开源
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Hadoop环境部署
Hadoop是一个由Apache基金会所开发的分布式系统基础架构。用户可以在不了解分布式底层细节的情况下，开发分布式程序。充分利用集群的威力进行高速运算和存储。Hadoop的框架最核心的设计就是：HDFS和MapReduce。HDFS为海量的数据提供了存储，则MapReduce为海量的数据提供了计算。Hadoop的运行模式分为三种：单机模式、伪分布式模式、完全分布式模式。
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使用QJM实现HDFS的HA
本文是在hadoop集群部署(yarn)基础上增加的配置内容，因为那篇缺少HDFS的HA配置，在生产环境不够完整。
hadoop官方提供了两种HDFS的HA配置方案，两种方案殊途同归，但是需要的钱、精力和技术不同。
如果对HDFS架构熟悉的话（如果不熟悉，可以通过HDFS架构了解），就应该知道，NameNode通过FsImage和EditLog两个文件管理DataNode的数据，Secondary NameNode会定期合并EditLog，以减少NameNode启动时的安全检查。EditLog文件存储的是对文件的一条条的操作，也就是说，只要保证有另外一个NameNode的EditLog文件一直与当前正在运行的NameNode的EditLog文件是一样的，那就可以随时使用新的NameNode替换老的NameNode。官方目前给出的两种HA方案也大体是这样：
- QJM：the Quorum Journal Manager，翻译是法定经济管理人，实在没法想象，所以大家都亲切的称之为QJM。这种方案是通过JournalNode共享EditLog的数据，使用的是Paxos算法（没错，zookeeper就是使用的这种算法），保证活跃的NameNode与备份的NameNode之间EditLog日志一致。
- NFS：Network File System 或 Conventional Shared Storage，传统共享存储，其实就是在服务器挂载一个网络存储（比如NAS），活跃NameNode将EditLog的变化写到NFS，备份NameNode检查到修改就读取过来，是两个NameNode数据一致。
客观的说，Secondary NameNode也算是对NameNode的备份，但是使用Secondary NameNode需要手动处理，不如QJM和NFS两种可以自动处理简单，所以没有被列入HA解决方案中。
但是，这两种方案在部署方式上差别比较大。QJM需要启动几个JournalNode即可，NFS需要挂在一个共享存储。因为条件限制，我只能通过QJM的方式实现HDFS的HA，如果想看NFS方案，可以直接看官方文档。
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ResourceManager HA 配置
陆续的把Hadoop集群部署、HDFS的HA配置完成，把ResourceManager的HA配置好之后，Hadoop集群配置也算是完整了，可以满足小型中型生产环境Hadoop集群搭建的需要。如果真要搭建超大型的Hadoop集群，这些只能算是参考，还需要修改很多其他参数，使性能更好一些。
ResourceManager（RM）负责跟踪集群中资源使用情况，调度应用程序（比如MapReduce作业）。在Hadoop 2.4之前，ResourceManager存在单点故障，需要通过其他方式实现HA。官方给出的HA方案是Active/Standby两种状态ResourceManager的冗余方式，类似于HDFS的HA方案，也就是通过冗余消除单点故障。
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HDFS架构
前段时间搭建了一套Hadoop集群的测试环境，因为服务器故障，废了。这几天闲来无事，想着把Storm用Yarn管理起来，于是再来一遍，同时也梳理下Hadoop组件中的一些概念。所谓书读百遍其义自见，不熟的系统多搭几遍，总会熟悉了，也就是所谓的刻意练习吧。
先简单的说下。
Hadoop文件存储的基础是HDFS(Hadoop Distributed File System)，HDFS的实现依赖于NameNode和DataNode，DataNode用来存储具体数据，NameNode用来管理多个DataNode中分别存储的是什么。
理解起来也不难，因为HDFS是分布式的文件系统，也就是有很多机器用来存储数据，一个大文件可能分布在多个机器上，也可能是一台机器上，具体分布在哪些或哪个机器上，每块数据块的副本在哪，得需要一个总管来管理，这个总管就是NameNode，具体存储机器的就是DataNode。
简单的说完了，接下来就复杂的说。
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YARN架构
对Hadoop有过了解的都知道，Hadoop经历过很长一段时间的版本号混乱和架构调整，YARN是Hadoop 2.0（或者早期的0.23.x）提出的资源管理、任务调度框架。解决了很多Hadoop 1.0（或者0.21.x、0.22.x）时代的痛点。
