随着hadoop等技术门槛降低，众多企业已经步入大数据的时代，而且也让企业从中获得收益。但是，大数据的使用并不是一劳永逸，简简单单便可提供准确的数据决策，更重要的是企业在使用hadoop平台之时，需懂得如何正确管理大数据，保证大数据系统稳定性。所以，我们使用Hadoop环境时，必须不断优化运行，才能满足企业实际需求，满足用户期望。因此，我们大圣众包（www.dashengzb.cn）小编整理了三方面的实践，可以帮助企业提高大数据性能应用。
1、工作量分配管理
Hadoop系统、大数据系统就为了提高工作效率、得出更精准的数据，使用新部署的大数据应用应及时与企业原有的应用结合，淘汰落后，保留精华，正确的分配与设置，可以很好地管理工作量，让管理者可以最大化利用，这样可以具备更好适应新需求的能力。比如，Hadoop集群一般按照供应商提供的指导而部署的，但企业也应当根据自己的实际工作量重新配置，可以将Hadoop集群维持在适当范围，也提高了应对不断变化的业务需求的适应能力。
2、数据有效性及可用性
一般而言，企业的数据常常存放于hadoop平台之中，而数据的重要性不言而喻，数据保存和数据可用性便成为任何一个企业的重点。但是为了确保数据更安全，我们也要做出些备份措施，保证hadoop数据的安全，另外我们在使用hadoop搭建时，需要计划好一个可用性的策略，确保生产流程的各种风险。下面几点可以让数据防丢失或损坏。
（1）“一式三份”保存数据。虽然hadoop本身的容错性和数据局部性处理功能不错，但在同一个地方放全部数据，并不是万全的，因此，避免出现问题，管理者应该做到每日更新备份一次，并且保存在其他数据中心，最好“一式三份”，这样可以保护信息数据，以免遭到天灾人祸。
（2）使用NameNode备份。随着生产系统越发庞大，备份数据和NameNode的任务就越来越重要。NameNode在Hadoop分布式文件系统（HDFS）的特定目录中存储数据在集群的保存位置。
3、丰富的实战经验
技术性的东西，工具的使用都有个流程、使用操作文档，这些都是最基本也是最简单的，但真正挑战更需要丰富的实战经验。
作为大数据平台管理人员，首先需要懂得大数据开源平台的技能技术，可以简单快速处理问题；其次，需要坚实的技术背景或者技术团队，懂得Hadoop应用开发的详细知识、强大的Linux技能，应对各种问题，优化新功能等；最后，应及时更新知识，跟进最新技术知识，关注或者参加官方的培训，因为很多工具的修复及使用是管理人员无法解决的。
Hadoop系统的使用应该从满足业务需求、保证数据价值的角度出发，管理人员保证工作量，合理优化安排；树立数据稳定性及数据保存的观念，减少信息丢失、出错等风险，通过实践一步步优化，让自己的系统更好服务于企业。
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