大數據機器配置

㈠ 大數據 hadoop 三種運行模式的區別、及詳細配置講解

基於Hadoop進行開發時，有時候會被Hadoop的運行模式弄得暈頭轉向，傻傻分不清各種運行模式的區別，給日常開發帶來很多困惑，不同集群配置文件也各不相不同。弄明白Hadoop的運行模式和對配置文件的作用要做到心中明了，在工作中才能得手順心。

hadoop的配置文件均以XML文件進行配置，它有四個最常見的配置文件，分別為：

core-site.xml文件主要用於配置通用屬性。

hdfs-site.xml文件用於配置Hdfs的屬性。

mapred-site.xml文件用於配置Maprece的屬性。

yarn-site.xml文件用於配置Yarn的屬性。

一般來說，這四種配置文件都存儲在hadoop默認的安裝目錄etc/hadoop子目錄中。 不過我們也可以在搭建集群時根據實際需求，把etc/hadoop目錄和其下的文件復制到另外一個位置。這樣可以把配置文件和安裝文件分離開來，方便管理。

注意：如果把etc/hadoop目錄和其下的文件復制到另外一個位置。
我們需要在環境變數中將hadoop_conf_dir設置成指向新目錄。

1、本地運行模式

無需任何守護進程 ，所有的程序都運行在同一個JVM上執行。在本地模式下調試MR程序非常高效方便，一般該模式主要是在學習或者開發階段調試使用 。

2、偽分布式模式

Hadoop守護進程運行在本地機器上 ，模擬一個小規模的集群，換句話說，可以配置一台機器的Hadoop集群，偽分布式是完全分布式的一個特例。

3、完全分布式模式

Hadoop守護進程運行在一個集群上 。這種運行模式也就是我們常見的各種雲，主要用於大規模的生產環境中。

注意：分布式要啟動守護進程 ，是指在使用分布式hadoop時，要先啟動一些准備程序進程，然後才能使用。 比如start-dfs.sh start-yarn.sh，而本地模式不需要啟動這些守護進程。

注意：在本地模式下，將使用本地文件系統和本地MapRece運行器。在分布式模式下，將啟動HDFS和YARN守護進程。

㈡ 編程用的筆記本電腦推薦

編程用的筆記本電腦推薦：

1、ThinkPadX1Carbon2021款

ThinkPadX1Carbon2021款作為主打高端，服務於高端商務人士的產品，其硬體配置也很強悍。我手裡這款搭載了酷睿i5-1135G7處理器，並通過了英特爾Evo平台認證。

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此外揚聲器、麥克風、像頭等功能性設備也有嚴格的評定標准。所以看到Evo認證基本就可以認定這是一款整機表現更穩定、綜合性能更高的產品。

2、聯想YOGA14s

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標配16GB內存，是LPDDR4X-4266規格，不可升級，硬碟則是512GBSSD，筆記本的最大賣點就是AMD平台配上了MX450獨顯，是25W的大杯型號，整體上沒有明顯的短板。

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此外，惠普戰66四代在日常商務使用方面，也廣受用戶好評。如下面這位用戶就表示惠普戰66四代的軍工品質，能抗能打。據官方信息顯示，惠普戰66四代還通過了業界嚴苛的19項美國MIL-STD-810H軍標測試，簡單來說，就是無論何時何地，不管使用環境多麼嚴峻，都能隨時進行辦公。

4、雷蛇靈刃15標准版

雷蛇靈刃15是專為PC游戲玩家提供的游戲本，通過專注於游戲硬體和外圍設備的公司生產的。但許多程序員喜歡這個設備，因為它外觀時尚，功能強大，而且相當專業。

5、宏碁 Aspire 5

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㈢ 虛擬機為什麼無法完全解決大數據分析的問題

大數據分析一般需要的資源比較多，需要伺服器配置比較高。大數據分析需要CPU和內存比較多，並且需要CPU性能好、內存容量大。需要磁碟的性能和IO高，需要網路速度快、延遲低。虛擬機比物理機在性能方面有差距，虛擬化技術會帶來性能降低。所以虛擬機無法完全解決大數據分析的問題。

