大家好，今天小編來為大家解答完全分布式hadoop集群搭建這個問題，基于hadoop的集群搭建很多人還不知道，現在讓我們一起來看看吧！
為什么在數據量很大時（TB以上）需要利用hadoop系統
處理海量數據時，為什么傳統數據庫不靈了，為什么hadoop可以？下面分別闡述：
為什么傳統數據庫不靈了——傳統數據庫的極限傳統數據庫的極限是單個機器所能達到的極限，都受限于單臺服務器的極限。
CPU/內存/磁盤空間不是無限擴容的；隨著越來越接近極限，升級單位性能所花費用越大，性價比越低；備份恢復等需要單獨維護，如果要達到高可靠，維護成本高；為什么hadoop可以——hadoop的優勢1.存儲突破單機極限，且性價比高由于它可以由多個廉價的小型機組成，因此它的存儲空間是可以無限擴展的；同時由于小型機的廉價，由它們組成的分布式Hadoop系統也是性價比極高的。2.計算突破單機極限
1.在Hadoop出現之前，高性能計算和網格計算一直是處理大數據問題主要的使用方法和工具，它們主要采用消息傳遞接口（MessagePassingInterface，MPI）提供的API來處理大數據。
2.高性能計算的思想是將計算作業分散到集群機器上，集群計算節點訪問存儲區域網絡SAN構成的共享文件系統獲取數據，這種設計比較適合計算密集型作業。當需要訪問像PB級別的數據的時候，由于存儲設備網絡帶寬的限制，很多集群計算節點只能空閑等待數據。
3.而Hadoop卻不存在這種問題，由于Hadoop使用專門為分布式計算設計的文件系統HDFS，計算的時候只需要將計算代碼推送到存儲節點上，即可在存儲節點上完成數據本地化計算，Hadoop中的集群存儲節點也是計算節點。
3.Hadoop是易于實現高可靠的
Hadoop將文件拆分成小文件，分不同的機器進行存儲，且每一份文件都會存放3個副本。因此Hadoop是高可靠的。
總結綜上所述，傳統數據庫在面對海量數據的時候，是有瓶頸的，它的瓶頸就是單機極限。而基于分布式系統的Hadoop是突破了單機極限，達到了無限擴容。所以在數據存儲與計算方面的性能極限理論上是無限的，且由于Hadoop可部署于多個小型機上，性價比很高。
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hadoop集群指的是一群機器在一起提供一個hadoop的集群的服務。hadoop分布式指的是hadoop支持任務分布式運行，因為有hadoop集群提供服務，所以hadoop將任務分發到集群的多臺機器運行，所以叫做分布式。一個是服務器架構，一個是任務運行架構。
hadoop集群部署模式有幾種
Hadoop集群的部署方式方式分為三種，分別是獨立模式（Standalonemode）、偽分布式模式（Pseudo-Distributedmode）、完全分布式模式（Clustermode），具體介紹如下。
（1）獨立模式：又稱為單機模式，在該模式下，無需運行任何守護進程，所有的程序都在單個JVM上執行。獨立模式下調試Hadoop集群的MapReduce程序非常方便，所以一般情況下，該模式在學習或者開發階段調試使用。
（2）偽分布式模式：Hadoop程序的守護進程運行在一臺節點上，通常使用偽分布式模式用來調試Hadoop分布式程序的代碼，以及程序執行是否正確，偽分布式模式是完全分布式模式的一個特例。
（3）完全分布式模式：Hadoop的守護進程分別運行在由多個主機搭建的集群上，不同節點擔任不同的角色，在實際工作應用開發中，通常使用該模式構建企業級Hadoop系統。
學習大數據Hadoop需要哪些基礎
Hadoop是目前被廣泛使用的大數據平臺，Hadoop平臺主要有HadoopCommon、HDFS、HadoopYarn、HadoopMapReduce和HadoopOzone。
Hadoop平臺目前被行業使用多年，有健全的生態和大量的應用案例，同時Hadoop對硬件的要求比較低，非常適合初學者自學。目前很多商用大數據平臺也是基于Hadoop構建的，所以Hadoop是大數據開發的一個重要內容。
學習Hadoop開發需要有三個基礎知識，下面進行分別介紹：
第一：Linux操作系統知識。通常情況下，Hadoop平臺是構建在Linux系統之上的，所以學習Hadoop首先要學習Linux操作系統的使用。目前比較流行的Linux操作系統包括CentOS和Ubuntu，這兩個Linux系列操作系統有廣泛的應用場景。學習Linux并不復雜，通常情況下可以在虛擬機上完成，很多初學者都是在虛擬機上搭建一個偽分布式集群，然后完成Hadoop實驗。
第二：編程語言。目前在Hadoop平臺下多采用Java和Python來完成程序的編寫，由于Hadoop本身是采用Java語言編寫的，所以在Hadoop平臺下采用Java語言是比較方便的選擇，Hadoop的官方demo往往也是采用Java語言實現的。Python語言由于比較簡單，同時Python有豐富的庫可以使用，所以目前使用Python完成Hadoop平臺的開發也是一個比較常見的選擇。另外，在Spark平臺下Scala也有廣泛的應用。
第三：算法。大數據的核心就是數據價值化的過程，而算法設計則是數據價值化的基礎。因此，大數據平臺的開發離不開算法，要想學習Hadoop開發一定要有一個扎實的算法基礎。
Hadoop平臺自身有非常豐富的開發組件，所以學習Hadoop的過程還是比較漫長的，由于大數據開發有較強的場景特征，所以建議結合具體的場景來完成Hadoop平臺的學習。
大數據是我的主要研究方向之一，目前我也在帶大數據方向的研究生，我會陸續在頭條寫一些關于大數據方面的文章，感興趣的朋友可以關注我，相信一定會有所收獲。
如果有大數據方面的問題，也可以咨詢我。
謝謝！
什么是Hadoop分布式文件系統
分布式文件系統（DistributedFileSystem）是指文件系統管理的物理存儲資源不一定直接連接在本地節點上，而是通過計算機網絡與節點相連。Hadoop是Apache軟件基金會所研發的開放源碼并行運算編程工具和分散式檔案系統，與MapReduce和Google檔案系統的概念類似。HDFS（Hadoop分布式文件系統）是其中的一部分。
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