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方案简介

该方案是多年前在Roadstar.ai任职时的建设方案，现将方案部分细节开源，结合本博客的其他文章，能够建立可靠的企业大数据平台。

硬件

自组双路Xeon E5 + 64GB + SSD（250GB）+ 10TB*24 +万兆电口
峰值功率~800W

软件

OS：Centos7，安装到SSD上
存储方案：ZFS + raidz2(双奇偶校验) + 1 hot spare disk(1热备盘)

注意zfs需要0.7x版本以上，0.7x解决了两个主要问题：
1）hot spare(热备)不能在有盘故障的情况下热接入。
2）resilver(重同步重同步)太慢

分布式存储：

HDFS
需要使用3.x的版本（erasure code）

冗余方案使用EC(纠删码Erasure Coding)，10+4模式(10 个数据块，4 个冗余块)，需要isa-l加速(英特尔存储加速库)，–编译了一个启用native的hadoop。

若机器不足，namenode(名字节点)及其backup(备份节点)都和datanode(数据节点)可共用

Foreman作为集群管理工具

Foreman（集群管理工具）：用来管理和自动化物理和虚拟服务器的工具。

Spark

（Apache Spark，用于大数据处理和分析的快速、通用的分布式计算系统。）

cloudera

使用Cloudera部署和管理hadoop集群

CDH 是 Cloudera 公司发布的一个综合性大数据平台，它包含了经过 Cloudera 企业级优化和增强的 Apache Hadoop 组件。