这是个万金油，安装Hadoop的HA的时候就会用到它，以后的Hbase也会用到它。它一般用来存放一些相互协作的信息，这些信息比较小一般不会超过1M，都是使用它的软件对它有依赖，对于我们个人来讲只需要把它安装正确，让它正常的run起来就可以了。

Mysql：我们学习完大数据的处理了，接下来学习学习小数据的处理工具mysql数据库，因为一会装hive的时候要用到，mysql需要掌握到什么层度那?你能在Linux上把它安装好，运行起来，会配置简单的权限，修改root的密码，创建数据库。这里主要的是学习SQL的语法，因为hive的语法和这个非常相似。

Sqoop：这个是用于把Mysql里的数据导入到Hadoop里的。当然你也可以不用这个，直接把Mysql数据表导出成文件再放到HDFS上也是一样的，当然生产环境中使用要注意Mysql的压力。

Hive：这个东西对于会SQL语法的来说就是神器，它能让你处理大数据变的很简单，不会再费劲的编写MapRece程序。有的人说Pig那?它和Pig差不多掌握一个就可以了。

Oozie：既然学会Hive了，我相信你一定需要这个东西，它可以帮你管理你的Hive或者MapRece、Spark脚本，还能检查你的程序是否执行正确，出错了给你发报警并能帮你重试程序，最重要的是还能帮你配置任务的依赖关系。我相信你一定会喜欢上它的，不然你看着那一大堆脚本，和密密麻麻的crond是不是有种想屎的感觉。

Hbase：这是Hadoop生态体系中的NOSQL数据库，他的数据是按照key和value的形式存储的并且key是唯一的，所以它能用来做数据的排重，它与MYSQL相比能存储的数据量大很多。所以他常被用于大数据处理完成之后的存储目的地。

Kafka：这是个比较好用的队列工具，队列是干吗的?排队买票你知道不?数据多了同样也需要排队处理，这样与你协作的其它同学不会叫起来，你干吗给我这么多的数据(比如好几百G的文件)我怎么处理得过来，你别怪他因为他不是搞大数据的，你可以跟他讲我把数据放在队列里你使用的时候一个个拿，这样他就不在抱怨了马上灰流流的去优化他的程序去了，因为处理不过来就是他的事情。而不是你给的问题。当然我们也可以利用这个工具来做线上实时数据的入库或入HDFS，这时你可以与一个叫Flume的工具配合使用，它是专门用来提供对数据进行简单处理，并写到各种数据接受方(比如Kafka)的。

Spark：它是用来弥补基于MapRece处理数据速度上的缺点，它的特点是把数据装载到内存中计算而不是去读慢的要死进化还特别慢的硬盘。特别适合做迭代运算，所以算法流们特别稀饭它。它是用scala编写的。Java语言或者Scala都可以操作它，因为它们都是用JVM的。

㈦ 如何创建一个大数据平台

所谓的大数据平台不是独立存在的，比如网络是依赖搜索引擎获得大数据并开展业务的，阿里是通过电子商务交易获得大数据并开展业务的，腾讯是通过社交获得大数据并开始业务的，所以说大数据平台不是独立存在的，重点是如何搜集和沉淀数据，如何分析数据并挖掘数据的价值。

