公司每天收到的用户行为数据像雪片一样飞来，服务器一到下午就卡得像老牛拉车。这种情况其实不少见，特别是在电商促销季，订单日志、点击流、用户画像一股脑涌进系统，普通电脑根本扛不住。想顺畅处理这些数据，光靠软件优化不行，得从硬件上下手。
选对机器，是跑通大数据的第一步
很多人以为随便一台服务器就能做大数据，其实不然。Hadoop 或 Spark 集群对内存和磁盘 IO 要求很高。举个例子，你用 16GB 内存的机器跑一个 20GB 的数据集，系统频繁交换到磁盘，速度直接掉到地板上。建议单节点至少配 64GB 内存，SSD 固态硬盘做临时存储，尤其是 shuffle 阶段，磁盘读写速度差一倍，任务时间可能差三倍。
CPU 核心数比主频更重要
处理并行任务时，多核优势明显。比如你有 32 核 CPU，Spark 默认会启动对应数量的 executor 线程。相比之下，高频低核的 CPU 在这种场景反而吃亏。别贪便宜买游戏主机改服务器，那种高频六核带 RGB 灯效的，跑不过默默无闻的双路 E5 工作站。
磁盘阵列怎么搭才不翻车
数据量大了，RAID 配置就得讲究。用 RAID 10 而不是 RAID 5，虽然成本高点，但随机写性能强，适合 Kafka 或 HDFS 的写入模式。曾经有团队为了省两块硬盘用 RAID 5，结果每晚日志写入超时，查了半天才发现是奇偶校验拖慢了 IO。
另外，HDFS 的 DataNode 建议挂载多个独立磁盘，不要全塞在一个逻辑卷里。这样每个磁盘能独立工作，充分利用并发能力。配置示例：
<property>
<name>dfs.datanode.data.dir</name>
<value>/data1/hadoop,/data2/hadoop,/data3/hadoop</value>
</property>散热和电源容易被忽视
长时间高负载运行，服务器发热量惊人。机房空调一旦停半小时，机器自动降频，任务全排队。建议定期清理风扇滤网，特别是北方城市春季柳絮多，容易堵住进风口。还有，别用民用插线板接多台服务器，曾见过因电源过载跳闸导致整个测试集群宕机的事故。
监控不只是看 CPU 百分比
除了常规的 top 命令，还要盯住 iowait 和 load average。如果 iowait 长期高于 20%，说明磁盘成了瓶颈，该换 NVMe 了。load average 超过 CPU 核心总数，就得考虑扩容。用 Prometheus + Grafana 搭一套监控，硬盘温度、RAID 状态、网络吞吐一目了然，比等报警再救火强得多。
大数据处理不是一锤子买卖，机器配好了还得勤保养。就像出租车司机天天擦车、换机油，服务器也得定期检查 SMART 状态、更新固件、备份配置。硬件稳了，数据才能跑得顺。