㈣ 五種大數據處理架構

五種大數據處理架構
大數據是收集、整理、處理大容量數據集，並從中獲得見解所需的非傳統戰略和技術的總稱。雖然處理數據所需的計算能力或存儲容量早已超過一台計算機的上限，但這種計算類型的普遍性、規模，以及價值在最近幾年才經歷了大規模擴展。
本文將介紹大數據系統一個最基本的組件：處理框架。處理框架負責對系統中的數據進行計算，例如處理從非易失存儲中讀取的數據，或處理剛剛攝入到系統中的數據。數據的計算則是指從大量單一數據點中提取信息和見解的過程。
下文將介紹這些框架：
· 僅批處理框架：
Apache Hadoop
· 僅流處理框架：
Apache Storm
Apache Samza
· 混合框架：
Apache Spark
Apache Flink
大數據處理框架是什麼？
處理框架和處理引擎負責對數據系統中的數據進行計算。雖然「引擎」和「框架」之間的區別沒有什麼權威的定義，但大部分時候可以將前者定義為實際負責處理數據操作的組件，後者則可定義為承擔類似作用的一系列組件。
例如Apache Hadoop可以看作一種以MapRece作為默認處理引擎的處理框架。引擎和框架通常可以相互替換或同時使用。例如另一個框架Apache Spark可以納入Hadoop並取代MapRece。組件之間的這種互操作性是大數據系統靈活性如此之高的原因之一。
雖然負責處理生命周期內這一階段數據的系統通常都很復雜，但從廣義層面來看它們的目標是非常一致的：通過對數據執行操作提高理解能力，揭示出數據蘊含的模式，並針對復雜互動獲得見解。
為了簡化這些組件的討論，我們會通過不同處理框架的設計意圖，按照所處理的數據狀態對其進行分類。一些系統可以用批處理方式處理數據，一些系統可以用流方式處理連續不斷流入系統的數據。此外還有一些系統可以同時處理這兩類數據。
在深入介紹不同實現的指標和結論之前，首先需要對不同處理類型的概念進行一個簡單的介紹。
批處理系統
批處理在大數據世界有著悠久的歷史。批處理主要操作大容量靜態數據集，並在計算過程完成後返回結果。
批處理模式中使用的數據集通常符合下列特徵…
· 有界：批處理數據集代表數據的有限集合
· 持久：數據通常始終存儲在某種類型的持久存儲位置中
· 大量：批處理操作通常是處理極為海量數據集的唯一方法
批處理非常適合需要訪問全套記錄才能完成的計算工作。例如在計算總數和平均數時，必須將數據集作為一個整體加以處理，而不能將其視作多條記錄的集合。這些操作要求在計算進行過程中數據維持自己的狀態。
需要處理大量數據的任務通常最適合用批處理操作進行處理。無論直接從持久存儲設備處理數據集，或首先將數據集載入內存，批處理系統在設計過程中就充分考慮了數據的量，可提供充足的處理資源。由於批處理在應對大量持久數據方面的表現極為出色，因此經常被用於對歷史數據進行分析。
大量數據的處理需要付出大量時間，因此批處理不適合對處理時間要求較高的場合。
Apache Hadoop
Apache Hadoop是一種專用於批處理的處理框架。Hadoop是首個在開源社區獲得極大關注的大數據框架。基於谷歌有關海量數據處理所發表的多篇論文與經驗的Hadoop重新實現了相關演算法和組件堆棧，讓大規模批處理技術變得更易用。
新版Hadoop包含多個組件，即多個層，通過配合使用可處理批數據：
· HDFS：HDFS是一種分布式文件系統層，可對集群節點間的存儲和復制進行協調。HDFS確保了無法避免的節點故障發生後數據依然可用，可將其用作數據來源，可用於存儲中間態的處理結果，並可存儲計算的最終結果。
· YARN：YARN是Yet Another Resource Negotiator（另一個資源管理器）的縮寫，可充當Hadoop堆棧的集群協調組件。該組件負責協調並管理底層資源和調度作業的運行。通過充當集群資源的介面，YARN使得用戶能在Hadoop集群中使用比以往的迭代方式運行更多類型的工作負載。
· MapRece：MapRece是Hadoop的原生批處理引擎。
批處理模式
Hadoop的處理功能來自MapRece引擎。MapRece的處理技術符合使用鍵值對的map、shuffle、rece演算法要求。基本處理過程包括：
· 從HDFS文件系統讀取數據集
· 將數據集拆分成小塊並分配給所有可用節點
· 針對每個節點上的數據子集進行計算（計算的中間態結果會重新寫入HDFS）
· 重新分配中間態結果並按照鍵進行分組
· 通過對每個節點計算的結果進行匯總和組合對每個鍵的值進行「Recing」
· 將計算而來的最終結果重新寫入 HDFS
優勢和局限
由於這種方法嚴重依賴持久存儲，每個任務需要多次執行讀取和寫入操作，因此速度相對較慢。但另一方面由於磁碟空間通常是伺服器上最豐富的資源，這意味著MapRece可以處理非常海量的數據集。同時也意味著相比其他類似技術，Hadoop的MapRece通常可以在廉價硬體上運行，因為該技術並不需要將一切都存儲在內存中。MapRece具備極高的縮放潛力，生產環境中曾經出現過包含數萬個節點的應用。
MapRece的學習曲線較為陡峭，雖然Hadoop生態系統的其他周邊技術可以大幅降低這一問題的影響，但通過Hadoop集群快速實現某些應用時依然需要注意這個問題。
圍繞Hadoop已經形成了遼闊的生態系統，Hadoop集群本身也經常被用作其他軟體的組成部件。很多其他處理框架和引擎通過與Hadoop集成也可以使用HDFS和YARN資源管理器。
總結
Apache Hadoop及其MapRece處理引擎提供了一套久經考驗的批處理模型，最適合處理對時間要求不高的非常大規模數據集。通過非常低成本的組件即可搭建完整功能的Hadoop集群，使得這一廉價且高效的處理技術可以靈活應用在很多案例中。與其他框架和引擎的兼容與集成能力使得Hadoop可以成為使用不同技術的多種工作負載處理平台的底層基礎。
流處理系統
流處理系統會對隨時進入系統的數據進行計算。相比批處理模式，這是一種截然不同的處理方式。流處理方式無需針對整個數據集執行操作，而是對通過系統傳輸的每個數據項執行操作。
· 流處理中的數據集是「無邊界」的，這就產生了幾個重要的影響：
· 完整數據集只能代表截至目前已經進入到系統中的數據總量。
· 工作數據集也許更相關，在特定時間只能代表某個單一數據項。
