近年来，公司，代理机构，政府和消费者已广泛接受了收集交易细节并将其存储为数据的需求。随着更多事务的进行，存储数据的大小也随之增加。多数时候，这些数据会累积到超出公司正常存储容量的大小，这使得处理和使用变得困难，但是，在大数据优化中解决了这一挑战。怎么看。

什么是大数据？

尽管由于“大数据”一词是相对的，所以没有对“大数据”一词的直接定义，但大数据可以指与用户端和小型服务器的存储和处理能力不匹配的任何数据收集。对于小型企业，少量的TB可以称为“大数据”，而大型企业对大数据的定义可能超过1 PB，而1 PB则是1,024 TB的数据。

还可以基于以下五个标准来考虑大数据：

速度; 按照此标准，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。

价值; 值是指收集的数据中的值。企业可能会存储很多可能有助决策的信息。尽管收集所有相关信息较为安全，但应进行审核以决定要收集哪些数据，以及所收集的数据是否有助于分析后的决策。

品种; 多样性是指所收集数据的不同形式。各种各样的大数据可以是结构化的也可以是非结构化的。结构化数据包括诸如电话号码，客户的电子邮件地址等信息，而非结构化数据可以采用评论产品的文章的形式。

不生锈 这指的是数据中真实性/信任的质量，这是收集大数据的徒劳努力，而大数据在分析之后就无法依靠。

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Web服务器收集的大数据很可能会比从小型企业收集的大数据大。

大数据分析的最佳工具是什么？

借助为此目的制造的某些工具，可以高效，快速地进行大数据分析。这些工具利用高效的存储系统和特定的算法在短时间内分析大量数据。一些用于分析大数据的最佳工具是：

• Apache Spark; 主要用于技术型企业，政府，电信公司和金融机构。它是大数据分布式处理的框架。

• 卡桑德拉; 最初由社交媒体大公司Facebook开发，它是NoSQL分布式数据库。

• 弹性搜索；从监视基础结构到企业的搜索引擎，它具有广泛的用途。它可以作为搜索和分析引擎，也可以进行分发。

• 刀 它包括使用数据挖掘和机器学习工具的数据分析机制。

关于相关数据的类型和数量，可以使用流行的关系数据库工具（如PostgreSQL和MySQL）来分析大数据。

集群与单服务器处理大数据

实际上，用于分析大数据的工具有望在多台服务器上共享。他们利用多个服务器中存在的资源来立即处理大量数据。例如，Hadoop被设计为利用集群中链接的数十个或几百个单一服务器。

但是，不强制用户使用多个专用服务器。在为小型企业分析大数据时，一台可靠而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节点之类的工具。许多公司将各个专用服务器的群集链接在一起以生成其私有云，从而将所有资源整合到一个点。这有助于他们有效地组织和分配资源，以便在私有云上进行多个大数据分析。

在集群服务器和单台服务器之间，企业大型数据结构的最佳选择取决于相关数据量，大小是否可调整，是否具有冗余组件以及所使用的软件。

优化服务器大数据以进行分析

为分析大数据而选择和优化专用服务器时，需要考虑以下因素：在将大量要处理的数据传输到服务器的前景中，如果要使用群集，则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，通常使用为直接执行而优化的工具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，可以处理“内存中”数据，而该过程恰好比基于磁盘的数据处理快。

尽管对于专用服务器托管，没有足够的解决方案来处理大数据。但是，以下准则将帮助您规划大数据管理系统。

• 网络。

您的服务器通常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。如果要经常将大量数据发送到服务器，则最低建议为1 Gbps。

为了减少高额支出，请光顾专用的服务器主机提供商，该提供商可以为您提供带宽包，以承载您将要传输的数据负载。实际上，GTHost需要满足我们各种专用服务器容量的需求。

• 记忆。

大RAM容量始终是有益的。诸如Couchbase之类的工具将在内存中进行处理，并且如果由于RAM不足而无法对存储进行读写操作，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或更大RAM容量的专用服务器，尽管这不是静态规则。我们的GTHost专家将帮助您选择最适合您的软件包。

• 存储。

最好是您的服务器有足够的空间来分析数据。理想的是空间足够大，以吸收在分析过程中创建的其他数据。最好具有快速存储，但并不一定总是需要使用SSD存储为专用服务器存储TB级数据。

还建议使用旋转硬盘驱动器，尽管速度很慢并且花费不多，但它们仍然可以满足您的存储需求。

• 处理器。

Spark之类的工具可将处理任务分散在多个线程中。这些任务跨计算机的内核并行执行。Spark将使用至少具有8到16个内核的服务器，但这可能会根据正在处理的负载大小而增加。与使用少数几个更强大的内核相比，使用许多内核将更好地提高性能。

GTHost使用我们不同的服务器软件包来满足您的所有优化需求，以适应您的预算和大数据管理需求。与我们联系，您会很高兴的。