（大数据相关）2016-01-08北京海淀远大路

IBM分会场

第一部分：搭建

搭建hadoop平台的思想：

1、第一层

      物理层：多台linux power8 服务器 

2、第二层

      文件管理：GPFS-FPO

3、第三层

计算层(symphony)：资源池管理，统一管理、调度、监控

4、第四层

       工具层：(1)HBase  (2)Hive

5、第五层

      应用层：application    (1)HBase管理  (2)M-R任务（多个）  (3)Hive任务

注意：由于会涉及到多台linux的安装，建议使用SK工具安装（IBM网站上下载）

第二部分：测试架构

1、具有2台服务器

TR2-2-1   node1                                        TR2-2-2  node2

HBase master                                             HBase Region

HBase Region

Hive                                                                    zoo keeper

symphony mode                                                symphony mode

                                                    GPFS-FPO

        data                                                                      data

注意：在GPFS-FPO+ OpenSource +Hadoop集群中 ，如果修改GPFS-FPO成为HDFS系统，那么他会调用HDFS，换言之，集群里配置谁，就调用谁！

第三部分：怎样给用户展示大数据平台的性能？

1、模拟现实

2、注意不能把time目录放在系统盘下，一定要放在文件系统中。否则可能导致演示时，由于空间占满而不能正常演示

第四部分：GPFS与GPFS-FPO的区别

GPFS:

 1、传统型：server与db之间不是直连

 2、命令是和GPFS-FPO不同，比较复杂

GPFS-FPO:

1、创新型：server与db之间是直连的

 2、命令简单

第五部分：redis很火的原因

1、读：能处理海量的读请求，未命中的读才会转到后台数据库中读

2、写：直接写到后台db中，异步更新到redis

3、具有可扩展性，而memcached不具备可扩展性，而且电脑宕机后，memcached中的数据会消失

第六部分：DB2的特点

1、简单应用：无索引，无调优

2、列式存储：

好处：减少I/O，直接对列运算，提高内存中的数据密度，高效的缓存

 

3、优化内存缓存管理：更高的内存命中率，数据可大于内存空间，内存使用更高级

4、卓越的压缩

5、充分利用cpu和SIMD的特性

6、内核友好并行化

7、数据查询的跳过