處理工作是基於事件的，除非明確停止否則沒有「盡頭」。處理結果立刻可用，並會隨著新數據的抵達繼續更新。
流處理系統可以處理幾乎無限量的數據，但同一時間只能處理一條（真正的流處理）或很少量（微批處理，Micro-batch Processing）數據，不同記錄間只維持最少量的狀態。雖然大部分系統提供了用於維持某些狀態的方法，但流處理主要針對副作用更少，更加功能性的處理（Functional processing）進行優化。
功能性操作主要側重於狀態或副作用有限的離散步驟。針對同一個數據執行同一個操作會或略其他因素產生相同的結果，此類處理非常適合流處理，因為不同項的狀態通常是某些困難、限制，以及某些情況下不需要的結果的結合體。因此雖然某些類型的狀態管理通常是可行的，但這些框架通常在不具備狀態管理機制時更簡單也更高效。
此類處理非常適合某些類型的工作負載。有近實時處理需求的任務很適合使用流處理模式。分析、伺服器或應用程序錯誤日誌，以及其他基於時間的衡量指標是最適合的類型，因為對這些領域的數據變化做出響應對於業務職能來說是極為關鍵的。流處理很適合用來處理必須對變動或峰值做出響應，並且關注一段時間內變化趨勢的數據。
Apache Storm
Apache Storm是一種側重於極低延遲的流處理框架，也許是要求近實時處理的工作負載的最佳選擇。該技術可處理非常大量的數據，通過比其他解決方案更低的延遲提供結果。
流處理模式
Storm的流處理可對框架中名為Topology（拓撲）的DAG（Directed Acyclic Graph，有向無環圖）進行編排。這些拓撲描述了當數據片段進入系統後，需要對每個傳入的片段執行的不同轉換或步驟。
拓撲包含：
· Stream：普通的數據流，這是一種會持續抵達系統的無邊界數據。
· Spout：位於拓撲邊緣的數據流來源，例如可以是API或查詢等，從這里可以產生待處理的數據。
· Bolt：Bolt代表需要消耗流數據，對其應用操作，並將結果以流的形式進行輸出的處理步驟。Bolt需要與每個Spout建立連接，隨後相互連接以組成所有必要的處理。在拓撲的尾部，可以使用最終的Bolt輸出作為相互連接的其他系統的輸入。
Storm背後的想法是使用上述組件定義大量小型的離散操作，隨後將多個組件組成所需拓撲。默認情況下Storm提供了「至少一次」的處理保證，這意味著可以確保每條消息至少可以被處理一次，但某些情況下如果遇到失敗可能會處理多次。Storm無法確保可以按照特定順序處理消息。
為了實現嚴格的一次處理，即有狀態處理，可以使用一種名為Trident的抽象。嚴格來說不使用Trident的Storm通常可稱之為Core Storm。Trident會對Storm的處理能力產生極大影響，會增加延遲，為處理提供狀態，使用微批模式代替逐項處理的純粹流處理模式。
為避免這些問題，通常建議Storm用戶盡可能使用Core Storm。然而也要注意，Trident對內容嚴格的一次處理保證在某些情況下也比較有用，例如系統無法智能地處理重復消息時。如果需要在項之間維持狀態，例如想要計算一個小時內有多少用戶點擊了某個鏈接，此時Trident將是你唯一的選擇。盡管不能充分發揮框架與生俱來的優勢，但Trident提高了Storm的靈活性。
Trident拓撲包含：
· 流批（Stream batch）：這是指流數據的微批，可通過分塊提供批處理語義。
· 操作（Operation）：是指可以對數據執行的批處理過程。
優勢和局限
目前來說Storm可能是近實時處理領域的最佳解決方案。該技術可以用極低延遲處理數據，可用於希望獲得最低延遲的工作負載。如果處理速度直接影響用戶體驗，例如需要將處理結果直接提供給訪客打開的網站頁面，此時Storm將會是一個很好的選擇。
Storm與Trident配合使得用戶可以用微批代替純粹的流處理。雖然藉此用戶可以獲得更大靈活性打造更符合要求的工具，但同時這種做法會削弱該技術相比其他解決方案最大的優勢。話雖如此，但多一種流處理方式總是好的。
Core Storm無法保證消息的處理順序。Core Storm為消息提供了「至少一次」的處理保證，這意味著可以保證每條消息都能被處理，但也可能發生重復。Trident提供了嚴格的一次處理保證，可以在不同批之間提供順序處理，但無法在一個批內部實現順序處理。
在互操作性方面，Storm可與Hadoop的YARN資源管理器進行集成，因此可以很方便地融入現有Hadoop部署。除了支持大部分處理框架，Storm還可支持多種語言，為用戶的拓撲定義提供了更多選擇。
總結
對於延遲需求很高的純粹的流處理工作負載，Storm可能是最適合的技術。該技術可以保證每條消息都被處理，可配合多種編程語言使用。由於Storm無法進行批處理，如果需要這些能力可能還需要使用其他軟體。如果對嚴格的一次處理保證有比較高的要求，此時可考慮使用Trident。不過這種情況下其他流處理框架也許更適合。
Apache Samza
Apache Samza是一種與Apache Kafka消息系統緊密綁定的流處理框架。雖然Kafka可用於很多流處理系統，但按照設計，Samza可以更好地發揮Kafka獨特的架構優勢和保障。該技術可通過Kafka提供容錯、緩沖，以及狀態存儲。
Samza可使用YARN作為資源管理器。這意味著默認情況下需要具備Hadoop集群（至少具備HDFS和YARN），但同時也意味著Samza可以直接使用YARN豐富的內建功能。
流處理模式
Samza依賴Kafka的語義定義流的處理方式。Kafka在處理數據時涉及下列概念：
· Topic（話題）：進入Kafka系統的每個數據流可稱之為一個話題。話題基本上是一種可供消耗方訂閱的，由相關信息組成的數據流。
· Partition（分區）：為了將一個話題分散至多個節點，Kafka會將傳入的消息劃分為多個分區。分區的劃分將基於鍵（Key）進行，這樣可以保證包含同一個鍵的每條消息可以劃分至同一個分區。分區的順序可獲得保證。
· Broker（代理）：組成Kafka集群的每個節點也叫做代理。
· Procer（生成方）：任何向Kafka話題寫入數據的組件可以叫做生成方。生成方可提供將話題劃分為分區所需的鍵。
· Consumer（消耗方）：任何從Kafka讀取話題的組件可叫做消耗方。消耗方需要負責維持有關自己分支的信息，這樣即可在失敗後知道哪些記錄已經被處理過了。