我可能还不够资格回答这个问题，没有经历过一个公司大数据平台从无到有到复杂的过程。不过说说看法吧，也算是梳理一下想法找找喷。
这是个需求驱动的过程。
曾经听过spotify的分享，印象很深的是，他们分享说，他们的hadoop集群第一次故障是因为，机器放在靠窗的地方，太阳晒了当机了（笑）。从简单的没有机房放在自家窗前的集群到一直到现在复杂的数据平台，这是一个不断演进的过程。
对小公司来说，大概自己找一两台机器架个集群算算，也算是大数据平台了。在初创阶段，数据量会很小，不需要多大的规模。这时候组件选择也很随意，Hadoop一套，任务调度用脚本或者轻量的框架比如luigi之类的，数据分析可能hive还不如导入RMDB快。监控和部署也许都没时间整理，用脚本或者轻量的监控，大约是没有ganglia、nagios，puppet什么的。这个阶段也许算是技术积累，用传统手段还是真大数据平台都是两可的事情，但是为了今后的扩展性，这时候上Hadoop也许是不错的选择。
当进入高速发展期，也许扩容会跟不上计划，不少公司可能会迁移平台到云上，比如AWS阿里云什么的。小规模高速发展的平台，这种方式应该是经济实惠的，省了运维和管理的成本，扩容比较省心。要解决的是选择平台本身提供的服务，计算成本，打通数据出入的通道。整个数据平台本身如果走这条路，可能就已经基本成型了。走这条路的比较有名的应该是netflix。
也有一个阶段，你发现云服务的费用太高，虽然省了你很多事，但是花钱嗖嗖的。几个老板一合计，再玩下去下个月工资发布出来了。然后无奈之下公司开始往私有集群迁移。这时候你大概需要一群靠谱的运维，帮你监管机器，之前两三台机器登录上去看看状态换个磁盘什么的也许就不可能了，你面对的是成百上千台主机，有些关键服务必须保证稳定，有些是数据节点，磁盘三天两头损耗，网络可能被压得不堪重负。你需要一个靠谱的人设计网络布局，设计运维规范，架设监控，值班团队走起7*24小时随时准备出台。然后上面再有平台组真的大数据平台走起。
然后是选型，如果有技术实力，可以直接用社区的一整套，自己管起来，监控部署什么的自己走起。这个阶段部署监控和用户管理什么的都不可能像两三个节点那样人肉搞了，配置管理，部署管理都需要专门的平台和组件；定期Review用户的作业和使用情况，决定是否扩容，清理数据等等。否则等机器和业务进一步增加，团队可能会死的很惨，疲于奔命，每天事故不断，进入恶性循环。
当然有金钱实力的大户可以找Cloudera，Hortonworks，国内可以找华为星环，会省不少事，适合非互联网土豪。当然互联网公司也有用这些东西的，比如Ebay。
接下去你可能需要一些重量的组件帮你做一些事情。
比如你的数据接入，之前可能找个定时脚本或者爬log发包找个服务器接收写入HDFS，现在可能不行了，这些大概没有高性能，没有异常保障，你需要更强壮的解决方案，比如Flume之类的。
你的业务不断壮大，老板需要看的报表越来越多，需要训练的数据也需要清洗，你就需要任务调度，比如oozie或者azkaban之类的，这些系统帮你管理关键任务的调度和监控。
数据分析人员的数据大概可能渐渐从RDBMS搬迁到集群了，因为传统数据库已经完全hold不住了，但他们不会写代码，所以你上马了Hive。然后很多用户用了Hive觉得太慢，你就又上马交互分析系统，比如Presto，Impala或者SparkSQL。
你的数据科学家需要写ML代码，他们跟你说你需要Mahout或者Spark MLLib，于是你也部署了这些。
至此可能数据平台已经是工程师的日常工作场所了，大多数业务都会迁移过来。这时候你可能面临很多不同的问题。
比如各个业务线数据各种数据表多的一塌糊涂，不管是你还是写数据的人大概都不知道数据从哪儿来，接下去到哪儿去。你就自己搞了一套元数据管理的系统。
你分析性能，发现你们的数据都是上百Column，各种复杂的Query，裸存的Text格式即便压缩了也还是慢的要死，于是你主推用户都使用列存，Parquet，ORC之类的。
又或者你发现你们的ETL很长，中间生成好多临时数据，于是你下狠心把pipeline改写成Spark了。
再接下来也许你会想到花时间去维护一个门户，把这些零散的组件都整合到一起，提供统一的用户体验，比如一键就能把数据从数据库chua一下拉到HDFS导入Hive，也能一键就chua一下再搞回去；点几下就能设定一个定时任务，每天跑了给老板自动推送报表；或者点一下就能起一个Storm的topology；或者界面上写几个Query就能查询Hbase的数据。这时候你的数据平台算是成型了。
当然，磕磕碰碰免不了。每天你都有新的问题和挑战，否则你就要失业了不是？
你发现社区不断在解决你遇到过的问题，于是你们架构师每天分出很多时间去看社区的进展，有了什么新工具，有什么公司发布了什么项目解决了什么问题，兴许你就能用上。
上了这些乱七八糟的东西，你以为就安生了？Hadoop平台的一个大特点就是坑多。尤其是新做的功能新起的项目。对于平台组的人，老板如果知道这是天然坑多的平台，那他也许会很高兴，因为跟进社区，帮忙修bug，一起互动其实是很提升公司影响力的实情。当然如果老板不理解，你就自求多福吧，招几个老司机，出了问题能马上带路才是正道。当然团队的技术积累不能不跟上，因为数据平台还是乱世，三天不跟进你就不知道世界是什么样了。任何一个新技术，都是坑啊坑啊修啊修啊才完善的。如果是关键业务换技术，那需要小心再小心，技术主管也要有足够的积累，能够驾驭，知道收益和风险。

