隨著hadoop等技術門檻降低，眾多企業已經步入大數據的時代，而且也讓企業從中獲得收益。但是，大數據的使用并不是一勞永逸，簡簡單單便可提供準確的數據決策，更重要的是企業在使用hadoop平臺之時，需懂得如何正確管理大數據，保證大數據系統穩定性。所以，我們使用Hadoop環境時，必須不斷優化運行，才能滿足企業實際需求，滿足用戶期望。因此，我們大圣眾包（www.dashengzb.cn）小編整理了三方面的實踐，可以幫助企業提高大數據性能應用。

1、工作量分配管理

Hadoop系統、大數據系統就為了提高工作效率、得出更精準的數據，使用新部署的大數據應用應及時與企業原有的應用結合，淘汰落后，保留精華，正確的分配與設置，可以很好地管理工作量，讓管理者可以最大化利用，這樣可以具備更好適應新需求的能力。比如，Hadoop集群一般按照供應商提供的指導而部署的，但企業也應當根據自己的實際工作量重新配置，可以將Hadoop集群維持在適當范圍，也提高了應對不斷變化的業務需求的適應能力。

2、數據有效性及可用性

一般而言，企業的數據常常存放于hadoop平臺之中，而數據的重要性不言而喻，數據保存和數據可用性便成為任何一個企業的重點。但是為了確保數據更安全，我們也要做出些備份措施，保證hadoop數據的安全，另外我們在使用hadoop搭建時，需要計劃好一個可用性的策略，確保生產流程的各種風險。下面幾點可以讓數據防丟失或損壞。

（1）“一式三份”保存數據。雖然hadoop本身的容錯性和數據局部性處理功能不錯，但在同一個地方放全部數據，并不是萬全的，因此，避免出現問題，管理者應該做到每日更新備份一次，并且保存在其他數據中心，最好“一式三份”，這樣可以保護信息數據，以免遭到天災人禍。

（2）使用NameNode備份。隨著生產系統越發龐大，備份數據和NameNode的任務就越來越重要。NameNode在Hadoop分布式文件系統（HDFS）的特定目錄中存儲數據在集群的保存位置。

3、豐富的實戰經驗

技術性的東西，工具的使用都有個流程、使用操作文檔，這些都是最基本也是最簡單的，但真正挑戰更需要豐富的實戰經驗。

作為大數據平臺管理人員，首先需要懂得大數據開源平臺的技能技術，可以簡單快速處理問題；其次，需要堅實的技術背景或者技術團隊，懂得Hadoop應用開發的詳細知識、強大的Linux技能，應對各種問題，優化新功能等；最后，應及時更新知識，跟進最新技術知識，關注或者參加官方的培訓，因為很多工具的修復及使用是管理人員無法解決的。

Hadoop系統的使用應該從滿足業務需求、保證數據價值的角度出發，管理人員保證工作量，合理優化安排；樹立數據穩定性及數據保存的觀念，減少信息丟失、出錯等風險，通過實踐一步步優化，讓自己的系統更好服務于企業。

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