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大数据集群部署方案（开发环境）
杨文辉
目前行业内HADOOP生态圈有三大厂商，分别是Hortonworks, Couldra和MapR。其中Hortonworks采取开源产品服务模式，全套基础工具都是行业内热门的开源产品，根据我们公司产品和需求特点，我们选型Hortonworks公司的HDF + HDP来构建我们的大数据平台。
平台鸟瞰图：
HDP组件结构图：
集群设计原则：
越多越好。集群的设计偏向于数量而非质量。这样有两点好处：一是节点失败后集群恢复得快；二是节点越多，弹性越大，并发越强。
组件分布。主节点将采用较高配置的节点并具有很效的磁盘恢复机制，因为主节点将被用来存储集群的元数据，监控集群的健康状态等。
如上图所示， 我们将采用1个主节点，1个网关节点和3个以上的从节点（可以根据业务动态横向扩展，建议初期10个左右）。
主节点和网关节点机器配置需求：
CPU：4核
RAM：16GB
磁盘：1TB 7200rps
网络：1000Mbps * 1
从节点机器配置需求：
CPU：4核
RAM：8GB
磁盘：1TB 7200rps
网络：1000Mbps * 1
此处本应根据任务的类型，比如：负载型、内存型（spark）、计算型（Storm)和存储型（HDFS）做进一点划分，但基于平台沉淀初期，先不考虑
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