大数据FineBI怎样进行web服务器部署

finebi是一个servlet应用。servlet是一种服务器端的java应用程序，具有独立于平台和协议的特性，可以生成动态的web页面。

web服务器部署通常分两个步骤，首先是在服务器上安装web服务器并进行环境配置，然后将web工程部署到web服务器上并发布出来；这样能通过IP地址和ServerURL来访问这个web工程达到应用的目的。

60%-80%。

因为还要预留一部分给系统缓冲，防止所有资源被进程占用而系统无法执行处理任务，所以服务器的内存资源使用率最好控制到60%-80%之间。

服务器指在网络环境中或在具有客户-服务器结构（参见客户-服务器计算）的分布式管理环境中，为客户的请求提供服务的节点计算机，或指在该计算机上运行的，用于管理资源并为用户提供服务的计算机软件。

处理大量数据并发操作可以采用如下几种方法:

1使用缓存：使用程序直接保存到内存中。或者使用缓存框架: 用一个特定的类型值来保存，以区别空数据和未缓存的两种状态。 

2数据库优化：表结构优化;SQL语句优化，语法优化和处理逻辑优化;分区;分表;索引优化;使用存储过程代替直接操作。

3分离活跃数据:可以分为活跃用户和不活跃用户。

4批量读取和延迟修改: 高并发情况可以将多个查询请求合并到一个。高并发且频繁修改的可以暂存缓存中。

5读写分离: 数据库服务器配置多个，配置主从数据库。写用主数据库，读用从数据库。

6分布式数据库: 将不同的表存放到不同的数据库中，然后再放到不同的服务器中。

7NoSql和Hadoop: NoSql，not only SQL。没有关系型数据库那么多限制，比较灵活高效。Hadoop，将一个表中的数据分层多块，保存到多个节点（分布式）。每一块数据都有多个节点保存（集群）。集群可以并行处理相同的数据，还可以保证数据的完整性。

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大数据（big data），指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。

在维克托·迈尔-舍恩伯格及肯尼斯·库克耶编写的《大数据时代》中大数据指不用随机分析法（抽样调查）这样捷径，而采用所有数据进行分析处理。大数据的5V特点（IBM提出）：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）、Value（低价值密度）、Veracity（真实性）。

参考资料:网页链接

问题一:选购IA服务器时应考察的主要配置参数有哪些

CPU和内存：CPU的类型、主频和数量在相当程度上决定着服务器的性能;服务器应采用专用的ECC校验内存，并且应当与不同的CPU搭配使用。

芯片组与主板：即使采用相同的芯片组，不同的主板设计也会对服务器性能产生重要影响。

网卡：服务器应当连接在传输速率最快的端口上，并最少配置一块千兆网卡。对于某些有特殊应用的服务器(如FTP、文件服务器或视频点播服务器)，还应当配置两块千兆网卡。

硬盘和RAID卡：硬盘的读取/写入速率决定着服务器的处理速度和响应速率。除了在入门级服务器上可采用IDE硬盘外，通常都应采用传输速率更高、扩展性更好的SCSI硬盘。对于一些不能轻易中止运行的服务器而言，还应当采用热插拔硬盘，以保证服务器的不停机维护和扩容。

冗余：磁盘冗余采用两块或多块硬盘来实现磁盘阵列;网卡、电源、风扇等部件冗余可以保证部分硬件损坏之后，服务器仍然能够正常运行。

热插拔：是指带电进行硬盘或板卡的插拔操作，实现故障恢复和系统扩容。 同时，在选择IA服务器时通常需要考虑可管理性、可用性、可扩展性、安全性以及可靠性等几方面的性能指标。

问题二:64位服务器覆盖的应用范围

从应用类型来看，大致可分为主域服务器、数据库服务器、Web服务器、FTP服务器和邮件服务器、高性能计算集群系统几类。 而目前，主流的服务器处理器有：英特尔安腾处理器、英特尔至强处理器和AMD公司的Opteron处理器，这些处理器是近几年推出的新型64位服务器。笔者就以上的几种应用，讨论一下服务器在不同的应用当中，对服务器子系统的不同要求进行简单概述：

