近年來，各種商業實體和消費者已廣泛接受了收集交易細節并將其存儲為數據的方式。隨著的越來越多交易活動的產生，數據的存儲量也隨之增加。大多數時候，這些數據會逐漸超出公司正常的存儲容量，這使得數據處理和使用變得艱難，所以大數據優化就必不可少了。

什么是大數據？

由于“大數據”一詞是相對的，所以沒有對“大數據”一詞的直接定義，但大數據可以指與用戶端和小型服務器的存儲和處理能力不匹配的任何數據收集。對于小型企業，少量的TB可以稱為“大數據”，而大型企業對大數據的定義可能超過1 PB甚至更多。

大數據也可以基于以下五個標準來考慮：

速度：按照此標準，數據按收集速度進行分類。多年來，網絡和硬件的技術進步確保了企業同時收集數據的速度提高。

價值：是指所收集數據中的價值。企業可能會存儲大量可能有助決策的信息。盡管收集所有相關信息較為安全，但應進行審核以決定收集哪些數據，以及收集的數據是否有助于分析后的決策。

多樣性：多樣性是指所收集數據的不同形式。各種各樣的大數據可以是結構化的也可以是非結構化的。結構化數據包括諸如電話號碼，客戶的電子郵件地址等信息，而非結構化數據可以采用評論產品的文章的形式。

可靠度：這是指數據中真實的可信任的部分，不可靠的數據是收集大數據的徒勞努力，且大部分數據在分析后就失去了利用價值。

大小：處理收集的信息量。大數據的大小因所收集數據的性質而異。例如，從電影托管Web服務器收集的大數據比從小型企業收集的大數據大的多。

大數據分析的最佳工具是什么？

借助為此目的制造的某些工具，可以高效，快速地進行大數據分析。這些工具利用高效的存儲系統和特定的算法在短時間內分析大量數據。一些用于分析大數據的最佳工具是：

Apache Spark; 主要用于技術型企業，政府，電信公司和金融機構。它是大數據分布式處理的框架。
Cassandra; 最初由社交媒體大公司Facebook開發，它是NoSQL分布式數據庫。
Elastic search；從監視基礎結構到企業的搜索引擎，它具有廣泛的用途。它可以作為搜索和分析引擎，也可以進行分發。
KNIME；它包括使用數據挖掘和機器學習工具的數據分析機制。

關于相關數據的類型和數量，可以使用流行的關系數據庫工具（如PostgreSQL和MySQL）來分析大數據。

服務器集群對比單服務器處理大數據

實際上，用于分析大數據的工具一般在多臺服務器上共享。他們利用多個服務器中存在的資源來立即處理大量數據。例如，Hadoop被設計為利用集群中鏈接的數十個或幾百個單一服務器。

但是，不強迫用戶使用多臺獨立服務器。在為小型企業分析大數據時，一臺可靠而強大的專用服務器就足夠了。在高規格的獨立服務器上，可以使用虛擬機集群來替換Hadoop節點之類的工具。許多公司將各個專用服務器的群集鏈接在一起以生成其私有云，從而將所有資源整合到一個點。這有助于他們有效地組織和分配資源，以便在私有云上進行多個大數據分析。

在集群服務器和單臺服務器之間，對于企業的大數據結構而言，最佳選擇取決于相關數據量，大小是否可調整，是否具有冗余組件以及要使用的軟件。

優化服務器大數據以進行分析

為分析大數據而選擇和優化專用服務器時，需要考慮以下因素：如果要將大量要處理的數據傳輸到服務器中，則如果要使用集群，則作為服務器之間鏈接的背板必須能夠持久地保存大量數據，通常使用為直接執行而優化的工具每臺服務器上有許多線程并在許多服務器之間共享工作，一些大數據工具經過優化，可以處理“內存中”數據，而該過程恰好比基于磁盤的數據處理快。

盡管對于專用服務器托管，沒有足夠的解決方案來處理大數據。但是，以下準則將幫助您規劃大數據管理系統。