由於Kafka相當於永恆不變的日誌，Samza也需要處理永恆不變的數據流。這意味著任何轉換創建的新數據流都可被其他組件所使用，而不會對最初的數據流產生影響。
優勢和局限
乍看之下，Samza對Kafka類查詢系統的依賴似乎是一種限制，然而這也可以為系統提供一些獨特的保證和功能，這些內容也是其他流處理系統不具備的。
例如Kafka已經提供了可以通過低延遲方式訪問的數據存儲副本，此外還可以為每個數據分區提供非常易用且低成本的多訂閱者模型。所有輸出內容，包括中間態的結果都可寫入到Kafka，並可被下游步驟獨立使用。
這種對Kafka的緊密依賴在很多方面類似於MapRece引擎對HDFS的依賴。雖然在批處理的每個計算之間對HDFS的依賴導致了一些嚴重的性能問題，但也避免了流處理遇到的很多其他問題。
Samza與Kafka之間緊密的關系使得處理步驟本身可以非常鬆散地耦合在一起。無需事先協調，即可在輸出的任何步驟中增加任意數量的訂閱者，對於有多個團隊需要訪問類似數據的組織，這一特性非常有用。多個團隊可以全部訂閱進入系統的數據話題，或任意訂閱其他團隊對數據進行過某些處理後創建的話題。這一切並不會對資料庫等負載密集型基礎架構造成額外的壓力。
直接寫入Kafka還可避免回壓（Backpressure）問題。回壓是指當負載峰值導致數據流入速度超過組件實時處理能力的情況，這種情況可能導致處理工作停頓並可能丟失數據。按照設計，Kafka可以將數據保存很長時間，這意味著組件可以在方便的時候繼續進行處理，並可直接重啟動而無需擔心造成任何後果。
Samza可以使用以本地鍵值存儲方式實現的容錯檢查點系統存儲數據。這樣Samza即可獲得「至少一次」的交付保障，但面對由於數據可能多次交付造成的失敗，該技術無法對匯總後狀態（例如計數）提供精確恢復。
Samza提供的高級抽象使其在很多方面比Storm等系統提供的基元（Primitive）更易於配合使用。目前Samza只支持JVM語言，這意味著它在語言支持方面不如Storm靈活。
總結
對於已經具備或易於實現Hadoop和Kafka的環境，Apache Samza是流處理工作負載一個很好的選擇。Samza本身很適合有多個團隊需要使用（但相互之間並不一定緊密協調）不同處理階段的多個數據流的組織。Samza可大幅簡化很多流處理工作，可實現低延遲的性能。如果部署需求與當前系統不兼容，也許並不適合使用，但如果需要極低延遲的處理，或對嚴格的一次處理語義有較高需求，此時依然適合考慮。
混合處理系統：批處理和流處理
一些處理框架可同時處理批處理和流處理工作負載。這些框架可以用相同或相關的組件和API處理兩種類型的數據，藉此讓不同的處理需求得以簡化。
如你所見，這一特性主要是由Spark和Flink實現的，下文將介紹這兩種框架。實現這樣的功能重點在於兩種不同處理模式如何進行統一，以及要對固定和不固定數據集之間的關系進行何種假設。
雖然側重於某一種處理類型的項目會更好地滿足具體用例的要求，但混合框架意在提供一種數據處理的通用解決方案。這種框架不僅可以提供處理數據所需的方法，而且提供了自己的集成項、庫、工具，可勝任圖形分析、機器學習、互動式查詢等多種任務。
Apache Spark
Apache Spark是一種包含流處理能力的下一代批處理框架。與Hadoop的MapRece引擎基於各種相同原則開發而來的Spark主要側重於通過完善的內存計算和處理優化機制加快批處理工作負載的運行速度。
Spark可作為獨立集群部署（需要相應存儲層的配合），或可與Hadoop集成並取代MapRece引擎。
批處理模式
與MapRece不同，Spark的數據處理工作全部在內存中進行，只在一開始將數據讀入內存，以及將最終結果持久存儲時需要與存儲層交互。所有中間態的處理結果均存儲在內存中。
雖然內存中處理方式可大幅改善性能，Spark在處理與磁碟有關的任務時速度也有很大提升，因為通過提前對整個任務集進行分析可以實現更完善的整體式優化。為此Spark可創建代表所需執行的全部操作，需要操作的數據，以及操作和數據之間關系的Directed Acyclic Graph（有向無環圖），即DAG，藉此處理器可以對任務進行更智能的協調。
為了實現內存中批計算，Spark會使用一種名為Resilient Distributed Dataset（彈性分布式數據集），即RDD的模型來處理數據。這是一種代表數據集，只位於內存中，永恆不變的結構。針對RDD執行的操作可生成新的RDD。每個RDD可通過世系（Lineage）回溯至父級RDD，並最終回溯至磁碟上的數據。Spark可通過RDD在無需將每個操作的結果寫回磁碟的前提下實現容錯。
流處理模式
流處理能力是由Spark Streaming實現的。Spark本身在設計上主要面向批處理工作負載，為了彌補引擎設計和流處理工作負載特徵方面的差異，Spark實現了一種叫做微批（Micro-batch）*的概念。在具體策略方面該技術可以將數據流視作一系列非常小的「批」，藉此即可通過批處理引擎的原生語義進行處理。
Spark Streaming會以亞秒級增量對流進行緩沖，隨後這些緩沖會作為小規模的固定數據集進行批處理。這種方式的實際效果非常好，但相比真正的流處理框架在性能方面依然存在不足。
優勢和局限
使用Spark而非Hadoop MapRece的主要原因是速度。在內存計算策略和先進的DAG調度等機制的幫助下，Spark可以用更快速度處理相同的數據集。
Spark的另一個重要優勢在於多樣性。該產品可作為獨立集群部署，或與現有Hadoop集群集成。該產品可運行批處理和流處理，運行一個集群即可處理不同類型的任務。
除了引擎自身的能力外，圍繞Spark還建立了包含各種庫的生態系統，可為機器學習、互動式查詢等任務提供更好的支持。相比MapRece，Spark任務更是「眾所周知」地易於編寫，因此可大幅提高生產力。
為流處理系統採用批處理的方法，需要對進入系統的數據進行緩沖。緩沖機制使得該技術可以處理非常大量的傳入數據，提高整體吞吐率，但等待緩沖區清空也會導致延遲增高。這意味著Spark Streaming可能不適合處理對延遲有較高要求的工作負載。
由於內存通常比磁碟空間更貴，因此相比基於磁碟的系統，Spark成本更高。然而處理速度的提升意味著可以更快速完成任務，在需要按照小時數為資源付費的環境中，這一特性通常可以抵消增加的成本。
