# 大数据集群架构科普
## 什么是大数据集群架构?
大数据集群架构是指将大数据分布式处理的技术应用于集群环境中,通过多台服务器协同工作,实现大规模数据的存储、处理和分析。在大数据集群架构中,常用的技术包括Hadoop、Spark、Kafka等。
## 大数据集群架构的组成
大数据集群架构通常由以下几个重要组件构成:
- **存储层**:用于存储海量数据的组件,如HDFS(Hadoop            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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            1.前期准备1.1系统和yum源镜像准备需要的条件:① 至少三台刚装上Centos7.0系统的物理机或者虚拟机;② CentOS-7.0-x86_64-bin-DVD1.iso镜像,用于制作本地yum源;注意:本文三台物理机或虚拟机的操作系统镜像是CentOS-7-x86_64-Minimal-1804.iso。用于制作本地yum源的CentOS-7.0-x86_64-bin-DVD1.            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            大数据平台是为了满足企业对于数据的各种要求而产生的。 
 大数据平台:是指以处理海量数据存储、计算及不间断流数据实时计算等场景为主的一套基础设施。典型的包括Hadoop系列、Spark、Storm、Flink以及Flume/Kafka等集群。既可以采用开源平台,也可以采用华为、星环等商业级解决方案,既可以部署在私有云上,也可以部署在公有云上。大数据新手学习交流群,如果有想学习大            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            一、大数据相关组件及概念flume: 高可用的,高可靠的,分布式的海量日志采集、聚合和传输的系统。kafka:消息队列Redis:内存数据库zookeeper:大数据集群管理hadoop:hdfs(分布式存储) mapreduce(分布式离线计算) yarn(资源调度管理)存储模型:
    HDFS是一个主从(master/slaves)架构
	由一个NameNode和一些DataNode组成            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            大数据集群搭建目录概叙 4 1.1 引言 4 1.2 集群拓扑图 5 1.3 整体架构图 5 1.4 设备选型 6 1.5 版本选择 6 1.6 功能分布 7集群基础配置 7 2.1修改主机名 7 2.2 hosts主机名IP映射文件修改 7 2.3关闭防火墙 8 2.4 配置免秘钥SSH 8 2.5 Jdk安装 8 2.6 Mysql安装 8集群组件配置 9 3.1 Hadoop配置 9 3.1            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        转载
                                                                                    
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            在Kubernetes(K8S)中实现大数据集群架构图是一项常见的任务,本文将向您介绍如何实现这一目标。在开始之前,让我们先了解整个流程,并用表格展示每个步骤。
| 步骤 | 操作 |
| ---- | ----- |
| 1 | 创建Kubernetes集群 |
| 2 | 配置大数据组件(如Hadoop、Spark) |
| 3 | 部署大数据应用 |
| 4 | 扩展集群规模 |
现在让            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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            一:了解集群的原理:二:集群环境的搭建之前的准备工作:集群环境的搭建需要退回到hadoop分布式搭建之前:这个时候可以在安装hadoop之前在虚拟机中拍一个快照如果没有拍快照怎么解决:1,先停掉Hadoop的运行  :stop-dfs.sh2检查是否停掉:jps:看里面是否还有与Hadoop相关的程序在运行3如果没有相关的进程运行就删除hadoop的安装软件:rm -rf  h            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            ? 作者 :“大数据小禅” ? 简介:本篇文章是对大数据常用框架的系列总结,也是离线数仓的搭建方案之一,包括了大数据常用组件Hadoop,Spark,Hive,Kafka,Sqoop,Zookeeper,Hbase等集群搭建过程。 一.前言很多小伙伴在学习大数据的时候应该都遇到过集群环境搭建的问题,需要考虑到各个框架之间的兼容性,搭建起来也比较麻烦。本篇文章汇总了大数据开发中的常用组件集群搭建过程            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            随着大数据的日益普及,很多人对大数据越来越感兴趣,有些程序开发者也跃跃欲试,但是苦于不会搭建集群环境,而常常被拦在大数据的门槛之外。通过这次疫情,我相信各位也看见了,大数据真的很重要。从患者数字地图,到疑似患者追踪,再到可视化,都体现着大数据的作用,我也相信,在未来的5-10年里,大数据会有非常非常多的应用与发展。大数据里最难的就是怎么保持数据查询的稳定性,那么集群就很重要了。先来给大家讲讲集群吧            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            基本组件:
	Zookeeper:
		分布式协作框架
			节点数目:
				测试集群:3个
				生产集群:(7个差不多)
					小型集群:3个或者5个
					中型集群:5个或者7个
					大型集群:更多,奇数个
	HDFS:
		存储海量数据
	YARN:
		集群资源管理
		资源调度
	MapReduce:
		并行计算框架
			思想:
				分而治之
集群大小:双            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        转载
                                                                                    
