大数据服务器搭建

⑴ 家庭服务器数据中心要怎么搭建

1、首先选择机箱，注意点：体积小、容量大！体积小可以随便放、容量大是要机箱能够放更多的配件，至少要2-4块硬盘位。

我选择的是金河田遇见N1，ITX主板，4块3.5硬盘位、ATX标准电源
个人搭建实用的家庭NAS家庭数据媒体中心
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2、选择好机箱后，选择主板ITX小主板，要特别注意的是要用集成CPU的ITX主板，主要是考虑CPU耗电问题！之前选择的是主板和CPU分开的，用的是网上比较多的微星的一款板子，主板是不错，但是分体的CPU，775针的CPU耗电比现在的酷睿大的多啊，最后测试下来45W，无法承受！后来把这款板子闲余出了。换了集成CPU的intel d510，集成CPU的板子很多，不差钱的可以买调配的。
intel d510参数并不高，是早前生产的，1.6G的虚拟四线程，1M缓存。2个SATA、一个PCI插口是必须的。
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下面是存储部分，家庭NAS速度肯定要快，除了外界的千兆网外，硬盘速度是必要考虑的问题。硬盘速度无非两个方法，1用SSD，2RAID，SSD肯定不能用大数据存储，成本太高！RAID是很好的方法。所以我决定使用RAID，选择了一款PCI X32的RAID卡，做RAID0，下图：
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RAID卡有四个SATA口可以方便扩展，当成考虑成本问题，我淘了两个80G的二手硬盘做了RAID0
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本来是打算直接在上面的RAID0上直接安装系统的，但是有不知道为什么总是提未安装失败，有的人说我的主板太老了，不支持RAID启动！后来也不折腾了，又淘了个24G的SSD做为启用盘吧。
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最后是电源，这个很讲究，一定要声音小的，现在CPU没有风扇了，电源的风扇声音一定要小，而且要稳定，可长时间运行。

网上看看了，最多的就是这个小1U的电源了，刚才适用！刚买的时候我也不知道机箱能不能放，虽然都有尺寸。毕竟机箱是ATX的标准电源，反正我看了机箱的位置很大，上不了螺丝放面好了。
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还有个内存忘了，主板是2个插口的，我用一个就好了，2G足够！主板内存频率要和主板匹配，我这个是DDR2 800的台机内存。我挑主板的时候没看好些笔记本内存的主板，这个看个人爱好了。
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最后是安装系统系统了，我没打算用黑群辉，理由在开头说了！我安装的是windwos 2008 server R2，上面的配置运行可以的。本来打算安装2003server的，后来想想还是用个新点的吧。为什么没有用2012server呢，因为2012server的界面在远程操作的时候比较慢，可能是由于画面的原因。

安装完了操作系统，你想用什么软件不就自由了，不要像黑群辉那样有限制。想安装什么就装什么，想实现什么效果就找什么软件。

比如：远程访问可以用花生壳，文件云同步访问可以用网络云！下个电影什么的，用网络云离线下载，然后推送到这台服务器！晚上回到家的时候就可以直接看了。其实想一想你NAS要用的功能最多的无非就是这两个吧。而且这也是一台电脑，可以正常使用上网，办公什么的。比如专业的NAS要实用吧。

⑵ 搭建大数据平台的具体步骤是什么

1、操作体系的挑选

操作体系一般使用开源版的RedHat、Centos或许Debian作为底层的构建渠道，要根据大数据渠道所要建立的数据剖析东西能够支撑的体系，正确的挑选操作体系的版本。

2、建立Hadoop集群

Hadoop作为一个开发和运行处理大规模数据的软件渠道，实现了在大量的廉价计算机组成的集群中对海量数据进行分布式计算。Hadoop结构中最核心的规划是HDFS和MapRece，HDFS是一个高度容错性的体系，合适布置在廉价的机器上，能够供给高吞吐量的数据访问，适用于那些有着超大数据集的应用程序;MapRece是一套能够从海量的数据中提取数据最终回来成果集的编程模型。在生产实践应用中，Hadoop非常合适应用于大数据存储和大数据的剖析应用，合适服务于几千台到几万台大的服务器的集群运行，支撑PB级别的存储容量。

3、挑选数据接入和预处理东西

面临各种来源的数据，数据接入便是将这些零散的数据整合在一起，归纳起来进行剖析。数据接入首要包括文件日志的接入、数据库日志的接入、关系型数据库的接入和应用程序等的接入，数据接入常用的东西有Flume，Logstash，NDC(网易数据运河体系)，sqoop等。

4、数据存储

除了Hadoop中已广泛应用于数据存储的HDFS，常用的还有分布式、面向列的开源数据库Hbase，HBase是一种key/value体系，布置在HDFS上，与Hadoop一样，HBase的目标首要是依靠横向扩展，通过不断的添加廉价的商用服务器，添加计算和存储才能。同时hadoop的资源管理器Yarn，能够为上层应用供给统一的资源管理和调度，为集群在利用率、资源统一等方面带来巨大的优点。

5、挑选数据挖掘东西

Hive能够将结构化的数据映射为一张数据库表，并供给HQL的查询功能，它是建立在Hadoop之上的数据仓库根底架构，是为了削减MapRece编写工作的批处理体系，它的出现能够让那些通晓SQL技术、可是不熟悉MapRece、编程才能较弱和不擅长Java的用户能够在HDFS大规模数据集上很好的利用SQL言语查询、汇总、剖析数据。

6、数据的可视化以及输出API

关于处理得到的数据能够对接主流的BI体系，比如国外的Tableau、Qlikview、PowrerBI等，国内的SmallBI和新兴的网易有数(可免费试用)等，将成果进行可视化，用于决策剖析;或许回流到线上，支撑线上业务的开展。

⑶ 自己搭建一台服务器多少钱

构建自己的服务器通常涉及两个主要费用部分：硬件和网络。硬件成本涵盖了主机设备的购置，而网络成本则与宽带连接紧密相关。配置较高的硬件预算可以达到铜牌3104.8加上1TB存储，总花费大约在一万一千元左右。如果选择企业级网线，每年的费用大约为1500元。此外，还需要考虑软件映射服务的费用，大约为680元。考虑到服务器全年无休运行的电费，每年大约需要2000元。因此，首年的总投入大约需要一万五千元，之后主要的花费集中在网线和映射服务，以及电费上。

如果选择托管服务，比如网络云等，低配置服务器的年费大约在五到六万元之间。这种托管服务不仅包括硬件和网络连接的维护，还涵盖了服务器的管理、安全以及技术支持等服务，因此费用会相对较高。

值得注意的是，服务器的构建与维护是一个持续的过程，需要根据具体需求调整硬件配置，以满足性能和稳定性要求。同时，安全防护措施也是必不可少的，包括定期更新系统补丁、设置防火墙规则、安装防病毒软件等，这些都将增加额外的成本。

此外，对于一些特定应用场景，如大数据处理、高并发访问等，可能还需要考虑高性能计算资源的投入，这将进一步增加构建和维护服务器的成本。

总体而言，构建和维护一台服务器的成本是一个综合考量的问题，不仅包括初始硬件和网络投入，还包括后续的维护、升级和管理费用。因此，在决定是否自行构建服务器时，需要综合评估自身的技术实力、业务需求以及预算限制。