【大数据软件】Gcluster集群的文件系统
Hadoop集群部署架构解析与部署指南
Hadoop集群部署架构解析与部署指南随着大数据时代的到来，Hadoop成为了处理海量数据的重要工具。
Hadoop是一个开源的分布式计算框架，它的核心是Hadoop Distributed File System（HDFS）和MapReduce计算模型。
在本文中，我们将深入探讨Hadoop集群的部署架构，并提供一份详细的部署指南。
一、Hadoop集群的部署架构解析Hadoop集群的部署架构通常包括主节点（Master Node）和从节点（Slave Node）。
主节点负责管理整个集群的运行，从节点则负责存储和计算数据。
在一个典型的Hadoop集群中，主节点包括一个主服务器（NameNode）和一个备用服务器（Secondary NameNode），从节点则包括多个数据节点（DataNode）和任务节点（TaskTracker）。
主服务器（NameNode）是HDFS的核心组件，负责管理文件系统的命名空间和数据块的分配。
它存储了文件系统的元数据，包括文件的目录结构、文件的权限和数据块的位置等。
备用服务器（Secondary NameNode）则负责定期合并和压缩主服务器的编辑日志，以减轻主服务器的负载。
数据节点（DataNode）是HDFS中存储实际数据的节点，它们负责数据的读写和块的复制。
数据节点将数据分为多个块，并将这些块存储在本地磁盘上。
任务节点（TaskTracker）则负责执行MapReduce任务，包括数据的切分、映射和归约。
任务节点通过与数据节点的通信，将计算任务分配给适当的数据节点。
二、Hadoop集群的部署指南1. 硬件要求在部署Hadoop集群之前，首先需要考虑硬件要求。
主节点和从节点通常需要具备相同的硬件配置，包括CPU、内存和磁盘空间。
建议使用多核CPU和大容量内存，以提高集群的计算和存储能力。
此外，还需要足够的磁盘空间来存储数据块和计算结果。
2. 操作系统选择Hadoop支持多种操作系统，包括Linux、Windows和Mac OS等。
Cluster（存储集群）
Panasas ActiveScale Storage Cluster(存储集群)目录◆摘要◆第一代存储体系结构●直接连接存储（DAS）●网络连接存储（NAS）●存储域网（SAN）◆Panasas ActiveScale体系结构：下一代存储设计●智能灵巧的指挥刀片（DirectBlades）和存储刀片(StorageBlades)◆Panasas ActiveScale文件系统●Panasas ActiveScale文件系统的基本操作●建立一个全局名字空间（Name space）●Panasas存储集群的基本操作◆用于负载均衡和高可用性的ActiveScale集群●动态负载均衡●用于容错和数据可靠性的集群◆Active RAID●Active Spares●PanActive管理器—前瞻的数据保护◆DirectFLOW存储刀片软件—将数据优化布局到物理介质上◆总结摘要Panasas ActiveScale存储集群，以其智能灵巧的存储，加速了Linux集群计算速度。
将并行文件系统与基于对象的存储相结合，Panasas存储集群戏剧性地提高了Linux集群环境的可管理性和性能。
系统有如下特点：1.将集群的操作一体化，最大限度地减少了管理时间。
2.提高了应用的数据吞吐率，使昂贵的集群资源得到最大的回报。
3.能无缝地集成到现有的数据中心基础设施中去，最大限度地保护了现有投资。
本文从技术上概括地描述了Panasas ActiveScale体系结构，以及Panasas ActiveScale存储集群是如何设计成下一代高可扩展，且易于管理的存储网络系统的。
第一代存储体系结构数据密集型的应用正在将传统的计算体系结构推向极限。
无论是绘制人类基因图，还是地球表面结构成像以找到新的能源储藏，或者是制作最新的巨型炸弹爆炸的栩栩如生的影片，这些应用需要极大的数据容量和吞吐率。
要满足这些要求，在计算方面，需要增长Linux计算集群。
集群文件系统之GFS2
集群⽂件系统之GFS2⼀、⽂件系统分类 1.集群⽂件系统 GFS2 OCFS2 2.分布式⽂件系统（有分布式⽂件锁。