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            在本系列的第一篇文章中,我们主要介绍了大数据治理的基本概念和统一流程参考模型,并阐述了该模型的第一步“明确元数据管理策略”和第二步“元数据集成体系结构” 的六种示例等内容。大数据治理统一流程参考模型的第二步是“元数据集成体系结构”,具体包括元模型、元-元模型、公共仓库元模型(CWM)、CWM 发展史、OMG 的模型驱动体系结构(Model Driven Architecture,MDA)本文将对元            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        转载
                                                                                    
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            摘要构建一个Flume的集群架构实战内容。            
                
                    
                        
                                                                            
                                                                                        原创
                                                                                    
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            拓扑图:主要步骤:1.搭建lemp平台2.Nginx做缓存及代理均衡3.lvs(DR)-keepalived实现高可用4.”免“验证rsync-inotify同步数据5.mysql主从及amoeba读写分离6.DRBD-heartbeat-NFS            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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            理解集群:同一个业务,部署在多个服务器上**【多个人在一起做同样的事】**分布式:一个业务拆分为多个子业务,部署在多个服务器上**【多个人在一起做不同的事】**示例:集群:饭店原来只有一个厨师,负责备料洗菜炒菜三步。但是后来客人多了,就又请来了很多能够同时备料洗菜炒菜的厨师。这两个厨师的关系就是集群。分布式:饭店请了备料师、配菜师、厨师。专门的人做专门的事儿。备料师、配菜师、厨师的关系就是分布式。            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        转载
                                                                                    
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            Kubernetes 集群架构 上图,就是Kubernetes整个集群的一张图,Kubernetes集群就是掌握了所有Kubernetes里面计算、存储、网络资源,并且进行统一管理、统筹调度的一套节点群。在集群里面有两大类型的节点,Kubernetes第一大类型的节点叫做Kubernetes Master,它是一个主脑节点,还有很多的节点,我们称为Node。 其中Kubernetes Master            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        转载
                                                                                    
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            系统框架,分为以下几种:1、单机架构这种架构,很常见,比如有一个很小的系统,不用处理很多东西,只需要一台服务器,在上面搭建出自己需要的服务,就可以开始工作。这种架构优点显而易见,方便维护,出了问题解决起来很方便。缺点也很明显,如果处理变多,资源也就不够用了。 2、集群架构单机架构无法满足要求,集群架构就可以提供更好更快的处理,简单来说,集群架构就是把单机架构上面运行的服务,摘出来,然后复            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        转载
                                                                                    
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            ## 生产大数据服务器集群架构图实现流程
为了实现生产大数据服务器集群架构图,我们需要按照以下流程进行操作:
1. 设计集群架构图
2. 设置服务器环境
3. 安装和配置Hadoop
4. 安装和配置ZooKeeper
5. 配置Hadoop集群
6. 测试集群
下面我们将详细介绍每一步的操作,并提供相应的代码示例。
### 1. 设计集群架构图
在开始之前,我们需要先设计集群架构图,包            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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            前言上一篇文章我们通过 Storm 的本地模式对其编程模型进行了讲述.... 本篇文章我们来讲一讲 Storm 的集群:Storm 的特点Storm 的架构和组件如何安装 Storm 集群如何提交作业到 Storm 集群Storm 的特点分布式:这个没什么好说的,对于大数据来说,单台机器肯定是无法满足需求的高容错,高可靠:其容错下了很大的功夫,这个我们以后再细说。高性能:性能一直为大家所关注的一个            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            ## 如何实现直播业务数据集群架构
在现代互联网环境中,直播业务需求大量数据处理能力。为了支撑这种需求,我们需要搭建一套稳定、可扩展的数据集群架构。接下来,我将带你了解整个实现流程,并给出相应的代码示例和详尽的说明。
### 步骤流程
| 步骤序号 | 步骤名称             | 主要内容                          |
| -------- | ------            
                
         
            
            
            
            文章目录1. kubernetes集群架构1.1 主控节点(Master)1.2 工作节点(node)2. kubernetes核心概念2.1 Pod2.2 Controller2.3 Service3. 总结  今天我们进行k8s第二更,kubernetes集群架构和三个核心概念。 1. kubernetes集群架构kubernetes包含主控节点和工作节点,集群架构如图所示:1.1 主控节点            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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                            2023-09-22 10:57:03
                            
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