数据分析集群-{下拉词

大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于数据分析集群的问题，于是小编就整理了4个相关介绍数据分析集群的解答，让我们一起看看吧。

1. 数据中心集群的意义？
2. 大数据集群的主要瓶颈是？
3. hadoop集群1t的数据量需要多少计算资源？
4. mysql集群和主从区别？

数据中心集群的意义？

一是有利于提升国家整体算力水平。通过全国一体化的数据中心布局建设，扩大算力设施规模，提高算力使用效率，实现全国算力规模化集约化发展。

二是有利于促进绿色发展。加大数据中心在西部布局，将大幅提升绿色能源使用比例，就近消纳西部绿色能源，同时通过技术创新、以大换小、低碳发展等措施，持续优化数据中心能源使用效率。

三是有利于扩大有效投资。数据中心产业链条长、投资规模大，带动效应强。通过算力枢纽和数据中心集群建设，将有力带动产业上下游投资。

四是有利于推动区域协调发展。通过算力设施由东向西布局，将带动相关产业有效转移，促进东西部数据流通、价值传递，延展东部发展空间，推进西部大开发形成新格局。

大数据集群的主要瓶颈是？

1、数据分析之数据准备瓶颈：OLAP

我们知道从上个世纪90年代，甚包括80年代末，OLAP就已经被很好地使用了。如果这个瓶颈不打掉，企业的数据化运营的链条是不通畅的，并且业务流程会很缓慢，同时企业的运营效率和竞争能力也会大打折扣。

2、大数据分析之找到答案瓶颈：静态报告。静态报告就跟邮件 样，我们需要的是 个及时交互的过程，对数据进行分析、发掘它的价值。***如看到报告后，我们就发现了 个问题，然后可能就会去问个问题。

3、大数据分析之分析流程瓶颈：IT部门。他们都会递交给IT部门，然后IT部门的加班非常严重，他们疲于应付，但是这样做出的结果还非常不好，大家对IT部门的诟病都很深。

4、大数据分析之厂商瓶颈：缺乏高质量的本土厂商

我们认为在国内缺乏高质量的本土厂商。

集群的最主要瓶颈是：磁盘。

当我们面临集群作战的时候，我们所希望的是即读即得。可是面对大数据，读取数据需要经过磁盘IO，这里可以把IO理解为水的管道。管道越大越强，我们对于T级的数据读取就越快。所以IO的好坏，直接影响了集群对于数据的处理。

hadoop集群1t的数据量需要多少计算***？

一天1T，15天是15T，hadoop集群存储的时候安全备份数是3份这样就是45T，构架一个安全的hadoop集群最少要3台机器吧，如果用戴尔的PowerEdgeC2100，单节点存储可达26TB，三台即可

mysql集群和主从区别？

mysql中集群和主从的区别：主从之间是通过mysql的replication来保证数据的一致性；相对mysql集群的数据同步方式来讲是异步的。因为异步，所以主从之间***数据可能会有一点微小的延时，就会出现不一致。

主从可以保证读写分离，即写操作在master，读操作在sl***e，主从模式也有多个，这里只说一主多从。

比如有两个业务模块，一个不断写入订单记录等，另一个模块则是生成报表，这时如果不***用读写分离，读写操作碰一起，可能会发生冲突，影响性能，如果读写分离，则不用考虑读写同一张表从而影响性能，而且多从可以很好的分摊服务器的压力，降低单台机器的压力。

集群最大的优点就是数据实时同步，高可用，每个节点的数据都是同步一致的，不像主从，有时会出现数据不一致，而高可用，任何一个节点宕机都不会影响业务。

但是缺点就是性能，写的性能，每次写操作，都会在所有节点之间进行同步，有失有得，损失了一点性能，保证了高可用和数据一致。

到此，以上就是小编对于数据分析集群的问题就介绍到这了，希望介绍关于数据分析集群的4点解答对大家有用。