Spark內存計算這一設計的另一個後果是，如果部署在共享的集群中可能會遇到資源不足的問題。相比HadoopMapRece，Spark的資源消耗更大，可能會對需要在同一時間使用集群的其他任務產生影響。從本質來看，Spark更不適合與Hadoop堆棧的其他組件共存一處。
總結
Spark是多樣化工作負載處理任務的最佳選擇。Spark批處理能力以更高內存佔用為代價提供了無與倫比的速度優勢。對於重視吞吐率而非延遲的工作負載，則比較適合使用Spark Streaming作為流處理解決方案。
Apache Flink
Apache Flink是一種可以處理批處理任務的流處理框架。該技術可將批處理數據視作具備有限邊界的數據流，藉此將批處理任務作為流處理的子集加以處理。為所有處理任務採取流處理為先的方法會產生一系列有趣的副作用。
這種流處理為先的方法也叫做Kappa架構，與之相對的是更加被廣為人知的Lambda架構（該架構中使用批處理作為主要處理方法，使用流作為補充並提供早期未經提煉的結果）。Kappa架構中會對一切進行流處理，藉此對模型進行簡化，而這一切是在最近流處理引擎逐漸成熟後才可行的。
流處理模型
Flink的流處理模型在處理傳入數據時會將每一項視作真正的數據流。Flink提供的DataStream API可用於處理無盡的數據流。Flink可配合使用的基本組件包括：
· Stream（流）是指在系統中流轉的，永恆不變的無邊界數據集
· Operator（操作方）是指針對數據流執行操作以產生其他數據流的功能
· Source（源）是指數據流進入系統的入口點
· Sink（槽）是指數據流離開Flink系統後進入到的位置，槽可以是資料庫或到其他系統的連接器
為了在計算過程中遇到問題後能夠恢復，流處理任務會在預定時間點創建快照。為了實現狀態存儲，Flink可配合多種狀態後端系統使用，具體取決於所需實現的復雜度和持久性級別。
此外Flink的流處理能力還可以理解「事件時間」這一概念，這是指事件實際發生的時間，此外該功能還可以處理會話。這意味著可以通過某種有趣的方式確保執行順序和分組。
批處理模型
Flink的批處理模型在很大程度上僅僅是對流處理模型的擴展。此時模型不再從持續流中讀取數據，而是從持久存儲中以流的形式讀取有邊界的數據集。Flink會對這些處理模型使用完全相同的運行時。
Flink可以對批處理工作負載實現一定的優化。例如由於批處理操作可通過持久存儲加以支持，Flink可以不對批處理工作負載創建快照。數據依然可以恢復，但常規處理操作可以執行得更快。
另一個優化是對批處理任務進行分解，這樣即可在需要的時候調用不同階段和組件。藉此Flink可以與集群的其他用戶更好地共存。對任務提前進行分析使得Flink可以查看需要執行的所有操作、數據集的大小，以及下游需要執行的操作步驟，藉此實現進一步的優化。
優勢和局限
Flink目前是處理框架領域一個獨特的技術。雖然Spark也可以執行批處理和流處理，但Spark的流處理採取的微批架構使其無法適用於很多用例。Flink流處理為先的方法可提供低延遲，高吞吐率，近乎逐項處理的能力。
Flink的很多組件是自行管理的。雖然這種做法較為罕見，但出於性能方面的原因，該技術可自行管理內存，無需依賴原生的java垃圾回收機制。與Spark不同，待處理數據的特徵發生變化後Flink無需手工優化和調整，並且該技術也可以自行處理數據分區和自動緩存等操作。
Flink會通過多種方式對工作進行分許進而優化任務。這種分析在部分程度上類似於SQL查詢規劃器對關系型資料庫所做的優化，可針對特定任務確定最高效的實現方法。該技術還支持多階段並行執行，同時可將受阻任務的數據集合在一起。對於迭代式任務，出於性能方面的考慮，Flink會嘗試在存儲數據的節點上執行相應的計算任務。此外還可進行「增量迭代」，或僅對數據中有改動的部分進行迭代。
在用戶工具方面，Flink提供了基於Web的調度視圖，藉此可輕松管理任務並查看系統狀態。用戶也可以查看已提交任務的優化方案，藉此了解任務最終是如何在集群中實現的。對於分析類任務，Flink提供了類似SQL的查詢，圖形化處理，以及機器學習庫，此外還支持內存計算。
Flink能很好地與其他組件配合使用。如果配合Hadoop 堆棧使用，該技術可以很好地融入整個環境，在任何時候都只佔用必要的資源。該技術可輕松地與YARN、HDFS和Kafka 集成。在兼容包的幫助下，Flink還可以運行為其他處理框架，例如Hadoop和Storm編寫的任務。
目前Flink最大的局限之一在於這依然是一個非常「年幼」的項目。現實環境中該項目的大規模部署尚不如其他處理框架那麼常見，對於Flink在縮放能力方面的局限目前也沒有較為深入的研究。隨著快速開發周期的推進和兼容包等功能的完善，當越來越多的組織開始嘗試時，可能會出現越來越多的Flink部署
總結
Flink提供了低延遲流處理，同時可支持傳統的批處理任務。Flink也許最適合有極高流處理需求，並有少量批處理任務的組織。該技術可兼容原生Storm和Hadoop程序，可在YARN管理的集群上運行，因此可以很方便地進行評估。快速進展的開發工作使其值得被大家關注。
結論
大數據系統可使用多種處理技術。
對於僅需要批處理的工作負載，如果對時間不敏感，比其他解決方案實現成本更低的Hadoop將會是一個好選擇。
對於僅需要流處理的工作負載，Storm可支持更廣泛的語言並實現極低延遲的處理，但默認配置可能產生重復結果並且無法保證順序。Samza與YARN和Kafka緊密集成可提供更大靈活性，更易用的多團隊使用，以及更簡單的復制和狀態管理。
對於混合型工作負載，Spark可提供高速批處理和微批處理模式的流處理。該技術的支持更完善，具備各種集成庫和工具，可實現靈活的集成。Flink提供了真正的流處理並具備批處理能力，通過深度優化可運行針對其他平台編寫的任務，提供低延遲的處理，但實際應用方面還為時過早。
最適合的解決方案主要取決於待處理數據的狀態，對處理所需時間的需求，以及希望得到的結果。具體是使用全功能解決方案或主要側重於某種項目的解決方案，這個問題需要慎重權衡。隨著逐漸成熟並被廣泛接受，在評估任何新出現的創新型解決方案時都需要考慮類似的問題。

