云计算服务器的存储是用固态硬盘还是机械硬盘？

回答你的补充问题：
1,处理器,性能和稳定有区别
2,内存,服务器的带ECC校验
3,硬盘,服务器的有SCSI,SAS盘,转速为15000转而PC机的只有7200转
4,机箱,托管到机房的时候,收费是按机箱的大小收费所以需要托管到机房的服务器大多都是1U
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1、 *** 作体系的挑选

*** 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 *** 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MapReduce，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;MapReduce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MapReduce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MapReduce、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。

需要，服务器托管指的是用户把自己公司的物理服务器放置在一个安全指数高、带宽资源丰富、24小时实时监控的恒温，防尘，防火，防潮和防静电的网络数据中心。也可以理解成用户租用数据中心的机柜，把自己购买的服务器放在机柜内，购买并配置好带宽和IP，客户就可以访问服务器上的信息了。服务器的产权属于用户自己所有。

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