随着发展，YARN不仅仅是Hadoop的资源调度框架，还成为一个通用的资源调度管理器，可以将各种各样的计算框架通过YARN管理起来，比如Strom、Spark等。
YARN的基本思想是将资源管理和作业调度/监控的功能分为独立的守护进程。分别是一个全局的 ResourceManager（RM） 和每个应用程序的 ApplicationMaster（AM）。应用程序可以是一个job作业或者一组job作业的有向无环图（DAG）。
ResourceManager负责系统中的所有应用程序的资源分配。NodeManager负责每台机器中容器代理、资源监控（cpu，内存，磁盘，网络），并将这些情况报告给ResourceManager或Scheduler。
每个应用的ApplicationMaster是一个框架特定的库，从ResourceManager协商资源，并与NodeManager共同执行监听任务。
从结构上看，YARN是主/从架构，一个ResourceManager，多个NodeManager，共同构成了数据计算框架。
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HBase伪分布式模式部署
HBase – Hadoop Database，是一个高可靠性、高性能、面向列、可伸缩的分布式存储系统，利用HBase技术可在廉价PC Server上搭建起大规模结构化存储集群。与FUJITSU Cliq等商用大数据产品不同，HBase是Google Bigtable的开源实现，类似Google Bigtable利用GFS作为其文件存储系统，HBase利用Hadoop HDFS作为其文件存储系统；Google运行MapReduce来处理Bigtable中的海量数据，HBase同样利用Hadoop MapReduce来处理HBase中的海量数据；Google Bigtable利用 Chubby作为协同服务，HBase利用Zookeeper作为对应。
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HBase单机模式部署
HBase – Hadoop Database，是一个高可靠性、高性能、面向列、可伸缩的分布式存储系统，利用HBase技术可在廉价PC Server上搭建起大规模结构化存储集群。与FUJITSU Cliq等商用大数据产品不同，HBase是Google Bigtable的开源实现，类似Google Bigtable利用GFS作为其文件存储系统，HBase利用Hadoop HDFS作为其文件存储系统；Google运行MapReduce来处理Bigtable中的海量数据，HBase同样利用Hadoop MapReduce来处理HBase中的海量数据；Google Bigtable利用 Chubby作为协同服务，HBase利用Zookeeper作为对应。
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Storm 简介
Hadoop（大数据分析领域无可争辩的王者）专注于批处理。这种模型对许多情形（比如为网页建立索引）已经足够，但还存在其他一些使用模型，它们需要来自高度动态的来源的实时信息。为了解决这个问题，就得借助 Nathan Marz 推出的 Storm（现在在 Twitter 中称为 BackType）。Storm 不处理静态数据，但它处理预计会连续的流数据。考虑到 Twitter 用户每天生成 1.4 亿条推文 (tweet)，那么就很容易看到此技术的巨大用途。
但 Storm 不只是一个传统的大数据分析系统：它是复杂事件处理 (CEP) 系统的一个示例。CEP 系统通常分类为计算和面向检测，其中每个系统都可通过用户定义的算法在 Storm 中实现。举例而言，CEP 可用于识别事件洪流中有意义的事件，然后实时地处理这些事件。
Nathan Marz 提供了在 Twitter 中使用 Storm 的大量示例。一个最有趣的示例是生成趋势信息。Twitter 从海量的推文中提取所浮现的趋势，并在本地和国家级别维护它们。这意味着当一个案例开始浮现时，Twitter 的趋势主题算法就会实时识别该主题。这种实时算法在 Storm 中实现为 Twitter 数据的一种连续分析。 -
Zookeeper 客户端错误：Packet len8854970 is out of range!
该图片由Mary Campos在Pixabay上发布
你好，我是看山。
这是一个生产环境使用 zookeeper 异常的情况，错误是
java.io.IOException: Packet len8854970 is out of range!。然后就换了一个 namespace，就没有在出错，以为是偶然发生，所以没有重视。但是年后居然又出现问题，才意识到严重性。分析之后发现，每隔一段时间，某一个 znode 节点下超过客户端所设置的大小，客户端连接会失败，zkCli.sh 操作该节点也会失败。如果对于简单依赖 zookeeper 的系统，这种错误可以容忍（但是必须解决）；如果是强依赖 zookeeper 的系统，这种错误可以说是灾难。