大数据集群部署（大数据集群搭建）

本篇目录：

1、大数据运维师都需要掌握哪些技术?2、两台服务器手动部署大数据平台3、FineBI5.0内置的服务器是什么服务器4、五种大数据处理架构5、如何架构大数据系统hadoop

大数据运维师都需要掌握哪些技术?

大数据运维工程师需要的技能有：具备一定的服务器知识、有提供方案的能力、需要对数据具有高度的敏感性、需要掌握一些脚本语言。技能：大数据运维工程师具备一定的服务器知识。在大数据的传输过程中，离不开服务器的知识。

数据挖掘清洗筛选：大数据工程师，要学习JAVA，Linux，SQL，Hadoop，数据序列化系统Avro，数据仓库Hive，分布式数据库HBase，数据仓库Hive，Flume分布式日志框架，Kafka分布式队列系统课程，Sqoop数据迁移，pig开发，Storm实时数据处理。

大数据分析工程师需要掌握的知识结构包括算法设计、编程语言以及呈现工具，算法设计是大数据分析师需要掌握的重点内容，而编程语言的作用则是完成算法的实现。

两台服务器手动部署大数据平台

1、可以的，两台服务器同样的部署方法，域名就行一下智能解析 到两台服务器的IP上。

2、这种部署方式都需要一个前端代理服务器，前端代理有很多是用squid或者nginx做的，超有钱的会用netscaler。

3、keepalived+双主复制： 两台MySQL互为主从关系，即双主模式，通过Keepalived配置虚拟IP，实现当其中的一台数据库故障时，自动切换VIP到另外一台MySQL数据库，备机快速接管业务来保证数据库的高可用。

4、rsync可以增量的传输新增加的文件，也可以更新两台主机不同内容的文件(只传输差异部分)。具体的操作方式是这样，先确定好转移网站的时间，先在前一天，执行一次rsync，将数据全部传输至新服务器，这期间是不需要关闭网站的。

FineBI5.0内置的服务器是什么服务器

1、FineBI是一个Servlet应用Servlet是位于Web服务器内部的服务器端的Java应用程序服务器集群部署FineBI是一个Servlet应用。

2、数据分析V10 App 中内置了两个服务器：FineReport 服务器和 FineBI 服务器。如下图所示：这是帆软移动端在线 Demo 的一些展示模板，用户可点击登录，浏览并了解 FineReport 和 FineBI 的相关功能。

3、finebi是一个servlet应用。servlet是一种服务器端的java应用程序，具有独立于平台和协议的特性，可以生成动态的web页面。

4、FineBI是基于B/S架构的浏览器/服务器模式，现在用户开发的系统基本上趋向于B/S架构的浏览器/服务器模式，因此有些页面完全可以直接采用web页面嵌入式集成的简易方式完成集成。

5、FineBI技术参数 FineBI数据引擎 支持支持Oracle，DB2，SQLServer，MySQL，SqlServer，Informix等数据源。支持ODBC数据源，支持JNDI数据源，支持共享应用服务器数据源。

五种大数据处理架构

基础架构 云存储、分布式文件存储等。数据处理 自然语言处理(NLP，Natural Language Processing)是研究人与计算机交互的语言问题的一门学科。

批处理 批处理是大数据处理傍边的遍及需求，批处理主要操作大容量静态数据集，并在核算进程完成后返回成果。鉴于这样的处理模式，批处理有个明显的缺点，便是面对大规模的数据，在核算处理的功率上，不尽如人意。

Storm Storm是Twitter主推的分布式计算系统。它在Hadoop的基础上提供了实时运算的特性，可以实时的处理大数据流。

如何架构大数据系统hadoop

在海量数据下，数据冗余模块往往成为整个系统的瓶颈，建议使用一些比较快的内存NoSQL来冗余原始数据，并采用尽可能多的节点进行并行冗余；或者也完全可以在Hadoop中执行批量Map，进行数据格式的转化。

Hadoop分布式文件系统(HDFS)将数据文件切割成数据块，并将其存储在多个节点之内，以提供容错性和高性能。除了大量的多个节点的聚合I/O，性能通常取决于数据块的大小——如128MB。

Hadoop通用：提供Hadoop模块所需要的Java类库和工具。Hadoop YARN：提供任务调度和集群资源管理功能。Hadoop HDFS：分布式文件系统，提供高吞吐量的应用程序数据访问方式。

Hadoop： 一个开源的分布式存储、分布式计算平台.（基于Apache）Hadoop的组成：HDFS：分布式文件系统，存储海量的数据。MapReduce：并行处理框架，实现任务分解和调度。

分布式存储 传统化集中式存储存在已有一段时间。但大数据并非真的适合集中式存储架构。Hadoop设计用于将计算更接近数据节点，同时采用了HDFS文件系统的大规模横向扩展功能。

总的来说，目前围绕Hadoop体系的大数据架构大概有以下几种： 传统大数据架构 Lambda架构算是大数据系统里面举足轻重的架构，大多数架构基本都是Lambda架构或者基于其变种的架构。Lambda的数据通道分为两条分支：实时流和离线。

到此，以上就是小编对于大数据集群搭建的问题就介绍到这了，希望介绍的几点解答对大家有用，有任何问题和不懂的，欢迎各位老师在评论区讨论，给我留言。

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