㈤ 兩台伺服器手動部署大數據平台

兩台伺服器手動部署大數據平台

##### 初始伺服器數量

- 2台centos7

##### 建議配置

- 32G(RAM)

- 24cpu

- 10t(SATA)

### 1.環境

- 系統centos7

- jdk：1.8.0_171（64位）

- zookeeper：3.4.8

- spark-2.1.0-bin-hadoop2.6

- kafka_2.10-0.10.2.1

- hadoop-2.7.0

- hbase-1.2.6

- elasticsearch-6.3.0

### 2.系統准備

對應的安裝包文件：

elasticsearch-6.3.0.tar.gz

hadoop-2.7.0.tar.gz

hbase-1.2.6-bin.tar.gz

jdk-8u171-linux-x64.tar.gz

kafka_2.10-0.10.2.1.tgz

mysql-5.7.23-1.el7.x86_64.rpm-bundle.tar

spark2.1.0hadoop2.6.tgz.gz

zookeeper-3.4.8.tar.gz

一、 配置好hosts

```

兩台設備的host

ip1 hello1

ip2 hello2

關閉防火牆

systemctl stop firewalld

systemctl disable firewalld

二、機器之間做好免密

1. 在hello1伺服器中，cd /root/

2. ssh-keygen -trsa  (全部按回車，走默認配置)

3. cat ~/.ssh/id_rsa.pub >> ~/.ssh/authorized_keys

4. chmod 600 ~/.ssh/authorized_keys

5. scp ~/.ssh/authorized_keys root@hello2:~/.ssh/

到此處時可以實現hello1機器上通過root賬戶登錄到hello2中，但從hello2中無法通過免密碼登錄到hello1伺服器。

6. 在hello2伺服器中，cd /root/

7. ssh-keygen -trsa  (全部按回車，走默認配置)

8. cat ~/.ssh/id_rsa.pub >> ~/.ssh/authorized_keys

9. scp ~/.ssh/authorized_keys root@hello1:~/.ssh/

到此處時可以實現hello1機器與hello2機器之間免密碼互通

三、建立一個用戶操作elasticsearch用戶，後期所有安裝軟體放在該目錄下（當前使用root賬戶安裝）

1.添加用戶：

useradd -m -s /bin/bash es

2.為該用戶設置密碼：

password es

四、安裝JDK

如果系統自帶openjdk，先將其卸載掉！

1.創建jdk安裝路徑(hello1、hello2都執行)

執行： mkdir /usr/java

2.解壓縮jdk到安裝目錄

執行： tar -zxvf jdk-8u171-linux-x64.tar.gz -C /usr/java/

3.添加環境變數

vi /etc/profile,添加以下語句

export JAVA_HOME=/usr/java/jdk1.8.0_171

export CLASSPATH=.:$JAVA_HOME/lib/dt.jar:$JAVA_HOME/lib/tools.jar

export PATH=$PATH:$JAVA_HOME/bin

執行：source /etc/profile

4.復制安裝包和數據目錄到hello2

scp  -r /usr/java/jdk1.8.0_171 hello2:/usr/java/

scp /etc/profile hello2:/etc/

登錄到hello2上，進入/home/es目錄

執行： source /etc/profile

5、驗證：

兩台伺服器上分別執行： java -version,查看輸出的版本是否與安裝的版本一致。

五、安裝mysql

1.如果centos系統中自帶mariadb，先卸載mariadb。

2.解壓mysql安裝包程序

執行：tar -xvf  mysql-5.7.23-1.el7.x86_64.rpm-bundle.tar

3.依次安裝裡面rpm包組建

rpm -ivh mysql-community-common-5.7.23-1.el7.x86_64.rpm

rpm -ivh mysql-community-libs-5.7.23-1.el7.x86_64.rpm

rpm -ivh mysql-community-client-5.7.23-1.el7.x86_64.rpm

rpm -ivh mysql-community-server-5.7.23-1.el7.x86_64.rpm

rpm -ivh mysql-community-devel-5.7.23-1.el7.x86_64.rpm

4.啟動MySQL

執行： systemctl start mysqld

5.登錄mysql伺服器

這種方式安裝好後，會再my.cnf文件中自動生成一個密碼，

執行：cat /var/log/mysqld.log | grep password， 出現如下記錄：

2017-09-15T01:58:11.863301Z 1 [Note] A temporary password is generated for root@localhost: m-NdrSG4ipuO

其中「m-NdrSG4ipuO」為mysql root賬戶的初始密碼。

登錄：

執行： mysql -uroot -p

輸入密碼： m-NdrSG4ipuO，即可進入mysql伺服器。

後續可自行修改root密碼，創建新賬戶等操作。

六、安裝zookeeper

1.解壓zookeeper安裝包到指定目錄（/home/es）

tar -zxvf zookeeper-3.4.8.tar.gz -C /home/es

2.創建程序軟連接

cd /home/es/

ln -s zookeeper-3.4.8 zookeeper

3.添加執行路徑環境

vi /etc/profile

添加

export ZOOKEEPER_HOME=/home/es/zookeeper

export PATH=$PATH:$ZOOKEEPER_HOME/bin

執行

source /etc/profile

4.修改配置文件

cd /home/es/zookeeper

cp conf/zoo_sample.cfg conf/zoo.cfg

在/home/data下創建對應的zookeeper數據存儲目錄

mkdir /home/data/zookeeper

mkdir /home/data/zookeeper/data

mkdir /home/data/zookeeper/log

修改配置文件：conf/zoo.cfg，添加以下語句

dataDir=/home/data/zookeeper/data

dataLogDir=/home/data/zookeeper/log

server.1=hello1:2888:3888

server.2=hello2:2888:3888

5.創建server表示符文件

touch /home/data/zookeeper/data/myid

echo echo 1>/home/data/zookeeper/data/myid

6.復制安裝包和數據目錄到hello2

scp -r /home/es/zookeeper-3.4.8 es@hello2:/home/es

scp -r /home/data/zookeeper es@hello2:/home/data

scp  /etc/profile es@hello2:/etc

登錄到hello2上

cd /home/es

ln -s zookeeper-3.4.8 zookeeper

echo echo 2>/home/data/zookeeper/data/myid

執行

source /etc/profile

7.兩台機器上分別執行

zkServer.sh start

8.驗證

jps | grep QuorumPeerMain,查看是否有該進程

zkServer.sh status,查看服務狀態

六、安裝kafka

1.解壓kafka安裝包到指定目錄（/home/es）

tar -zxvf kafka_2.10-0.10.2.1.tgz -C /home/es

2.創建程序軟連接

cd /home/es/

ln -s kafka_2.10-0.10.2.1 kafka

3.修改配置文件

備份：

cp config/server.properties config/server.properties.bak

創建kafka日誌目錄：

mkdir /home/data/kafka

mkdir /home/data/kafka/kafka-logs

修改:config/server.properties,具體對應欄位如下：

broker.id=0

delete.topic.enable=true

num.network.threads=10

num.io.threads=32

socket.send.buffer.bytes=102400

socket.receive.buffer.bytes=102400

socket.request.max.bytes=104857600

log.dirs=/home/data/kafka/kafka-logs

num.partitions=1

num.recovery.threads.per.data.dir=1