） GFS(Goole) ：适⽤海量⼤⽂件 HDFS(Hadoop) ：适⽤海量⼤⽂件 MogileFS ：适⽤海量⼩⽂件⼆、RHCS(Redhat Hat Cluster Suite)红帽集群套件 注：需要适⽤GFS2则需要先安装RHCS 1.RHCS概念： RHCS是⼀个功能完备的集群应⽤解决⽅案，它从应⽤的前端访问到数据后端的数据数据存储都提供了⼀个⾏之有效的集群架构实现，通过RHCS提供的这种解决⽅案，不但能保证前端应⽤持久，稳定的提供服务，同时也保证了后端数据存储的安全。
RHCS提供了集群系统中三种集群架构，分别是⾼可⽤性集群，负载均衡集群，存储集群 2.RHCS核⼼功能特点: ⾼可⽤集群 LVS GFS⽂件系统三、部署RHCS的⽅法 1.conga部署（luci+ricci） 控制节点：luci 集群节点：ricci 注意：在安装RHCS的时候要禁⽤epel源 2.⼿动部署四、conga部署RHCS 1.需要四台linux机器。
⼀台控制节点。
三台集群节点。
控制节点安装ansible、并且主机名、双机互信配置完毕。
2.集群节点通过ansible安装ricci （注意这⾥要⽤本机镜像内的源安装，不⽤epel源安装，因为epel版本可能更旧） #ansible webserver -m yum -a "name=ricci state=present disablerepo=epel" 3.主节点安装luci #yum -y install luci --disablerepo=epel 4.验证集群节点ricci服务 netstat -tulp （ricci⽤tcp：1111与upd：111端⼝） 5.启动控制节点服务 service luci start 6.使⽤浏览器登录RHCS管理界⾯（地址在启动服务的时候会显⽰） 7.配置集群节点及资源五、配置GFS2(集群⽂件系统)六、配置CLVM（集群逻辑卷）。
什么是集群（cluster）
什么是集群（cluster）1、集群1.1 什么是集群简单的说，集群(cluster)就是⼀组计算机，它们作为⼀个总体向⽤户提供⼀组⽹络资源。
这些单个的计算机系统就是集群的节点(node)。
⼀个理想的集群是，⽤户从来不会意识到集群系统底层的节点，在他/她们看来，集群是⼀个系统，⽽⾮多个计算机系统。
⽽且集群系统的管理员能够任意添加和删改集群系统的节点。
1.2 为什么须要集群集群并⾮⼀个全新的概念，事实上早在七⼗年代计算机⼚商和研究机构就開始了对集群系统的研究和开发。
因为主要⽤于科学project计算，所以这些系统并不为⼤家所熟知。
直到Linux集群的出现，集群的概念才得以⼴为传播。
对集群的研究起源于集群系统的良好的性能可扩展性(scalability)。
提⾼cpu主频和总线带宽是最初提供计算机性能的主要⼿段。
可是这⼀⼿段对系统性能的提供是有限的。
接着⼈们通过添加CPU个数和内存容量来提⾼性能，于是出现了向量机，对称多处理机(SMP)等。
可是当CPU的个数超过某⼀阈值，象SMP这些多处理机系统的可扩展性就变的极差。
主要瓶颈在于CPU訪问内存的带宽并不能随着CPU个数的添加⽽有效增长。
与SMP相反，集群系统的性能随着CPU个数的添加差点⼉是线性变化的。
图1显⽰了这中情况。
图1. ⼏种计算机系统的可扩展性集群系统的长处并不仅在于此。
以下列举了集群系统的主要长处:⾼可扩展性:如上所述。
⾼可⽤性:集群中的⼀个节点失效，它的任务能够传递给其它节点。
能够有效防⽌单点失效。
⾼性能:负载平衡集群同意系统同⼀时候接⼊很多其它的⽤户。
⾼性价⽐:能够採⽤便宜的符合⼯业标准的硬件构造⾼性能的系统。
1.2.1 集群系统的分类尽管依据集群系统的不同特征能够有多种分类⽅法，可是⼀般我们把集群系统分为两类:⾼可⽤(High Availability)集群,简称HA集群。
这类集群致⼒于提供⾼度可靠的服务。
⾼性能计算(High Perfermance Computing)集群，简称hpC集群。
多种集群文件系统的介绍及分析
多种集群文件系统的介绍及分析1.什么是集群文件系统“集群”主要分为高性能集群HPC(High Performance Cluster)、高可用集群HAC(High Availablity Cluster)和负载均衡集群LBC(Load Balancing Cluster)。
