今天，小編就據目前網際網路行業的發展，以及大資料Hadoop分布式叢集等等來講解一下，政企如何搭建大資料計算服務平台。
網際網路資訊技術的迅猛發展，雲計算、物聯網、智能科技、AI、超級計算機等等的出現和發展，使資料量不斷增長，可以說是呈現“巨量”增長的趨勢，由此産生的龐大資料量已經不能用傳統的資料統計來計算了，并且也無法利用傳統的技術手段對資料進行存儲。
“大資料”這個網際網路的熱門詞彙，不僅僅影響了企業機構等等，同時也對國家相關行業或部門造成了重大的影響。目前的大資料技術，不僅僅是應用在企業，幫助企業使用者的定位以及市場分析；也應用在國家層面，利用大資料技術，提升公共服務品質，幫助政策部門有效運轉；有效提升對治理對象的科學認知；收集民意進行相關領域的改善；進行市場監控等等多層面多元度的管理。
大資料可以說影響的行業及領域非常廣泛，例如:政治、經濟、科學、教育、醫學、社會研究…………由此也可以證明大資料對于如今的市場來說的重要性以及其發展的趨勢。
1.Hadoop分布式叢集如何幫助政企建構适用、實用的大資料計算存儲服務平台?
大資料計算存儲服務平台，主要定位完成大資料的采集、存儲、計算。決定Hadoop大資料平台架構的是，需求以及其應用的領域及場景，想要通過Hadoop大資料平台接入哪些資訊，并且進行如何的存儲與計算。
2.叢集中對海量資料進行分布式高容錯性計算。
提供高吞吐量的資料通路,非常适合大規模資料集上的應用。大檔案會被分割成若幹個block進行存儲，每一個block會在多個datanode上存儲多份副本，預設是3份。 Namenode負責管理檔案目錄、檔案和block的對應關系以及block和datanode的對應關系。 datanode負責存儲，當然大部分容錯機制都是在datanode上實作。
3.選擇資料接入和預處理工具來處理海量資料，将分散的資料進行集中的管理，然後進行綜合的關鍵詞篩選分析。
4.海量資料的離線計算，提高效率。
并行大規模離線資料處理引擎，系統自動将一個作業（Job）待處理的大資料劃分為很多個資料塊，每個資料塊對應于一個計算任務（Task），并自動排程計算節點來處理相應的資料塊。作業和任務排程功能主要負責配置設定和排程計算節點（Map節點或Reduce節點），同時負責監控這些節點的執行狀态，并負責Map節點執行的同步控制。
數道雲大資料，幫助政企快速搭建大資料計算服務平台，從資料源----分布式資料采集----資料分析---資料存儲等等一體化流程。簡單化部署運維、安全高可用、易操作性、輕量內建、一體化資料應用，幫助政企快速搭建Hadoop分布式計算存儲服務平台。