主域控制器 网络、用户、计算机的管理中心，提供安全的网络工作环境。主域控制器的系统瓶颈是内存、网络、CPU、内存配置。

文件服务器 文件服务器作为网络的数据存储仓库，其性能要求是在网络上的用户和服务器磁盘子系统之间快速传递数据。

数据库服务器 数据库引擎包括DB2、SQL Server、Oracle、Sybase等。数据库服务器一般需要使用多处理器的系统，以SQL Server为例，SQL Server能够充分利用SMP技术来执行多线程任务，通过使用多个CPU，对数据库进行并行操作来提高吞吐量。另外，SQL Server对L2缓存的点击率达到90%，所以L2缓存越大越好。内存和磁盘子系统对于数据库服务器来说也是至关重要的部分。

Web服务器 Web服务器用来响应Web请求，其性能是由网站内容来决定的。如果Web站点是静态的，系统瓶颈依次是:网络、内存、CPU;如果Web服务器主要进行密集计算(例如动态产生Web页)，系统瓶颈依次是:内存、CPU、磁盘、网络，因为这些网站使用连接数据库的动态内容产生交易和查询，这都需要额外的CPU资源，更要有足够的内存来缓存和处理动态页面。

高性能计算用的集群系统 一般在4节点以上，节点机使用基于安腾、AMD 64技术的Opteron系统，这种集群系统的性能主要取决于厂商的技术实力、集群系统的设计、针对应用的调优等方面。

问题三:多核时代，处理器内核越多越好吗？

二大芯片巨头英特尔、AMD公司于2005年底推出多核处理器，目前，不管是双核、还是即将成为2007年主流四核处理器或是将来的八核、十六核处理器，英特尔、AMD之间激烈的竞争，促使处理器市场新品越来越多。在性能上、在功耗节能方面还是其它服务器配件方面，都极大地促进了产业的发展。

而对于大部分用户来讲，服务器在应用层次方面，仍旧是不变的。唯一需要考虑的就是用户自身的发展对于服务器的性能是否能够满足。现今，对于一款四核高性能服务器，其采购成本远远高于现今主流的双核服务器，如果双核服务器就能够满足您的需求，同时也能够为将来的3~5年发展预留足够的空间，那么就没必要选择价格昂贵的四核服务器。

综合以上：对于单核/双核/多核综合交叉时代，选购服务器应该把目光放在自身需求上面，以本身应用需求、资金投入为因素，选购最合适的服务器产品。

大数据专业的话，对于处理器、内存和硬盘的要求会比较大，所以应该优先考虑扩展性好的游戏本。

所以需求排列下来就是处理器要强一些，内存和硬盘扩展性好、有性能还不错的独显更佳（总要玩玩游戏的嘛）。下面我就给大家推荐几款性价比超高的机型：一、拯救者r7000拯救者r7000搭载了锐龙R5-5600H，虽然表现不如5800H，但用于大数据学习还是绰绰有余的，显卡上3050虽然因为4GB的显存被游戏玩家吐槽，但你本身就不依赖用它打游戏开光追不是，还是很够用的，起码比MX450强了一个次元（还是95W满血版）。二、暗影精灵7相比之下暗影精灵7的3050显卡只有80W功耗显得稍弱，但是第十一代i5-11400H的跑分表现也是相当不俗的，搭配上PCle40，整体的素质也可圈可点，6499的价格作为抢不到r7000的备选没啥毛病。三、小新pro16小新pro16可以说是轻薄本中的另类了，本身搭载了1650显卡（轻薄本的常用显卡MX450就是1650的阉割版），搭配上R5-5700H处理器和25K的120Hz刷新率屏幕，本身的性能还是很猛的，192KG的机身重量也更加便于携带，缺点就是16GB内存没法扩充需要注意。总的来说，大数据专业使用拯救者r7000、暗影精灵7这样的游戏本绝对是绰绰有余了，足以支撑到你用到毕业，如果更注重轻薄，对32GB没有特别高的需求，小新pro16也是很不错的选择。

大数据学习，对电脑技术的要求非常高……

但是，大数据学习，对使用的电脑的配置的要求就不太高了……一般的电脑都能够用的……

当然了，如果服务器级别的应用，那就对电脑的要求非常高了……这是最高级别的应用了……