集群文件系统是指协同多个节点提供高性能、高可用或负载均衡的文件系统，消除了单点故障和性能瓶问题。
对于客户端来说集群是透明的，它看到是一个单一的全局命名空间，用户文件访问请求被分散到所有集群上进行处理。
此外，可扩展性(包括Scale-Up和Scale-Out)、可靠性、易管理等也是集群文件系统追求的目标。
在元数据管理方面，可以采用专用的服务器，也可以采用服务器集群，或者采用完全对等分布的无专用元数据服务器架构。
目前典型的集群文件系统有SONAS, ISILON, IBRIX, NetAPP-GX, Lustre, PVFS2, GlusterFS, Google File System （GFS）, LoongStore, CZSS等。
2.集群文件系统的三种主流技术架构从整体架构来看，集群文件系统由存储子系统、NAS集群(机头)、客户端和网络组成。
存储子系统可以采用存储区域网络SAN、直接连接存储DAS或者面向对象存储设备OSD 的存储架构，SAN和DAS架构方式需要通过存储集群来管理后端存储介质，并以SAN文件系统或集群文件系统的方式为NAS集群提供标准文件访问接口。
在基于OSD架构中，NAS集群管理元数据，客户端直接与OSD设备直接交互进行数据访问，这就是并行NAS，即pNFS/NFSv4.1。
NAS集群是NFS/CIS网关，为客户端提供标准文件级的NAS服务。
对于SAN和DAS架构，NAS集群同时承担元数据和I/O数据访问功能，而OSD架构方式仅需要承担元数据访问功能。
根据所采用的后端存储子系统的不同，可以把集群NAS分为三种技术架构，即SAN共享存储架构、集群文件系统架构和pNFS/NFSv4.1架构。
大数据分析工具Hadoop软件
而且它提供高传输率来访问应用程序的数据，适合那些有着超大数据集的应用程序。HDFS放宽了POSIX的要求，这样可以用流的形式访问文件系统中的数据。
Hadoop由Apache Software Foundation公司于2005年秋天作为Lucene的子hadoop logo项目Nutch的一部分正式引入。它受到最先由Google Lab
开发的Map/Redu启发。2006年3月份，Map/Reduce和Nutch Distributed File System（NDFS）分别被纳入称为 Hadoop 的项目中。
Hadoop是最受欢迎的在Internet上对搜索关键字进行内容分类的工具，但它也可以解决许多要求极大伸缩性的问题。例如，如果您要grep一个10TB的巨型文件，会出现什么情况？
在传统的系统上，这将需要很长的时间。但是 Hadoop 在设计时就考虑到这些问题，采用并行执行机制，因此能大大提高效率。
Hadoop是一个能够对大量数据进行分布式处理的软件框架。但是Hadoop是以一种可靠、高效、可伸缩的方式进行处理的。Hadoop是可靠的，因为它假设计算元素和存储会失败，
因此它维护多个工作数据副本，确保能够针对失败的节点重新分布处理。Hadoop是高效的，因为它以并行的方式工作，通过并行处理加快处理速度。
Hadoop还是可伸缩的，能够处理PB级数据。此外，Hadoop 依赖于社区服务器，因此它的成本比较低，任何人都可以使用。
Hadoop是一个能够让用户轻松架构和使用的分布式计算平台。用户可以轻松地在Hadoop上开发和运行处理海量数据的应用程序。
galera集群原理
galera集群原理Galera集群是一个可以实现高可用和数据复制的解决方案，它是基于InnoDB存储引擎的MySQL集群架构。
在Galera集群中，所有节点都是相同的，这使得整个集群可以保持高度的一致性和可靠性。
在这篇文章中，我们将探讨Galera集群的原理。
1. 共享磁盘Galera集群需要一个共享磁盘来保存所有数据，这样所有节点都可以访问同样的数据。
当有一个节点修改了数据时会写入共享磁盘上的一个日志，然后其他节点会读取并应用这个日志，这样确保了所有节点都有一份相同的数据。
这个共享磁盘可以是一个网络存储设备（如SAN）或一个网络文件系统（如NFS）。
2. 原子性提交在Galera集群中，所有的修改都是原子性提交的。
这意味着它们要么全部成功，要么全部失败。
这是通过使用多主复制实现的，其中每个节点都可以读取和写入数据。
这就消除了单点故障，并确保了高可用性。
