如何打造高性能大数据分析平台

与其他IT系统一样，性能是大数据系统获得成功的关键。本文的中心主旨是要说明如何让大数据系统保证其性能。

如此分析，结论就有了，即两个方法两条路。其一是选择云化方案，一切大数据能力全部构建在云平台的组件上。

Hadoop分布式文件系统（HDFS）将数据文件切割成数据块，并将其存储在多个节点之内，以提供容错性和高性能。除了大量的多个节点的聚合I/O，性能通常取决于数据块的大小——如128MB。而传统的Linux系统下的较为典型的数据块大小可能是4KB。

大数据分析系统平台方案有很多，其中就有广州思迈特软件Smartbi的大数据分析系统平台方案。

ING国际银行基于Volcano的大数据分析平台应用实践主要体现在以下几个方面：构建符合产业需求的DAP平台：ING集团针对银行行业的监管要求、数据孤岛、数据安全和合规创新等挑战，布局了符合自身产业的DAP平台。该平台为全球50%的员工提供安全、自助的端到端分析能力，帮助解决业务问题。