摘要：集群管理系統搭建規劃說明分布式集群環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境，最終卻不知道什么原因無法創建成功。也是如此，它負責管理集群中的資源和任務調度，你也可以把它視為大數據操作系統。

hadoop集群管理系統搭建規劃說明
Hadoop分布式集群環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境，最終卻不知道什么原因無法創建成功。但對新手來說，運行環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發行版，在運行環境安裝方面的確要比其他的發行版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行版！關于DKHadoop的安裝留在后面再給大家分享，本篇就跟大家聊一聊關于hadoop分布式集群環境搭建規劃。

1、分布式機器架構圖：

其中機器1主節點，機器2從節點，機器3、機器4等都是計算節點。當主節點宕機后從節點代替主節點工作，正常狀態是從節點和計算節點一樣工作。這種架構設計保證數據完整性。
首先我們保證每臺計算節點上分別有一個DataNode節點和NodeManager節點。因為都是計算節點，真正干活的。在數量上我們要保證。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文件系統的元數據，客戶端不管是讀文件還是寫文件，都要首先找到NameNode獲取文件的元數據，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調度，你也可以把它視為“大數據操作系統”。客戶端能否提交應用并運行，就看你的ResourceManager是否正常。
2、達到多大規模的數據，才值得用大數據的方式來處理？
第一，從數據量角度，但是并無確定的答案，一般定性角度來說，你覺得這個數據量單機處理不了，比如內存限制，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，定量就是一般數據或者未來的數據量會達到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，比如雖然你的數據記錄不是很多，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、制約大數據處理能力的幾個問題
a、網絡帶寬
網絡是聯接計算機的紐帶，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，在單位時間內傳輸更多的數據，讓計算機處理更多的數據。現在企業網絡中，普遍采用的多是百兆網絡，也有千兆，萬兆雖然有，但是用得不多。
b、磁盤
所有數據，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。現在的存儲介質主要還是硬盤，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，把數據寫進去。很明顯，順序讀寫比隨機讀寫效率高，所以系統架構師在設計大數據存儲方案時，都是以順序讀寫為主要選擇。
c、計算機的數量
分布式的集群環境下，計算機的規模當然越大越好。這樣在數據等量的情況下，計算機數量越多，分配給每臺計算機的數據越少，處理效率自然就高了。但是計算機的數量也不是可以無限增加，集群對計算機規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、邊界效應、規模放大效應。根據多年前的一個測試，當時以Pentium 3和Pentium 4芯片為基礎平臺，配合100M網絡，在上面運行LAXCUS大數據系統。當達到千臺計算機的規模時，瓶頸開始顯露出來。如果現在用新的X86芯片，加上更高速的網絡，應該是能夠容納更多的計算機。
d、代碼質量
這不是關鍵問題，但是是企業必須關注的一個問題。這和程序員編寫的計算機代碼質量有關。實際上，每個大數據產品都是半成品，它們只是提供了一個計算框架，要實際應用到企業生產中，里面還有大量業務編碼需要程序員來實現。要使大數據應用達到高質量，技術負責人要做好前期設計，清楚和規范業務流程，程序員拿到方案后，用統一格式編寫代碼。這是雙方互相配合的過程。或者說，要做好協同和協調的事情。