如果一个节点出现故障，其他的节点可以继续提供服务。
当它恢复时，它会重新连接到群集，获取最新的数据，然后继续工作。
3. 规则集Galera集群使用规则集来确保数据同步。
规则集定义了写操作的顺序和冲突解决规则，这样每个节点都可以同步他们自己的操作。
当有多个节点同时尝试对同一个数据进行修改时，规则集会决定哪个节点可以优先进行修改，其他节点则必须等待这个修改完成后才能进行下一步操作。
4. 网络通信Galera集群中的节点之间通过网络通信来交换数据和同步操作。
当节点加入或离开时，其他节点会自动检测到并相应地进行修改，确保整个群集是同步的。
所有的网络通信都是基于TCP/IP协议的，并使用高可用性和故障转移进行保护。
5. 快照复制Galera集群使用快照复制来加速数据同步。
这种方法使用了快照技术，其中一个节点复制整个数据库到另一个节点。
这样可以减少数据同步所需的时间和带宽。
当然，这也意味着数据同步的时候需要更多的附加数据，但这并不是问题，因为这里使用了快照技术。
CLUSTER集群架构解决方案
CLUSTER集群架构解决方案随着电子信息时代的来临，人们把越来越多的工作交给计算机完成。
因特网为人类展示出更为宽广的分布式计算模式的天地，随着个人计算机性能的增强、存储设备容量的增加，似乎数据更多的分布在各个微机中。
但是对于大型企业和网络提供商来说，他们无限增长的数据必须集中存储和处理，因此企业级的运算对计算机的处理能力提出了更高的要求，计算机系统供应商必须不断完善，改进现有的计算技术，使它们越来越强大。
集群技术是使用特定的连接方式，将相对于超级计算机便宜许多的计算机设备结合起来，提供与超级计算机性能相当的并行处理技术。
早在七十年代久有人提出可以使用这种集群技术完成并行处理，但是由于受到当时网络交换技术的限制，集群系统在性能上与其他并行处理系统相距甚远，直到ATM技术、千兆位以太网技术逐渐成熟的今天，它才具备了与超级计算机相匹敌的能力。
集群技术工作原理:在一个集群中，又一个节点机充当集群管理者（Cluster Manager）的角色，塔最先收到用户发来的请求，然后判断一下集群中哪个节点的负载最轻，就把这个请求发过去。
集群中的所有节点都会在本地内存中开设缓冲区，这个缓冲区类似NUMA系统中的桥接板。
当一个节点需要使用其它节点内存中的数据时，这些数据会通过网络先放入本地缓冲区。
集群系统的另一个优点是容错性好，例如在两个街点的集群中，如果一个节点失效了，另一个节点可以通过检查缓冲区中的内容将失效节点的任务接管过去。
目前最为流行的方式是用高速或超高速网络传输设备将几台服务器相连，实现并行处理，屏蔽单点失效。
目前对集群技术需求最迫切、发展最快的领域主要有：www应用、数据库应用等商业计算领域。
集群系统可以通过使用纯硬件的方式或使用软硬件结合的方式来搭建。
基本类型:集群系统可以按照应用或结构进行分类。
1、 按应用目标可分为面向科学计算型或面向关键任务应用型高性能集群（high performance cluster）高可用性集群（high availability cluster）2、 按组成集群的处理机类型PC集群 w w w . i t 1 6 8 . c o m工作站集群SMP（对称多处理器）集群3、 按处理机操作系统Linux集群，如：BeowulfSolaris集群，如：Berkeley NOW NT集群，如：HPVMAIX集群，如：IBM SP2数字VMS（虚拟存储机）集群HP-UX集群微软Wolfpack集群4、 按处理机的配置同构型集群：所有节点拥有近似的构造和相同的操作系统非同构型集群：所有节点拥有不同的构造和不同的操作系统5、 按处理机的位置和数量组集群，节点数量为2~99，通过SANs（系统级网络），如：Myrinet，集群实际上装入一个机箱中或存在一个范围之内部门集群，节点数量为几十或几百企业集群，节点数量为几百6、 按构筑集群的方式专用集群非专用集群，极高的性能价格比使专用集群深受欢迎 w w w . i t 1 6 8 . c o mw w w .i t 168.c o m。
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1 理论知识1.1 概念1.1.1 全局统一命名空间的定义全局统一命名空间将磁盘和内存资源集成一个单一的虚拟存储池，对上层用户屏蔽了底层的物理硬件。
