1.1.1.1.1.1Hadoop 存储能力详细方案Hadoop 采用 HDFS 作为其底层文件存储方式。HDFS 是分布式文件系统，适合于存储大数据文件，通过将大数据文件切分成多个小数据文件，并且分散存放在多台 DataNode 服务器，同时提供数据冗余机制保证数据安全。本次 Hadoop 存储节点为：300 台 DataNode 服务节点。存储数据安全及分配机制：采用 3 备份机制保证数据安全，同时为系统保留 10%的临时数据交换空间，当数据量超过集群总容量的 90%时，建议增加节点。存储总容量：300 台数据节点，每个节点 36T 的磁盘容量，除去 10%的临时数据交换空间，同时 HDFS 中一份数据存放着 3 份备份；最终存储容量公式如下可用存储容量=节点数*单节点磁盘容量*(1-临时数据交换空间比例)三 HDFS文件备份数量；即：可用存储容量=300X36X(1-10%)F3=3240T；目录规划：针对不同的数据用途和支撑方式进行存储容量划分，存放在HDFS 中的数据分为接口层，处理层，共享层。接口层主要为原始数据，处理层为存放在 HDFS 中数据经 Hive 映射之后数据，共享层为经数据深度沉淀之后存放在 HBase 中。接口层：总容量*50%处理层：总容量*30%共享层：总容量*20%1.1.1.1.1.2Storm 存储能力详细方案Storm 流数据处理采用 linux 文件系统作为其存储，数据盘采用 raid5 保证数据安全。存储总容量为：30 台服务器，每台 36T，采用 Raid5 磁盘阵列之后，数据容量为原来的 75%，并建议预留 10%的空间；最终可用存储计算公式如下：可用存储容量=节点数*单节点磁盘容量*Raid5 后的磁盘容量比例*(1-临时数据交换空间比例)；即：可用存储容量=30X36X75%X(1-10%)=729T；1.1.1.1.1.3Redis 存储能力详细方案Redis 包含平台 Redis 内存数据库和前置 Redis 内存数据库，平台 Redis 内存数据库集群用于存放 Storm 处理后数据，对外提供低延迟数据服务；前置 Redis 内存数据库存放应用级数据对外提供服务。平台 Redis 内存数据库集群：集群通过一台路由服务器根据一套算法将表的 Key 值打算后分散存放到 7 个RedisMaster 服务器中，同时每一个 Master 节点对应一个 Slave 节点保证数据安全，通过路由服务器实现高可用。存储容量为：14 台数据服务器，7 个 Master 节点，对应 7 个 Slave 节点，每一节点内存为 512G，为保证 KV 查询的高效性，建议预留 30%的空间；最终可用存储计算公式如下：可用存储容量=节点数 F 热备*单节...
