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数据科学家养成手册 [:1700503618]
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13.1.2 读少写多
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“读少写多”是一种在数据收集过程中比较容易见到的场景（如图13-2所示）。
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图13-2 读少写多
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当多个数据点向一个数据载体写入数据时，伴随着相对较少的数据读取。对于较高的写并发，同样建议把写并发的I/O分散到不同的主机或者磁盘上，这种情况下使用Hadoop或者Ceph一类的集群均可。在Hadoop集群中，同样建议将较小的数据积累成较大的数据块（例如数百MB的数据块）再写入，这样做效率比较高。因为每次写操作都要对NameNode这个热节点进行访问，所以还是要尽可能减少这种访问带来的单点压力。
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数据科学家养成手册 [:1700503619]
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13.1.3 读写都多
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对于“读写都多”的场景，除了在单台计算机上使用诸如RAID10这样的技术进行数据条带化（Striping）以外，还可以利用集群读写分散的特性，或者使集群中各台主机的读写时间错峰的特性（如图13-3所示）。
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图13-3 读写都多
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在这类场景中，使用Hadoop（HDFS）或者Ceph一类的集群存储系统当然可以，但一定要尽量避免将读写操作都放在某一台或几台计算机上，进而导致性能歪斜。我的建议是先看读出的特性。以Hadoop集群为例，如果读出时每次都扫描时间最晚的写入数据块，就有可能与写入进程同时访问相应的主机。这种情况下，建议使用与时间无关的哈希方法来写入不同的文件，从而保证将数据写入不同的DataNode节点。如果读出是半随机方式的，没有明显的时间偏好，写入时就可以不用太在意这一点，只要按时间顺序将一个文件写入Hadoop集群就可以了。
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解决I/O征用的方法其实比较少，主要就是靠征用资源的时间和空间的分散化，这是最为根本的思路。
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数据科学家养成手册 13.2 进快还是出快
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在第11章中我们学习了很多关于排序和检索的算法，其中有一个体会：由于数据的产生大部分是随机的，所以，如果想在某一次检索中很快地检索出一个数据，那么在检索之前准备工作的成本就比较高；相反，如果不想花费这个准备成本，就要忍受在检索时所花费的成本。这就是一对矛盾。
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我们先来说说追求写入速度的情况。
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数据科学家养成手册 [:1700503621]
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13.2.1 最快写入
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在选定一块SSD或者机械硬盘的时候，I/O峰值是有限定的。所以，这时写入的最高速度也不可能逾越硬盘自身的写入峰值。以我使用的测试机的硬盘为例，可以用“dd”命令进行写入操作，以测试连续写入速度。
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root@henry-B85-HD3-A:/tmp# time dd if=/dev/zero of=/tmp/writetest bs=100M count=1010+0 records in10+0 records out1048576000 bytes(1.0 GB)copied, 0.689278 s, 1.5 GB/s real 0m0.690suser 0m0.000ssys 0m0.484s
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通常第一次测试的速度都不太“稳定”，会显得写入速度非常快。例如，在以上测试中我们可以看到，写入速度大约为1.5GB/s，但实际上不可能达到这个速度，因为大部分数据都写到了缓冲区中。这种情况下，逐步提高写入的数据量就可以测出磁盘真实的写入速度了。
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root@henry-B85-HD3-A:/tmp# time dd if=/dev/zero of=/tmp/writetest bs=100M count=2020+0 records in20+0 records out2097152000 bytes(2.1 GB)copied, 11.3685 s, 184 MB/s real 0m11.476suser 0m0.000ssys 0m1.240sroot@henry-B85-HD3-A:/tmp# time dd if=/dev/zero of=/tmp/writetest bs=100M count=3030+0 records in30+0 records out3145728000 bytes(3.1 GB)copied, 16.4094 s, 192 MB/s real 0m16.595suser 0m0.000ssys 0m1.884sroot@henry-B85-HD3-A:/tmp# time dd if=/dev/zero of=/tmp/writetest bs=100M count=4040+0 records in40+0 records out4194304000 bytes(4.2 GB)copied, 21.6509 s, 194 MB/s real 0m21.906suser 0m0.000ssys 0m2.552sroot@henry-B85-HD3-A:/tmp# time dd if=/dev/zero of=/tmp/writetest bs=100M count=5050+0 records in50+0 records out5242880000 bytes(5.2 GB)copied, 27.1801 s, 193 MB/s real 0m27.637suser 0m0.000ssys 0m3.360s
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这个稳定在190MB/s的写入速度就是当前这块SSD磁盘的写入峰值速度。
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机械硬盘（如图13-4所示）的测试方法与此类似。在盘片高速旋转的过程中，机械硬盘的磁头根据CPU传来的指令滑动，同时进行读写操作。对于机械硬盘，写入速度最快的方式就是在当前文件的尾部追加数据，这属于连续写入。因为所有的数据在磁盘上是连续的，也就意味着可以在高速旋转中不间断地写入数据，没有过多的寻址开销，所以对硬盘来说这种写入方式效率最高。如果这些数据是按照时间顺序直接来源于外界报送的话，这就是一种按照时间顺序连续写入的场景。