摘要：集群管理系統(tǒng)搭建規(guī)劃說明分布式集群環(huán)境搭建是每個入門級新手都非常頭疼的事情，因為你可能花費了很久的時間在搭建運行環(huán)境，最終卻不知道什么原因無法創(chuàng)建成功。也是如此，它負責管理集群中的資源和任務(wù)調(diào)度，你也可以把它視為大數(shù)據(jù)操作系統(tǒng)。

hadoop集群管理系統(tǒng)搭建規(guī)劃說明
Hadoop分布式集群環(huán)境搭建是每個入門級新手都非常頭疼的事情，因為你可能花費了很久的時間在搭建運行環(huán)境，最終卻不知道什么原因無法創(chuàng)建成功。但對新手來說，運行環(huán)境搭建不成功的概率還蠻高的。
在之前的分享文章中給hadoop新手入門推薦的大快搜索DKHadoop發(fā)行版，在運行環(huán)境安裝方面的確要比其他的發(fā)行版hadoop要簡單的多，畢竟DKHadoop是對底層重新集成封裝的，對與研究hadoop尤其是入門級新手來說是非常友好的一個發(fā)行版！關(guān)于DKHadoop的安裝留在后面再給大家分享，本篇就跟大家聊一聊關(guān)于hadoop分布式集群環(huán)境搭建規(guī)劃。

1、分布式機器架構(gòu)圖：

其中機器1主節(jié)點，機器2從節(jié)點，機器3、機器4等都是計算節(jié)點。當主節(jié)點宕機后從節(jié)點代替主節(jié)點工作，正常狀態(tài)是從節(jié)點和計算節(jié)點一樣工作。這種架構(gòu)設(shè)計保證數(shù)據(jù)完整性。
首先我們保證每臺計算節(jié)點上分別有一個DataNode節(jié)點和NodeManager節(jié)點。因為都是計算節(jié)點，真正干活的。在數(shù)量上我們要保證。那么NameNode和ResourceManager是兩個非常重要的管理者，我們客戶端的請求，第一時間與NameNode和ResourceManager打交道。NameNode負責管理HDFS文件系統(tǒng)的元數(shù)據(jù)，客戶端不管是讀文件還是寫文件，都要首先找到NameNode獲取文件的元數(shù)據(jù)，再進行文件的操作。ResourceManager也是如此，它負責管理集群中的資源和任務(wù)調(diào)度，你也可以把它視為“大數(shù)據(jù)操作系統(tǒng)”?？蛻舳四芊裉峤粦?yīng)用并運行，就看你的ResourceManager是否正常。
2、達到多大規(guī)模的數(shù)據(jù)，才值得用大數(shù)據(jù)的方式來處理？
第一，從數(shù)據(jù)量角度，但是并無確定的答案，一般定性角度來說，你覺得這個數(shù)據(jù)量單機處理不了，比如內(nèi)存限制，時間過久等，就用集群，但是要降低時間，你的處理邏輯必須能分布式處理，定量就是一般數(shù)據(jù)或者未來的數(shù)據(jù)量會達到PB級別（可能GB）或以上就要用分布式，當然前提也是你的處理邏輯可以進行分布式。
第二，從算法角度，或者處理邏輯的時間復雜度來說，比如雖然你的數(shù)據(jù)記錄不是很多，但是你的算法或者處理邏輯的時間復雜度是n的平方，甚至更高，同時你的算法可以進行分布式設(shè)計，那么就考慮用分布式，比如你的記錄雖然只有1w, 但是時間復雜度確是n的平方，那么你想想單機要多久，要是你的算法可以進行分布式處理，那么就考慮用分布式。
3、制約大數(shù)據(jù)處理能力的幾個問題
a、網(wǎng)絡(luò)帶寬
網(wǎng)絡(luò)是聯(lián)接計算機的紐帶，這個紐帶當然越寬越好，這樣可以在計算機資源許可的情況下，在單位時間內(nèi)傳輸更多的數(shù)據(jù)，讓計算機處理更多的數(shù)據(jù)?，F(xiàn)在企業(yè)網(wǎng)絡(luò)中，普遍采用的多是百兆網(wǎng)絡(luò)，也有千兆，萬兆雖然有，但是用得不多。
b、磁盤
所有數(shù)據(jù)，不管它從哪里來，最終都要存進不同的硬盤里面，或者閃存盤。閃存盤的讀寫效率比硬盤高得多，但是缺點也明顯：價格貴、容量小?，F(xiàn)在的存儲介質(zhì)主要還是硬盤，硬盤有順序讀寫和隨機讀寫兩種模型。順序讀寫是磁頭沿著磁道，好象流水線一樣，有規(guī)律的向前滾動進行。隨機讀寫是磁頭跳躍著，找到磁道上留空的地方，把數(shù)據(jù)寫進去。很明顯，順序讀寫比隨機讀寫效率高，所以系統(tǒng)架構(gòu)師在設(shè)計大數(shù)據(jù)存儲方案時，都是以順序讀寫為主要選擇。
c、計算機的數(shù)量
分布式的集群環(huán)境下，計算機的規(guī)模當然越大越好。這樣在數(shù)據(jù)等量的情況下，計算機數(shù)量越多，分配給每臺計算機的數(shù)據(jù)越少，處理效率自然就高了。但是計算機的數(shù)量也不是可以無限增加，集群對計算機規(guī)模的容納有一個峰值，超過這個峰值，再提升就很困難，處理不好還會下降。原因主要來自木桶短板效應(yīng)、邊界效應(yīng)、規(guī)模放大效應(yīng)。根據(jù)多年前的一個測試，當時以Pentium 3和Pentium 4芯片為基礎(chǔ)平臺，配合100M網(wǎng)絡(luò)，在上面運行LAXCUS大數(shù)據(jù)系統(tǒng)。當達到千臺計算機的規(guī)模時，瓶頸開始顯露出來。如果現(xiàn)在用新的X86芯片，加上更高速的網(wǎng)絡(luò)，應(yīng)該是能夠容納更多的計算機。
d、代碼質(zhì)量
這不是關(guān)鍵問題，但是是企業(yè)必須關(guān)注的一個問題。這和程序員編寫的計算機代碼質(zhì)量有關(guān)。實際上，每個大數(shù)據(jù)產(chǎn)品都是半成品，它們只是提供了一個計算框架，要實際應(yīng)用到企業(yè)生產(chǎn)中，里面還有大量業(yè)務(wù)編碼需要程序員來實現(xiàn)。要使大數(shù)據(jù)應(yīng)用達到高質(zhì)量，技術(shù)負責人要做好前期設(shè)計，清楚和規(guī)范業(yè)務(wù)流程，程序員拿到方案后，用統(tǒng)一格式編寫代碼。這是雙方互相配合的過程?；蛘哒f，要做好協(xié)同和協(xié)調(diào)的事情。