大數據伺服器搭建

⑴ 家庭伺服器數據中心要怎麼搭建

1、首先選擇機箱，注意點：體積小、容量大！體積小可以隨便放、容量大是要機箱能夠放更多的配件，至少要2-4塊硬碟位。

我選擇的是金河田遇見N1，ITX主板，4塊3.5硬碟位、ATX標准電源
個人搭建實用的家庭NAS家庭數據媒體中心
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2、選擇好機箱後，選擇主板ITX小主板，要特別注意的是要用集成CPU的ITX主板，主要是考慮CPU耗電問題！之前選擇的是主板和CPU分開的，用的是網上比較多的微星的一款板子，主板是不錯，但是分體的CPU，775針的CPU耗電比現在的酷睿大的多啊，最後測試下來45W，無法承受！後來把這款板子閑余出了。換了集成CPU的intel d510，集成CPU的板子很多，不差錢的可以買調配的。
intel d510參數並不高，是早前生產的，1.6G的虛擬四線程，1M緩存。2個SATA、一個PCI插口是必須的。
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下面是存儲部分，家庭NAS速度肯定要快，除了外界的千兆網外，硬碟速度是必要考慮的問題。硬碟速度無非兩個方法，1用SSD，2RAID，SSD肯定不能用大數據存儲，成本太高！RAID是很好的方法。所以我決定使用RAID，選擇了一款PCI X32的RAID卡，做RAID0，下圖：
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RAID卡有四個SATA口可以方便擴展，當成考慮成本問題，我淘了兩個80G的二手硬碟做了RAID0
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本來是打算直接在上面的RAID0上直接安裝系統的，但是有不知道為什麼總是提未安裝失敗，有的人說我的主板太老了，不支持RAID啟動！後來也不折騰了，又淘了個24G的SSD做為啟用盤吧。
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最後是電源，這個很講究，一定要聲音小的，現在CPU沒有風扇了，電源的風扇聲音一定要小，而且要穩定，可長時間運行。

網上看看了，最多的就是這個小1U的電源了，剛才適用！剛買的時候我也不知道機箱能不能放，雖然都有尺寸。畢竟機箱是ATX的標准電源，反正我看了機箱的位置很大，上不了螺絲放面好了。
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還有個內存忘了，主板是2個插口的，我用一個就好了，2G足夠！主板內存頻率要和主板匹配，我這個是DDR2 800的台機內存。我挑主板的時候沒看好些筆記本內存的主板，這個看個人愛好了。
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最後是安裝系統系統了，我沒打算用黑群輝，理由在開頭說了！我安裝的是windwos 2008 server R2，上面的配置運行可以的。本來打算安裝2003server的，後來想想還是用個新點的吧。為什麼沒有用2012server呢，因為2012server的界面在遠程操作的時候比較慢，可能是由於畫面的原因。

安裝完了操作系統，你想用什麼軟體不就自由了，不要像黑群輝那樣有限制。想安裝什麼就裝什麼，想實現什麼效果就找什麼軟體。

比如：遠程訪問可以用花生殼，文件雲同步訪問可以用網路雲！下個電影什麼的，用網路雲離線下載，然後推送到這台伺服器！晚上回到家的時候就可以直接看了。其實想一想你NAS要用的功能最多的無非就是這兩個吧。而且這也是一台電腦，可以正常使用上網，辦公什麼的。比如專業的NAS要實用吧。

⑵ 搭建大數據平台的具體步驟是什麼

1、操作體系的挑選

操作體系一般使用開源版的RedHat、Centos或許Debian作為底層的構建渠道，要根據大數據渠道所要建立的數據剖析東西能夠支撐的體系，正確的挑選操作體系的版本。

2、建立Hadoop集群

Hadoop作為一個開發和運行處理大規模數據的軟體渠道，實現了在大量的廉價計算機組成的集群中對海量數據進行分布式計算。Hadoop結構中最核心的規劃是HDFS和MapRece，HDFS是一個高度容錯性的體系，合適布置在廉價的機器上，能夠供給高吞吐量的數據訪問，適用於那些有著超大數據集的應用程序;MapRece是一套能夠從海量的數據中提取數據最終回來成果集的編程模型。在生產實踐應用中，Hadoop非常合適應用於大數據存儲和大數據的剖析應用，合適服務於幾千台到幾萬台大的伺服器的集群運行，支撐PB級別的存儲容量。

3、挑選數據接入和預處理東西

面臨各種來源的數據，數據接入便是將這些零散的數據整合在一起，歸納起來進行剖析。數據接入首要包括文件日誌的接入、資料庫日誌的接入、關系型資料庫的接入和應用程序等的接入，數據接入常用的東西有Flume，Logstash，NDC(網易數據運河體系)，sqoop等。

4、數據存儲

除了Hadoop中已廣泛應用於數據存儲的HDFS，常用的還有分布式、面向列的開源資料庫Hbase，HBase是一種key/value體系，布置在HDFS上，與Hadoop一樣，HBase的目標首要是依靠橫向擴展，通過不斷的添加廉價的商用伺服器，添加計算和存儲才能。同時hadoop的資源管理器Yarn，能夠為上層應用供給統一的資源管理和調度，為集群在利用率、資源統一等方面帶來巨大的優點。

5、挑選數據挖掘東西

Hive能夠將結構化的數據映射為一張資料庫表，並供給HQL的查詢功能，它是建立在Hadoop之上的數據倉庫根底架構，是為了削減MapRece編寫工作的批處理體系，它的出現能夠讓那些通曉SQL技術、可是不熟悉MapRece、編程才能較弱和不擅長Java的用戶能夠在HDFS大規模數據集上很好的利用SQL言語查詢、匯總、剖析數據。

6、數據的可視化以及輸出API

關於處理得到的數據能夠對接主流的BI體系，比如國外的Tableau、Qlikview、PowrerBI等，國內的SmallBI和新興的網易有數(可免費試用)等，將成果進行可視化，用於決策剖析;或許迴流到線上，支撐線上業務的開展。

⑶ 自己搭建一台伺服器多少錢

構建自己的伺服器通常涉及兩個主要費用部分：硬體和網路。硬體成本涵蓋了主機設備的購置，而網路成本則與寬頻連接緊密相關。配置較高的硬體預算可以達到銅牌3104.8加上1TB存儲，總花費大約在一萬一千元左右。如果選擇企業級網線，每年的費用大約為1500元。此外，還需要考慮軟體映射服務的費用，大約為680元。考慮到伺服器全年無休運行的電費，每年大約需要2000元。因此，首年的總投入大約需要一萬五千元，之後主要的花費集中在網線和映射服務，以及電費上。

如果選擇託管服務，比如網路雲等，低配置伺服器的年費大約在五到六萬元之間。這種託管服務不僅包括硬體和網路連接的維護，還涵蓋了伺服器的管理、安全以及技術支持等服務，因此費用會相對較高。

值得注意的是，伺服器的構建與維護是一個持續的過程，需要根據具體需求調整硬體配置，以滿足性能和穩定性要求。同時，安全防護措施也是必不可少的，包括定期更新系統補丁、設置防火牆規則、安裝防病毒軟體等，這些都將增加額外的成本。

此外，對於一些特定應用場景，如大數據處理、高並發訪問等，可能還需要考慮高性能計算資源的投入，這將進一步增加構建和維護伺服器的成本。

總體而言，構建和維護一台伺服器的成本是一個綜合考量的問題，不僅包括初始硬體和網路投入，還包括後續的維護、升級和管理費用。因此，在決定是否自行構建伺服器時，需要綜合評估自身的技術實力、業務需求以及預算限制。