1.1.2 GlusterFS的定义GlusterFS是一套可扩展的开源群集文件系统，并能够轻松地为客户提供全局命名空间、分布式前端以及高达数百PB级别的扩展性。
1.1.3 元数据的定义元数据，是用来描述一个给定的文件或是区块在分布式文件系统中所处的位置。
注：元数据时网络附加存储解决方案在规模化方面的致命弱点，因其所有节点都必须不断与服务器（或集群组）保持联系以延续真个群集的元数据，故增加了额外的开销，致使硬件在等待响应元数据请求过程中而效率低下。
1.2 数据定位技术Gluster通过其自有的弹性Hash算法可计算出文件在群集中每个节点的位置，而无需联系群集内的其他节点，从而降低了追踪元数据的变化而带来额外的开销。
1.2.1 数据访问流程- 根据输入的文件路径和文件名计算hash值- 根据hash值在群集中选择子卷（存储服务器），进行文件定位- 对所选择的子卷进行数据访问1.2.2 Davies-Meyer算法Gluster使用Davies-Meyer算法计算文件名的hash值，获得一个32位整数，算法特点如下：- 非常好的hash分布性- 高效率的计算1.3 Gluster的架构1.3.1 存储服务器(Brick Server)- 存储服务器主要提供基本的数据存储功能- 最终通过统一调度策略分布在不同的存储服务器上（通过Glusterfsd来处理数据服务请求）- 数据以原始格式直接存储于服务器本地文件系统（EXT3/EXT4/XFS/ZFS 等）1.3.2 客户端和存储网关（NFS/Samba）- 客户端的Glusterfs进程负责数据卷管理、I/O调度、文件定位、数据缓存等功能- 客户端利用FUSE（File System in User Space）模块将GlusterFS挂载到本地文件系统上- GlusterFS存储网关提供弹性卷管理和NFS/GIFS访问代理功能1.3.3 节点间互联GlusterFS支持一下网络互联- TCP/IP- InfiniBand RDMA1.4 Gluster的优点1.4.1 弹性存储Gluster群集可根据业务需求灵活地增加或缩减数据存储以及增删存储池中的资源，而不会中断系统的运行。
1.4.2 横向扩展Gluster群集可通过增加存储节点来提升整个系统的容量或性能1.4.3 高可靠性Gluster群集通过自动复制与自动修复来保证数据的可靠性（利用EXT3/ZFS 等磁盘文件系统日志）1.5 Cluster的后端部署1.5.1 兼容性1）Cluster工作于Linux系统上层，其通过操作系统去解决与硬件的兼容性问题2）可被部署与任何品牌的Linux系统（主要是RHEL和CentOS）注：以上使得用户可自由选择硬件1.5.2 数据存储方式- 只分布型,模拟了RAID0分布情况，文件只存储于Gluster群集的单个节点，但性能表现优良。
- 分布式副本型，类似于RAID10，文件通过两个节点（镜像节点）同步使得单点故障不影响数据存取。
- 分段模型，执行上接近于标准化区块层RAID0模式，该模式将文件拆分且分布于多个节点上。
1.5.3 跨站点备份Cluster群集允许不同群集键的多线路跨地域备份。
注：该方案用于避免群集整体故障或数据迁移、异地备份。
1.5.4 跨站点延伸Cluster群集允许内部节点跨物理站点。
注：跨站点的带宽或延迟可能会影响群集的性能表现1.6 客户端部署1.6.1 支持的客户端Cluster可通过多种不同的协议实现客户端访问，如：- Gluster客户端- NFS- CIFS- WebDAV- HTTP- 其他注：只有本地的Gluster客户端才正常支持高可用性、大规模的并行文件访问或使用循环域名服务、UCARP（虚拟路由冗余协议的简化版）、CTDB（用于群集存储的Samba项目）相结合的硬件负载群衡器。
1.6.2 客户端高可用原理- 客户端主动联系群集中的所有节点- 客户端使用Hash算法计算出自己位于拓扑结构中的位置- 客户端从所需求的托管节点处接收数据- 应用程序可通过Gluster分卷获知镜像节点单点故障1.7 Gluster群集管理工具- Web GUI- 命令行工具（管理非常简单便捷）1.8 卷的类型卷是块的集合且更多的gluster文件系统的操作发生在卷。
Gluster文件系统基于需求支持不同类型的卷。
