大数据集群，大数据集群内每个节点都应该配raid

大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于大数据集群的问题，于是小编就整理了2个相关介绍大数据集群的解答，让我们一起看看吧。

大数据集群特点？

大数据集群是由多台计算机组成的集群，用于处理大规模的数据。其特点包括分布式处理、高可靠性、可扩展性和高效性。

分布式处理使得数据可以在多台计算机上同时处理，提高了处理效率；高可靠性保证了在某个节点出现故障时，整个系统仍能正常工作；可扩展性意味着集群可以随着数据量的增加而无限扩展；高效性指集群能够快速地处理大量数据并提供实时的数据分析和决策支持。

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。假如看到报告后，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。

到此，以上就是小编对于大数据集群的问题就介绍到这了，希望介绍关于大数据集群的2点解答对大家有用。