今天，小编就据目前互联网行业的发展，以及大数据Hadoop分布式集群等等来讲解一下，政企如何搭建大数据计算服务平台。

互联网信息技术的迅猛发展，云计算、物联网、智能科技、AI、超级计算机等等的出现和发展，使数据量不断增长，可以说是呈现“巨量”增长的趋势，由此产生的庞大数据量已经不能用传统的数据统计来计算了，并且也无法利用传统的技术手段对数据进行存储。

“大数据”这个互联网的热门词汇，不仅仅影响了企业机构等等，同时也对国家相关行业或部门造成了重大的影响。目前的大数据技术，不仅仅是应用在企业，帮助企业用户的定位以及市场分析；也应用在国家层面，利用大数据技术，提升公共服务质量，帮助政策部门有效运转；有效提升对治理对象的科学认知；收集民意进行相关领域的改善；进行市场监控等等多层面多维度的管理。

大数据可以说影响的行业及领域非常广泛，例如:政治、经济、科学、教育、医学、社会研究…………由此也可以证明大数据对于如今的市场来说的重要性以及其发展的趋势。

Hadoop分布式集群如何帮助政企构建适用、实用的?

1.大数据计算存储服务平台，主要定位完成大数据的采集、存储、计算

决定Hadoop大数据平台框架的是，需求以及其应用的领域及场景，想要通过Hadoop大数据平台接入哪些信息，并且进行如何的存储与计算。

2.集群中对海量数据进行分布式高容错性计算

提供高吞吐量的数据访问,非常适合大规模数据集上的应用。大文件会被分割成若干个block进行存储，每一个block会在多个datanode上存储多份副本，默认是3份。 Namenode负责管理文件目录、文件和block的对应关系以及block和datanode的对应关系。 datanode负责存储，当然大部分容错机制都是在datanode上实现。

3.选择数据接入和预处理工具来处理海量数据，将分散的数据进行集中的管理，然后进行综合的关键词筛选分析。

4.海量数据的离线计算，提高效率

并行大规模离线数据处理引擎，系统自动将一个作业（Job）待处理的大数据划分为很多个数据块，每个数据块对应于一个计算任务（Task），并自动调度计算节点来处理相应的数据块。作业和任务调度功能主要负责分配和调度计算节点（Map节点或Reduce节点），同时负责监控这些节点的执行状态，并负责Map节点执行的同步控制。

大数据计算服务平台的搭建，从数据源----分布式数据采集----数据分析---数据存储等等一体化流程。简单化部署运维、安全高可用、易操作性、轻量集成、一体化数据应用，帮助政企快速搭建Hadoop分布式计算存储服务平台。