最近，公司、机构、政府和消费者在很大程度上已经接受了收集交易细节并将其存储为数据的需求。随着更多事务的发生，存储数据的大小也随之增加。这些数据大多数时候累积到超出公司正常存储容量的大小，使得处理和使用变得困难，但是，这个挑战是在大数据优化中处理的。怎么看。
什么是大数据？
尽管“大数据”一词是相对的，因此没有直接定义“大数据”一词，但大数据可以指任何超过消费端和小型服务器的存储和处理能力的数据集合。对于小型企业来说，少量的 TB 可以称为“大数据”，而对于大型企业来说，大数据的定义可能超过 1 PB，1 PB 是 1024 TB 的数据。
大数据也可以根据以下五个标准来考虑：
- 速度；在此标准中，数据按收集速度进行分类。多年来网络和硬件的技术进步确保了企业同时收集数据的速度提高。
- 值得; 价值是指收集到的数据中的价值。企业可能会存储大量信息，这些信息可能有助于决策。虽然收集所有相关信息更安全，但应进行审查以确定收集哪些数据，以及收集的数据是否有助于分析后的决策。
- 种类; 多样性是指收集的数据的不同形式。多样化的大数据可以是结构化的，也可以是非结构化的。结构化数据包括电话号码、客户的电子邮件地址等信息，而非结构化数据可能采用评论产品的文章形式。
- 可信度；这是指对数据的真实性/可信度的质量，收集大数据是徒劳的，经过分析后无法依赖。
- 尺寸; 大小处理收集的信息量。大数据的大小因所收集数据的性质而异。例如，从电影托管网络服务器收集的大数据很可能比从小型企业收集的大数据。
什么是大数据分析的最佳工具？
借助为此目的制造的某些工具，可以高效、快速地完成大数据分析。这些工具利用高效的存储系统和特定算法在短时间内分析大量数据。分析大数据的一些最佳工具是：
- 阿帕奇星火；主要由基于技术的企业、政府、电信公司和金融机构使用。它是一个分布式处理大数据的框架。
- 卡桑德拉；最初由社交媒体巨头 Facebook 开发，它是一个 NoSQL 分布式数据库。
- 弹性搜索；它具有广泛的用途，从监控基础设施到企业的搜索引擎。它作为一个搜索和分析引擎，也是分布式的。
- 刀；它包括使用数据挖掘和机器学习工具的数据分析机制。
从数据的类型和数量来看，可以使用流行的关系数据库工具，如 PostgreSQL 和 MySQL 来分析大数据。
大数据集群与单服务器
实际上，用于分析大数据的工具有望在多台服务器上共享。他们利用多台服务器中的资源立即处理大量数据。例如，Hadoop 旨在利用集群中链接的数十或数百个单一服务器。然而，用户不会被迫使用多个专用服务器。在为小型企业分析大数据时，一台可靠且功能强大的专用服务器就足够了。
在高规格的专用服务器上，可以使用虚拟机集群来替换 Hadoop 节点等工具。许多公司将单独的专用服务器集群连接起来，以生成他们的私有云，将所有资源集中到一个点上。这有助于他们有效地组织和分配资源，以在私有云上进行多项大数据分析。在集群和单机之间，最适合您企业的大数据结构取决于相关数据量，大小是否可调，是否有冗余组件，以及要使用的软件。
为分析优化服务器大数据
在为分析大数据选择和优化专用服务器时，有一些因素需要考虑：将要处理的大量数据传输到服务器的前景，如果要使用集群，作为服务器之间链接的背板必须能够持久地保存大量数据，通常用于直接执行优化的工具采用每台服务器上有许多线程并在许多服务器之间共享工作，一些大数据工具经过优化以处理“内存中”数据，这恰好比基于磁盘的数据处理速度更快。
尽管在处理大数据时，专用服务器托管不存在一个足够的解决方案。但是，以下指南将帮助您规划大数据管理系统。
网络：大多数时候，您的服务器会从数据中心或第三方接收大量数据。如果服务器没有足够的容量来保存数据，则可能会出现网络不稳定的情况。如果要频繁向服务器发送大量数据，则建议最低级别为 1 Gbps。
为了减少高额支出，请光顾一个专门的服务器主机提供商，它可以为您提供可以承载您将要传输的数据负载的带宽包。实际上有您需要解决我们不同的专用服务器容量供您使用。
记忆：大 RAM 容量总是有益的。像 Couchbase 这样的工具将在内存中进行处理，如果它们由于 RAM 不足而无法读取和写入存储，这将很快。分析大数据的应用程序将始终使用尽可能多的 RAM 和可用空间。在处理生产任务时，首选具有 64 GB 或更多 RAM 容量的专用服务器，但这不是一个静态规则。
存储：最好您的服务器有足够的空间来分析您的数据。理想的空间是足够的，以便占用分析过程中创建的额外数据。最好拥有快速存储，但并不总是需要使用 SSD 存储为您的专用服务器存储 TB。还建议使用旋转硬盘驱动器，虽然速度慢且成本不高，但它们仍然可以满足您的存储需求。
处理器：Spark 等工具将处理任务分散到多个线程中。这些任务在机器的核心上并行执行。Spark 将使用至少具有 8 到 16 个内核的服务器，但这可能会根据它正在处理的负载大小而增加。使用多个内核将比使用少量更强大的内核更好地提高性能。
