大数据网络建设过程中常遇到的几个问题
大数据网络建设过程中常遇到的几个问题
现在很多互联网公司都在玩大数据，idc服务商机房分布着大量的网络基础设施，在将大规模和分布式架构组合在一起时，我们就能发现大数据网络有一组特殊的需求。下面是需要考虑的以下方面：
1.网络弹性与大数据应用程序
如果有一组分布式资源必须通过互联网络进行协调时，可用性就变得至关重要。如果网络出现故障，那么造成的后果是出现不连续的坏计算资源与数据集。
准确地说，大多数网络架构和工程师的主要关注点是正常运行时间。但是，网络故障时间的根源又各不相同。它们可能源自于各个方面，包括设备故障(硬件与软件)、维护和人为错误。故障是不可避免的。虽然网络的高度可用性也很重要，但是想要设计完美可用性是不可能的。
网络架构师不能用故障来逃避目标，而应该设计一些能适应故障的弹性网络。网络的弹性取决于路径多样性(资源之间设置多条路径)和故障转移(能够快速发现问题和转移到其他路径上)。除了传统的平均故障时间间隔(MTBF)方法，大数据网络的真正设计标准一定要包含这些特性。
2.解决大数据应用中的网络拥塞问题
大数据应用程序不仅仅是规模大，而且还有一种我称为突发性的特性。当一个作业启动之后，数据就开始流转。在高流量时间段里，拥塞是一个严重的问题。然而，拥塞可能引起更多的队列延迟时间和丢包率。此外，拥塞还可能触发重转，这可能让本身负载繁重的网络无法承受。因此，网络架构设计时应该尽可能减少拥塞点。按照可用性的设计标准，减少拥塞要求网络具有较高的路径多样性，这样才能允许网络将流量分散到大量不同的路径上。
3.大数据中网络一致性要比迟延性更重要
实际上，大多数大数据应用程序对网络延迟并不敏感。如果计算时间的数量级为几秒钟或几分钟，那么即使网络上出现较大延迟也是无所谓的——数量级大概为几千毫秒。然而，大数据应用程序一般具有较高的同步性。这意味着作业是并行执行的，而各个作业之间较大的性能差异可能会引发应用程序的故障。因此，网络不仅要足够高效，而且要在空间和时间上具有一致的性能。
4.现在就要准备大数据未来的可伸缩性
可能让人有点意外的是，大多数大数据集群实际上并不大。许多人都知道雅虎在其大数据环境中运行着超过42,000个节点，但是根据Hadoop Wizard的数据，2013年大数据集群的平均节点数量只有100个。换句话说，即使每一台服务器配置双重冗余，支持整个集群也只需要4个接入交换机(假设是分别有72个10GbE访问端口的Broadcom交换机)。
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