集群规划

本视频探讨了集群环境规划的核心要素，涵盖容量规划、网络拓扑、安全策略等关键方面，为构建高效稳定的集群环境提供指导。

分布式集群的硬件规划，总是让人头大？《Hadoop 集群规划.pptx》这份 PPT 讲得挺清楚，适合你正准备上手搞个小型或中型集群的时候看看。内容不长，但核心点都有：软硬件环境、节点怎么分、内存和硬盘怎么配。尤其是对资源预算不多的情况，能帮你规避不少坑。 硬件配置部分讲得还蛮实在，比如CPU 核心数和内存大小的搭配建议，适合用在小规模开发环境。嗯，生产环境想扩也容易，规划好就不会临时抱佛脚。还有数据节点和 NameNode怎么分工，这一块讲得不啰嗦，直接上干货。 如果你之前看过 《Hadoop 单节点配置指南》，那这份就算是进阶篇，连基于 CentOS 的 Hadoop 集群搭建也能无缝衔接

规划原则：高可用、弹性扩展、安全稳定 集群类型：Hadoop/Spark、数据库集群、消息队列 部署架构：主备/多副本/多机房 资源配置：根据业务负载和数据量进行合理分配 监控运维：自动化监控、故障报警、数据备份 最佳实践：采用云平台、容器化技术、自动化工具

Redis高可用集群：节点规划指南 构建Redis高可用集群，官方建议至少部署3个主节点，每个主节点配备1个从节点（如A1、B1、C1），当然，每个主节点也可以拥有多个从节点。因此，搭建一套基本的高可用Redis集群，至少需要6台服务器（暂不考虑单机多实例部署）。

大数据平台的集群规划文档，内容是真挺全的。系统架构、物理部署、组件配置这些都囊括了，而且讲得细，适合刚上手大数据集群建设的同学。不光有理论，还有实际的安装流程图，像Hadoop、Spark的组件安装、JDK选择、Docker部署等细节都涵盖到了。系统架构的部分提到像Lambda 架构、Kappa 架构这些思路，你要是还没想清楚要走哪条路，文档里的对比和建议会帮到你。环境准备这块也比较细，比如操作系统选CentOS还是Ubuntu、冷却系统要怎么搞都有提及。感觉像是老司机一边干活一边记录下来的那种笔记，看起来舒服也实用。节点分布讲了集中式和分布式两种做法，还顺带说了点网络架构的坑，比较适合运维一

构建高效数据中台：集群规划与搭建实践 数据中台建设中，集群规划和搭建是关键步骤，直接影响着平台性能、稳定性及可扩展性。合理的集群架构能够应对海量数据处理需求，为上层应用提供高效数据服务。 一、规划先行：明确业务需求与目标 在开始集群搭建之前，首先要明确业务需求和目标： 数据规模：预估当前及未来数据量，为集群规模提供依据。 性能要求：不同业务场景对数据处理速度要求不同，例如实时分析需要高吞吐低延迟。 安全合规：数据安全至关重要，需考虑数据隔离、访问控制等安全措施。 二、选择合适的集群架构 根据业务需求选择合适的集群架构，常见架构包括： 主从架构：简单易用，适用于中小规模数据处理。 多主架构

在大数据处理领域，Apache Hadoop YARN是核心组件之一，负责管理和调度集群上的计算资源。YARN动态资源池的规划与管理是优化集群性能的关键环节，尤其在CDH企业级Hadoop平台中显得尤为重要。CDH集群上配置YARN动态资源池时，需进行参数配置和放置规则设置，以及选择合适的调度器（FIFO Scheduler、Capacity Scheduler和Fair Scheduler），以确保资源的有效利用和应用的公平性。

基于Hadoop集群搭建HBase集群，适用于两台机器的情况。

MATLAB 的路径规划项目里，A*算法是个挺常用的老朋友。这份叫MATLAB A 星算法.zip的资源，代码不花哨但实用，逻辑清晰，适合新手上路，也方便老手魔改。压缩包里是一个用MATLAB实现的 A*路径搜索例子，支持地图建模、起点终点设置、开放关闭列表维护这些标准流程。pdist2、find这些函数都用上了，节省不少体力活。你只需要用二维数组定义个小地图，0 通行，1 障碍，设好起点终点，剩下的就交给算法自动跑路径了。中间还用了曼哈顿距离来算启发值，简单好调。要是你熟一点了，也可以换成欧几里得试试，效果会有些不一样。整套逻辑就是个“边走边估”的过程，既看眼下的代价，也想后面的路要怎么走，

本书深入探讨了容量规划的原理与实践，为优化系统性能和满足业务需求提供了宝贵的指导。