Hbase集群类型|集群配置|服务器选型|磁盘容量规划

HBase和Hadoop的集群类型

1、单机模式

主要用于开发工作，一台机器上运行所有的守护进程，或者一台机器运行多个虚拟机。一般用于评估和测试。

2、小型集群

20台机器以内的集群，不同的机器运行不同的守护进程，适用于数据量和处理请求较少的小型生产环境。

3、中型集群

20到1000台机器集群，3到5个zookeeper节点，适用于成熟的生产环境。

4、大型集群

1000台机器以上的集群，属于超大规模集群了，适用于大规模生产环境。

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集群配置举例

1、NameNode/HMaster 常见配置

内存：16~128G

CPU：2*（8~24）核处理器

硬盘：1TB-SATA硬盘+1个元数据备份盘（转速7200R/MIN+）能使用固态更好。

网卡：2*1GB网卡

为了有更好的性能，所有的元数据都缓存在内存中，因此内存需要拥有较快的速度和较好的质量。大内存意为着可以存储更多的文件，从而支持NameNode更大的命名空间。同时NameNode不需要很大的磁盘，小容量的磁盘就可以满足需求，元数据要存储加载到内存中，数据副本以及修改日志存储在磁盘上。

2、ResourceManager

可以运行在NameNode机器上，也可以运行在单独的机器上。硬件配置和NameNode一直，因为只是用于作业分发，因此不需要较大的磁盘和较强的运算能力。

3、DataNode、RegionServer

实际的数据存储于这些节点，因此这些节点需要较大的存储和较强的运算能力。较小的集群可以使用一般的磁盘，内存和CPU，如果集群规模较大，可以考虑：

内存：16~128G

CPU：2*（8~24）核处理器

硬盘：2TB，转速7200

网卡：2*1GB

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CDH配置

备选资源：

内存：64~512GB

硬盘：1TB~4TB

CPU：2*（8~24）核CPU，主频2~2.5GHZ

网卡：千、万兆以太网

1、CPU

工作负载核心，推荐DataNode配置为双CPU插槽，配置中等主频的CPU，高端CPU太烧钱，所以我们可以增加数量。

2、电源

耐热性，稳定。

3、内存

需要足量的内存以保证不需要等待数据频繁的装载到内存中，因此8~48G内存比较合适，HBase会使用大量的内存，将文件存放在内存中（如果开启了内存表的话），对于HBase集群，我们需要比单独的Hadoop集群更大的内存。如果HBase开启缓存，Hbase会尝试将整张表缓存在内存中。

4、磁盘

不建议在某台机器上配置很大容量的磁盘，这样当这台机器出现问题，不容易将数据分散到其他机器节点中。必须不能低于SATA 7200转

5、网络

Hadoop或者HBase在执行任务，读取数据和写入数据时，会在节点之间传输数据块，因此建议配置高速的网络和交换机。对于中小集群，1GB/s的网络足矣。对于排序和shuffle这类操作，需要节点间传输大量数据，如果带宽不足，会导致一些节点连接超时，比如RegionServer、Zookeeper。

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容量规划

运算公式：T = （S* R）* 1.25

尖叫提示：

S表示存储数据量

R表示副本数

T表示整个集群需要的空间

转载于:https://www.cnblogs.com/alexzhang92/p/10936255.html