分布式大数据管理系统的构建与实施探讨

这篇文章介绍了如何在Linux CentOS7虚拟机上搭建大数据环境，包括Hadoop、HBase、Hive、MySQL、Zookeeper、Kafka和Flume。文章详细描述了每个组件的安装步骤和简单使用方法，确保读者能够按照步骤顺利完成安装。

目前的分布式系统，即使运行良好，也往往非常脆弱：难以维护、难以管理、难以扩展、难以演进、难以编程。在这次讨论中，我试图清理我们对这些系统的思考方式，并探讨几个问题，包括故障模型、高可用性、优雅降级、数据一致性、演进、组合和自治性。这些并非（尚未）可证明的原则，而仅是简化实践中设计的思考方式。它们借鉴了在伯克利和Inktomi建立的大规模系统的经验，包括处理全球50%网页搜索的系统。

大数据挖掘的入门书里，《大数据的挖掘（web，分布式数据）》算是比较实用的那一类。斯坦福三位教授写的，内容覆盖面挺广，从分布式系统、MapReduce、LSH 到 PageRank、推荐系统都有讲，也比较接地气。比较适合你平时写前端但又想搞懂后面大数据那一套逻辑的时候翻一翻。不仅能帮你理清多后台数据流的玩法，也能对接前端做一些数据可视化的项目有。

高容错、高吞吐、还能横向扩展，HDFS的设计理念就是为了大数据存储和的老大难问题。主节点叫NameNode，负责记录谁存了啥；存储数据的是真正干活的DataNode。两者配合默契，读写数据不带卡顿。文件一存进去，HDFS 立马就帮你复制多份，怕啥宕机？可靠性妥妥的。而且，像批任务，HDFS 简直就是量身定制，配合MapReduce那更是如虎添翼。除了大数据，HDFS 在日志存储、归档备份方面也稳，适合那些“量大不怕多”的场景。你要是搞数据工程或者高校研究，读一读这个资源挺值的。备份和恢复也有招，命令行工具全，和Hadoop 生态集成得还不错，像Hive、Sqoop之类的都能联动。想深入了解分布

1.2规划领域中，提升负荷预测能力。通过大数据分析和数据挖掘技术，支持电力企业基础设施选址和建设决策。例如，北京xx计划利用气象数据和公司发电机数据，采用大数据模型解决方案来优化风力发电机选址，最大化发电量并降低能源成本。1.3建设领域中，增强现场安全管理能力，利用分布式存储、并行计算和模式识别技术，分析现场照片，识别安全隐患并核查安全整改措施的执行情况。1.4运行领域中，提升新能源调度管理能力，应用机器学习和模式识别技术，分析新能源发电能力与气象因素的关系，精确预测和管理发电能力。1.5检修领域中，提升状态检修管理能力，利用并行计算技术优化检修策略，分析设备状态和运行风险，实现故障预判和预警

HDFS: 大数据分布式存储核心揭秘Hadoop+Spark大数据技术（微课版） 作者：曾国荪、曹洁本章深入剖析 HDFS（Hadoop 分布式文件系统），带您探索大数据存储的奥秘： 分布式文件系统架构：揭开 HDFS 架构的神秘面纱，深入讲解 NameNode、DataNode 和 Secondary NameNode 等核心组件的功能与协作机制。 数据存储原理：剖析 HDFS 如何将海量数据切片存储在集群节点上，并探究数据副本机制如何保障数据高可用性。 文件读写流程：以图解的方式详细展示 HDFS 文件的读写流程，让您对数据在集群中的流动过程一目了然。 HDFS 优化与实践：分享 HDF

分布式平台的大数据方案，Greenplum 配 Hadoop 的组合还挺实用。Greenplum 的并行能力真不差，像你在海量任务时就能感受到性能差距。Hadoop 呢，更擅长批量和数据摄取，搭配着用，效率就起来了。 Greenplum 的 MPP 架构大数据时有优势，数据分布在多个节点，查询响应也快，适合做复杂的 SQL。而且它是基于 PostgreSQL 的，SQL 用起来没什么学习成本。 Hadoop 的 HDFS支持高容错的文件系统，MapReduce用来写批逻辑也挺顺。比如你想批量日志数据、数据清洗之类的场景，用 Hadoop 搞定前置，再扔给 Greenplum 做，流程顺得。 工

大数据技术指南：Hadoop伪分布式部署详细步骤，包括安装和配置。

构建Hadoop完全分布式集群 本指南详细阐述如何搭建一个完整的Hadoop分布式集群。我们将涵盖从节点配置到服务启动的各个步骤，确保您能顺利构建一个功能完备的Hadoop环境。 步骤: 环境准备: 准备至少三台服务器，分别作为Master节点、Slave1节点和Slave2节点。 确保所有节点网络互通。 在每个节点上安装Java环境。 Hadoop配置: 下载Hadoop安装包并解压到每个节点。 修改Hadoop配置文件，包括core-site.xml、hdfs-site.xml、mapred-site.xml和yarn-site.xml。 配置SSH免密登录。 集群启动