㈧ 怎样搭建企业大数据平台

步骤一：开展大数据咨询

规划合理的统筹规划与科学的顶层设计是大数据建设和应用的基础。通过大数据咨询规划服务，可以帮助企业明晰大数据建设的发展目标、重点任务和蓝图架构，并将蓝图架构的实现分解为可操作、可落地的实施路径和行动计划，有效指导企业大数据战略的落地实施。

步骤二：强化组织制度保障

企业信息化领导小组是企业大数据建设的强有力保障。企业需要从项目启动前就开始筹备组建以高层领导为核心的企业信息化领导小组。除了高层领导，还充分调动业务部门积极性，组织的执行层面由业务部门和IT部门共同组建，并确立决策层、管理层和执行层三级的项目组织机构，每个小组各司其职，完成项目的具体执行工作。

步骤三：建设企业大数据平台

基于大数据平台咨询规划的成果，进行大数据的建设和实施。由于大数据技术的复杂性，因此企业级大数据平台的建设不是一蹴而就，需循序渐进，分步实施，是一个持续迭代的工程，需本着开放、平等、协作、分享的互联网精神，构建大数据平台生态圈，形成相互协同、相互促进的良好的态势。

步骤四：进行大数据挖掘与分析

在企业级大数据平台的基础上，进行大数据的挖掘与分析。随着时代的发展，大数据挖掘与分析也会逐渐成为大数据技术的核心。大数据的价值体现在对大规模数据集合的智能处理方面，进而在大规模的数据中获取有用的信息，要想逐步实现这个功能，就必须对数据进行分析和挖掘，通过进行数据分析得到的结果，应用于企业经营管理的各个领域。

步骤五：利用大数据进行辅助决策

通过大数据的分析，为企业领导提供辅助决策。利用大数据决策将成为企业决策的必然，系统通过提供一个开放的、动态的、以全方位数据深度融合为基础的辅助决策环境，在适当的时机、以适当的方式提供指标、算法、模型、数据、知识等各种决策资源，供决策者选择，最大程度帮助企业决策者实现数据驱动的科学决策。

关于怎样搭建企业大数据平台，青藤小编就和您分享到这里了。如果你对大数据工程有浓厚的兴趣，希望这篇文章能够对你有所帮助。如果您还想了解更多数据分析师、大数据工程师的技巧及素材等内容，可以点击本站的其他文章进行学习。

㈨ 大数据学习环境搭建的目的是什么

搭建的目的在于使学习者能够亲自感觉大数据带来的便捷和后续学习有一个好的认知和参考

㈩ 基于Docker搭建大数据集群（一）Docker环境部署

yum install -y yum-utils #安装工具包，缺少这些依赖将无法完成

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/