log.retention.hours=168

log.segment.bytes=1073741824

log.retention.check.interval.ms=300000

zookeeper.connect=hello1:2181,hello2:2181

zookeeper.connection.timeout.ms=6000

6.復制安裝包和數據目錄到hello2

scp -r /home/es/kafka_2.10-0.10.2.1 es@hello2:/home/es

scp -r /home/data/kafka es@hello2:/home/data

修改hello2中的配置

登錄到hello2上，cd /home/es/kafka,修改config/server.properties中broker.id值為2.

7.啟動kafka

在兩台機器的/home/es/kafka中，創建一個日誌存放目錄：mkdir start_log，執行以下命令：

nohup bin/kafka-server-start.sh config/server.properties > start_log/kafka_start_log 2>&1 &

8.驗證運行情況

jps | grep Kafka,查看進程

通過kafka命令查看topic。

七、安裝hadoop

1.解壓hadoop安裝包到指定目錄（/home/es）

tar -zxvf hadoop-2.7.0.tar.gz -C /home/es

2.創建程序軟連接

cd /home/es/

ln -s hadoop-2.7.0 hadoop

3.創建數據存放目錄

mkdir /home/data/hadoop

mkdir /home/data/hadoop/tmp

mkdir /home/data/hadoop/dfs

mkdir /home/data/hadoop/dfs/data

mkdir /home/data/hadoop/dfs/name

4.修改配置文件

修改/home/es/hadoop/etc/hadoop/core-site.xml

<configuration>

<property>

<name>fs.defaultFS</name>

<value>hdfs://hello1:9000</value>

</property>

<property>

<name>hadoop.tmp.dir</name>

<value>file:/home/data/hadoop/tmp</value>

</property>

<property>

<name>io.file.buffer.size</name>

<value>131702</value>

</property>

</configuration>

修改/home/es/hadoop/etc/hadoop/hdfs-site.xml

<configuration>

<property>

<name>dfs.namenode.name.dir</name>

<value>file:/home/data/hadoop/dfs/name</value>

</property>

<property>

<name>dfs.datanode.data.dir</name>

<value>file:/home/data/hadoop/dfs/data</value>

</property>

<property>

<name>dfs.replication</name>

<value>2</value>

</property>

<property>

<name>dfs.namenode.secondary.http-address</name>

<value>hello1:9001</value>

</property>

<property>

<name>dfs.webhdfs.enabled</name>

<value>true</value>

</property>

</configuration>

修改/home/es/hadoop/etc/hadoop/mapred-site.xml

<configuration>

<property>

<name>maprece.framework.name</name>

<value>yarn</value>

</property>

<property>

<name>maprece.jobhistory.address</name>

<value>hello1:10020</value>

</property>

<property>

<name>maprece.jobhistory.webapp.address</name>

<value>hello1:19888</value>

</property>

</configuration>

修改/home/es/hadoop/etc/hadoop/yarn-site.xml

<configuration>

<!-- Site specific YARN configuration properties -->

<property>

<name>yarn.nodemanager.aux-services</name>

<value>maprece_shuffle</value>

</property>

<property>

<name>yarn.nodemanager.auxservices.maprece.shuffle.class</name>

<value>org.apache.hadoop.mapred.ShuffleHandler</value>

</property>

<property>

<name>yarn.resourcemanager.address</name>

<value>hello1:8032</value>

</property>

<property>

<name>yarn.resourcemanager.scheler.address</name>

<value>hello1:8030</value>

</property>

<property>

<name>yarn.resourcemanager.resource-tracker.address</name>

<value>hello1:8031</value>

</property>

<property>

<name>yarn.resourcemanager.admin.address</name>

<value>hello1:8033</value>

</property>

<property>

<name>yarn.resourcemanager.webapp.address</name>

<value>hello1:8088</value>

</property>

<property>

<name>yarn.nodemanager.resource.memory-mb</name>

<value>768</value>

</property>

</configuration>

配置/home/es/hadoop/etc/hadoop目錄下hadoop-env.sh、yarn-env.sh的JAVA_HOME（不設置的話，啟動不了）

export JAVA_HOME=/usr/java/jdk1.8.0_171

配置/home/es/hadoop/etc/hadoop目錄下的slaves，刪除默認的localhost，增加2個從節點，

hello1

hello2

5、將配置好的Hadoop復制到各個節點對應位置上，通過scp傳送

scp  -r /home/es/hadoop-2.7.0 hello2:/home/es/

scp  -r /home/data/hadoop hello2:/home/data/

登錄到hello2上，進入/home/es目錄

執行： ln -s hadoop-2.7.0 hadoop

6、格式化nameNode及啟動hadoop

在主伺服器啟動hadoop，從節點會自動啟動，進入/home/es/hadoop目錄

初始化，輸入命令，bin/hdfs namenode -format

全部啟動sbin/start-all.sh，也可以分開sbin/start-dfs.sh、sbin/start-yarn.sh

輸入命令，jps，可以看到相關信息

7、驗證hadoop運行情況

瀏覽器打開http://hello1:8088/

瀏覽器打開http://hello1:50070/

8、添加hadoop環境變數到/etc/profile

export HADOOP_HOME=/home/es/hadoop export PATH=$PATH:$HADOOP_HOME/sbin

export PATH=$PATH:$HADOOP_HOME/bin

export HADOOP_COMMON_LIB_NATIVE_DIR=$HADOOP_HOME/lib/native

export HADOOP_OPTS="-Djava.library.path=$HADOOP_HOME/lib/native"

執行： source /etc/profile

八、安裝Hbase

1.解壓hbase安裝包到指定目錄（/home/es）

tar -zxvf hbase-1.2.6-bin.tar.gz -C /home/es

2.創建程序軟連接

cd /home/es/

ln -s hbase-1.2.6 hbase

3.添加hbase環境變數到/etc/profile

export  HBASE_HOME=/home/es/hbase

