磁盤存儲就像是衣櫥，永遠(yuǎn)不夠用，在大數(shù)據(jù)時代，這一點尤為突出。“大數(shù)據(jù)”意味著需要比傳統(tǒng)存儲平臺處理更多的數(shù)據(jù)。那么這對于CIO意味著什么呢？意味著他們將需要做出更多的努力，而可供參考的信息卻很少。

　　不過，在為大數(shù)據(jù)選擇存儲服務(wù)時也并不是完全無跡可尋。

　　何謂大數(shù)據(jù)

　　首先，我們需要清楚大數(shù)據(jù)與其他類型數(shù)據(jù)的區(qū)別以及與之相關(guān)的技術(shù)（主要是分析應(yīng)用程序）。大數(shù)據(jù)本身意味著非常多需要使用標(biāo)準(zhǔn)存儲技術(shù)來處理的數(shù)據(jù)。大數(shù)據(jù)可能由TB級（或者甚至PB級）信息組成，既包括結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)（數(shù)據(jù)庫、日志、SQL等）以及非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)（社交媒體帖子、傳感器、多媒體數(shù)據(jù)）。此外，大部分這些數(shù)據(jù)缺乏索引或者其他組織結(jié)構(gòu)，可能由很多不同文件類型組成。

　　由于這些數(shù)據(jù)缺乏一致性，使標(biāo)準(zhǔn)處理和存儲技術(shù)無計可施，而且運營開銷以及龐大的數(shù)據(jù)量使我們難以使用傳統(tǒng)的服務(wù)器和SAN方法來有效地進(jìn)行處理。換句話說，大數(shù)據(jù)需要不同的處理方法：自己的平臺，這也是Hadoop可以派上用場的地方。

　　Hadoop是一個開源分布式計算平臺，它提供了一種建立平臺的方法，這個平臺由標(biāo)準(zhǔn)化硬件（服務(wù)器和內(nèi)部服務(wù)器存儲）組成，并形成集群能夠并行處理大數(shù)據(jù)請求。在存儲方面來看，這個開源項目的關(guān)鍵組成部分是Hadoop分布式文件系統(tǒng)（HDFS），該系統(tǒng)具有跨集群中多個成員存儲非常大文件的能力。HDFS通過創(chuàng)建多個數(shù)據(jù)塊副本，然后將其分布在整個集群內(nèi)的計算機(jī)節(jié)點，這提供了方便可靠極其快速的計算能力。

　　從目前來看，為大數(shù)據(jù)建立足夠大的存儲平臺最簡單的方法就是購買一套服務(wù)器，并為每臺服務(wù)器配備數(shù)TB級的驅(qū)動器，然后讓 Hadoop來完成余下的工作。對于一些規(guī)模較小的企業(yè)而言，可能只要這么簡單。然而，一旦考慮處理性能、算法復(fù)雜性和數(shù)據(jù)挖掘，這種方法可能不一定能夠保證成功。

　　你的存儲架構(gòu)

　　這一切都?xì)w結(jié)到所涉及的存儲結(jié)構(gòu)和網(wǎng)絡(luò)性能。對于經(jīng)常分析大數(shù)據(jù)的企業(yè)而言，可能需要一個單獨的基礎(chǔ)設(shè)施，因為隨著集群中計算節(jié)點的數(shù)量的增長，帶 寬開銷也會增長。通常情況下，使用HDFS的多模計算集群在處理大數(shù)據(jù)時將會產(chǎn)生大量流量。這是因為Hadoop在集群的成員服務(wù)器間傳輸數(shù)據(jù)（以及計算 資源）。

　　在大多數(shù)情況下，基于服務(wù)器的本地存儲并沒有高效率的優(yōu)點，這也是為什么很多企業(yè)轉(zhuǎn)向使用高速光纖結(jié)構(gòu)的SAN來最大限度地提高吞吐量。然 而，SAN方法本身并不一定適合大數(shù)據(jù)部署。尤其是那些使用Hadoop的大數(shù)據(jù)部署，因為SAN承擔(dān)集中硬盤上數(shù)據(jù)的責(zé)任，這反過來意味著每個計算服務(wù) 器將需要訪問相同的SAN來恢復(fù)正態(tài)分布的數(shù)據(jù)。

　　然而，當(dāng)比較本地服務(wù)器存儲和基于SAN的存儲時，本地存儲在兩個方面占據(jù)優(yōu)勢：成本和整體性能。簡而言之，沒有在每個計算成員放置RAID的原始磁盤在處理HDFS請求時將勝過SAN,然而，基于服務(wù)器的磁盤存在缺點，主要是在可擴(kuò)展性方面。

　　問題是當(dāng)服務(wù)器依賴于本地存儲時，你如何在必要的時候增加更多的容量。通常，有兩種方式來處理這種困境。第一種方法是增加具有更多本地存儲的額外的 服務(wù)器。第二種方法是增加集群服務(wù)器的容量。這兩種方法都需要購買和配置硬件，這將導(dǎo)致停機(jī)時間，可能還需要重新設(shè)計架構(gòu)。然而，無論使用哪種方法都要比 向 SAN增加容量要便宜，可以說，這是一個顯著的成本優(yōu)勢。

　　然而，當(dāng)涉及到Hadoop時，還有其他存儲選擇。例如，一些領(lǐng)先的存儲廠商都在建立專門針對Hadoop和大數(shù)據(jù)分析的存儲設(shè)備。這些供應(yīng)商包括EMC,目前提供Hadoop解決方案，例如Greenplum HD Data Computing Appliance.甲骨文正在考慮進(jìn)一步深化Exadata系列設(shè)備，提供計算能力以及高速存儲。

　　最后一個存儲選擇是云形式的存儲，Cloudera、微軟、Amazon和很多其他供應(yīng)商都在提供基于云的大數(shù)據(jù)解決方案，這些解決方案能夠提供處理能力、存儲和支持。

　　在選擇大數(shù)據(jù)存儲解決方案時需要考慮究竟需要多少空間，分析頻率如何以及需要處理什么類型的數(shù)據(jù)。這些因素，以及安全、預(yù)算和處理時間都是選擇大數(shù)據(jù)存儲解決方案時需要考慮的因素。

　　可能站在保險的角度來看，一個試點項目可能是一個不錯的開始，商品硬件也是大數(shù)據(jù)試點項目的低成本投資選擇。

關(guān)鍵字：數(shù)據(jù)、存儲服務(wù)、架構(gòu)、空間