Hadoop、Storm与Redis存储容量规划详解

在Hadoop存储能力详细方案中，Hadoop采用Hadoop Distributed File System (HDFS)作为底层文件存储，这是一种高度容错且适合大规模数据处理的分布式文件系统。核心概念包括数据分片（DataNode）、数据冗余（3备份机制）以及预留的临时空间。300台DataNode节点，每台配备36T磁盘容量，扣除10%的交换空间后，每份数据有3份备份，计算可用存储容量为3240T。 存储容量的规划是关键，将数据分为三个层次：接口层（原始数据）、处理层（经过Hive处理的数据）和共享层（深度沉淀后的HBase数据）。接口层占用总容量的50%，处理层30%，共享层20%。这种划分有助于优化数据访问和处理效率。 在Storm的存储方案中，流数据处理依赖Linux文件系统，使用RAID5技术提高数据安全，尽管磁盘容量会因RAID5的特性减少到原来的75%，但考虑到冗余，实际可用存储为729T。同样，存储规划中预留了10%的空间以应对未来增长。 Redis存储能力则涉及两个部分：平台Redis内存数据库和前置Redis内存数据库。前者用于存储处理后的数据，提供低延迟服务，通过路由服务器将数据分散到7个Redis Master节点，每个节点都有一个Slave节点作为备份。14台服务器中有7个Master节点，这保证了高可用性和数据安全性。前置Redis内存数据库则用于存放应用级别的数据。 这些方案都强调了数据安全、冗余备份以及合理分配存储资源的重要性，确保在处理大量数据的同时，保持系统的稳定性和性能。在设计和实施存储策略时，需要考虑数据的访问模式、处理需求以及业务的可扩展性。