文章目录
1传统服务器和大数据服务器1.1 传统服务器1.2大数据服务器
2大数据技术为什么快3 hadoop的组成部分
1传统服务器和大数据服务器
1.1 传统服务器
系统硬盘 完全独立 不存储业务数据
物理磁盘做raid1 两个磁盘 用来备份
/boot 200m
/SWAP 内存的1-2倍
/ 所有空间
数据硬盘
多块小的硬盘 做一个大的硬盘（逻辑卷）
1.2大数据服务器
系统硬盘（100%完全独立，不要存储业务数据）
物理磁盘做raid1（两个硬盘物理备份）
/boot 200M
/SWAP 内存的1-2被（大数据集群中要关闭）
/ 所有的空间
数据硬盘
优先不做raid 必须做raid时 物理磁盘做raid0
多块小的硬盘独立挂载（一个硬盘一个目录）
2大数据技术为什么快
1、传统的时纵向扩展
服务器数量不发生变化，配置越来越高（发生变化）
大数据横向扩展
配置不发生变化，服务器数量越来越多（发生变化）
2 传统的方式资源（cpu/内存/硬盘）集中
大数据方式资源（cpu/内存/硬盘）分布(前提：同等配置的前提下) 3 传统数据备份方式单份备份
大数据数据备份方式多分备份（数据复制，默认三个副本）
4 传统的计算模型是移动数据到程序端
大数据计算模型是移动程序到数据端
io 和网络的使用率都非常低，且多节点存储，多节点计算（众人拾柴火焰高）
3 hadoop的组成部分
1、HDFS：海量数据的存储系统 2、Map Reduce：海量数据的计算系统（计算框架） 3、YARN：集群资源管理（调度）的框架