export  PATH=$HBASE_HOME/bin:$PATH

執行：source /etc/profile

4.修改HBASE配置文件

vi /home/es/hbase/conf/hbase-env.sh

增加： export JAVA_HOME=/usr/java/jdk1.8.0_171

修改： export HBASE_MANAGES_ZK=false

vi /home/es/hbase/conf/hbase-site.xml

修改類容：

<configuration>

<property>

<name>hbase.rootdir</name> <!-- hbase存放數據目錄 -->

<value>hdfs://hello1:9000/hbase/hbase_db</value>

<!-- 埠要和Hadoop的fs.defaultFS埠一致-->

</property>

<property>

<name>hbase.cluster.distributed</name> <!-- 是否分布式部署 -->

<value>true</value>

</property>

<property>

<name>hbase.zookeeper.quorum</name> <!-- list of  zookooper -->

<value>hello1,hello2</value>

</property>

<property><!--zookooper配置、日誌等的存儲位置 -->

<name>hbase.zookeeper.property.dataDir</name>

<value>/home/es/hbase/zookeeper</value>

</property>

</configuration>

配置regionservers，vi /home/es/hbase/conf/regionservers

去掉默認的localhost，加入hello1、hello2

5、將配置好的hbase復制到各個節點對應位置上，通過scp傳送

scp  -r /home/es/hbase-1.2.6 hello2:/home/es/

scp /etc/profile hello2:/etc/

登錄到hello2上，進入/home/es目錄

執行： ln -s hbase-1.2.6 hbase

source /etc/profile

6、hbase的啟動

hello1中執行： start-hbase.sh

7、驗證hbase運行情況

輸入jps命令查看進程是否啟動成功，若 hello1上出現HMaster、HRegionServer、HQuormPeer，hello2上出現HRegionServer、HQuorumPeer，就是啟動成功了。

輸入hbase shell 命令 進入hbase命令模式，輸入status命令，查看運行狀態。

在瀏覽器中輸入http://hello1:16010就可以在界面上看到hbase的配置

注意事項：

正常安裝後，創建普通不帶壓縮表可以正常讀寫，當使用snappy進行壓縮創建表時，該表無法再regionServer中啟動！

解決方法：

1.在hbase-site.xml文件中添加一下屬性

<property>

                <name>hbase.regionserver.codecs</name>

                <value>snappy</value>

        </property>

2.每台機器中將hadoop_native.zip解壓縮到hbase安裝目錄的lib下，執行 unzip hadoop_native.zip $HBASE_HOME/lib/

3.在$HBASE_HOME/conf/hbase-env.sh 中添加：export HBASE_LIBRARY_PATH=/home/es/hbase/lib/native

4.重啟Hbase服務即可

九、Spark安裝

1.解壓hbase安裝包到指定目錄（/home/es）

tar -zxvf spark2.1.0hadoop2.6.tgz.gz -C /home/es

2.創建程序軟連接

cd /home/es/

ln -s spark2.1.0hadoop2.6 spark

3.修改配置文件

mv /home/es/spark/conf/spark-env.sh.template  /home/es/spark/conf/spark-env.sh

vi /home/es/spark/conf/spark-env.sh

修改對應配置：

export JAVA_HOME=/usr/java/jdk1.8.0_171

export SPARK_MASTER_IP=hello1

export SPARK_MASTER_PORT=7077

export SPARK_LOCAL_IP=hello1

修改slaves文件

mv /home/es/spark/conf/slaves.template  /home/es/spark/conf/slaves

vi /home/es/spark/conf/slaves

將localhost修改成：

hello1

hello2

5、將配置好的hbase復制到各個節點對應位置上，通過scp傳送

scp  -r /home/es/spark2.1.0hadoop2.6 hello2:/home/es/

登錄到hello2上，進入/home/es目錄

執行： ln -s spark2.1.0hadoop2.6 spark

在hello2中修改/home/es/spark/conf/spark-env.sh

export JAVA_HOME=/usr/java/jdk1.8.0_171

export SPARK_MASTER_IP=hello1

export SPARK_MASTER_PORT=7077

export SPARK_LOCAL_IP=hello2

6、啟動spark

cd /home/es/spark

執行： sbin/start-all.sh

7、檢測執行結果

jps | grep Worker,看是否有相應的進程。

十、安裝elasticsearch

由於elasticsearch，用root賬戶無法啟動，故該組件用es賬戶安裝

1、切換到es賬戶： su es

2、解壓hbase安裝包到指定目錄（/home/es）

tar -zxvf elasticsearch-6.3.0.tar.gz -C /home/es/

創建程序軟連接

cd /home/es/

ln -s elasticsearch-6.3.0 elasticsearch

3、修改配置文件

vi /home/es/elasticsearch/config/elasticsearch.yml

# 集群的名字 

cluster.name: crrc-health

# 節點名字 

node.name: node-1 

# 數據存儲目錄（多個路徑用逗號分隔） 

path.data: /home/data1/elasticsearch/data

# 日誌目錄 

path.logs: /home/data1/elasticsearch/logs

#本機的ip地址

network.host: hello1 

#設置集群中master節點的初始列表，可以通過這些節點來自動發現新加入集群的節點

discovery.zen.ping.unicast.hosts: ["hello1", "hello2"]

# 設置節點間交互的tcp埠（集群）,(默認9300) 

transport.tcp.port: 9300

# 監聽埠（默認） 

http.port: 9200

# 增加參數，使head插件可以訪問es 

http.cors.enabled: true

http.cors.allow-origin: "*"

4、創建elasticsearch數據和存儲目錄

mkdir /home/data1/elasticsearch

mkdir /home/data1/elasticsearch/data

mkdir /home/data1/elasticsearch/logs

5、修改linux系統的默認硬限制參數

切換至root用戶： su root

vim /etc/security/limits.conf

添加：

es soft nofile 65536

es hard nofile 65536

退出es登錄，重新用es賬戶登錄，使用命令：ulimit -Hn查看硬限制參數。

vi /etc/sysctl.conf

添加：

vm.max_map_count=655360

執行：

sysctl -p

6、將配置好的elasticsearch復制到各個節點對應位置上，通過scp傳送

scp  -r /home/es/elasticsearch-6.3.0 hello2:/home/es/

scp  -r /home/data1/elasticsearch hello2:/home/data1/

登錄到hello2上，進入/home/es目錄

執行： ln -s elasticsearch-6.3.0 elasticsearch-6.3.0

在hello2中修改/home/es/elasticsearch/config/elasticsearch.yml

修改： network.host: hello2

7、啟動elasticsearch

使用es賬戶

執行：

/home/es/elasticsearch/bin/elasticsearch -d

8、驗證

控制台中輸入：curl http://hello1:9200