某些擅长卷缩放存储大小，某些擅长提高性能和冗余。
1.8.1 Distributed Glusterfs Volume分布式卷是Glusterfs 的默认卷，当你创建一个卷如果没有指定卷的类型，将使用这个默认的选项去创建分布式卷。
1)特点- 文件分布在不同的块服务器(文件1可分布在块服务器1或2，但不能两台同时分布,没有冗余)- 更容易和廉价地扩展卷的大小2)缺点- 单点故障会造成数据丢失- 依赖底层的数据保护3)创建分布式卷1 2 3 #gluster volume create test-volume server1:/exp1 server2:/exp2 server3:/exp3 server4:/exp4Creation of test -volume has been successfulPlease start the volume to access data4)显示分布式卷信息1 2 3 #gluster volume infoVolume Name: test -volumeType: DistributeStatus: CreatedNumber of Bricks: 4Transport-type : tcpBricks:Brick1: server1:/exp1Brick 2: server2:/exp2Brick3: server3:/exp3Brick4: server4:/exp41.8.2 Replicated Glusterfs Volume复制卷将克服分布式卷的数据丢失问题，其用于可靠的数据冗余1)特点- 该模式在所有的块服务器被保持一个精确的副本- 卷的副本数量可由客户创建的时候决定- 至少由两个块服务器或3个来创建一个卷- 一个块服务故障仍然可从其他块服务器读取数据2)创建复制卷1 2 3 # gluster volume create test-volume replica 2 transport tcp server1:/ex p1 server2:/exp2Creation of test -volume has been successfulPlease start the volume to access data1.8.3 Distributed Replicated Glusterfs Volume分布式复制卷文件分布在另外一个块的复制集合，该类型用于数据冗余的高可用和存储缩放1)搭建条件- 块服务器的数量必须是复制的倍数- 将按块服务器的排列顺序指定相邻的块服务器成为彼此的复制例如，8台服务器：- 当复制副本为2时，按照服务器列表的顺序，服务器1和2作为一个复制,3和4作为一个复制,5和6作为一个复制,7和8作为一个复制- 当复制副本为4时，按照服务器列表的顺序，服务器1/2/3/4作为一个复制,5/6/7/8作为一个复制2)创建分布式复制卷1 2 3 # gluster volume create test-volume replica 2 transport tcp server1:/ex p1 server2:/exp2 server3:/exp3 server4:/exp4Creation of test -volume has been successfulPlease start the volume to access data1.8.4 Striped Glusterfs Volume条带卷适用于解决大文件高并发下带来的高负载和低性能问题。
1）特点- 数据被分割成更小块分布到块服务器群中的不同条带区- 分布减少了负载且更小的文件加速了存取的速度2）缺点- 没有数据冗余3）创建条带卷格式：1 g luster volume create NEW-VOLNAME [stripe COUNT] [transport [tcp | dma | tcp,rdma]] NEW-BRICK...范例：1 2 3 # gluster volume create test-volume stripe 2 transport tcp server1:/exp 1 server2:/exp2Creation of test -volume has been successfulPlease start the volume to access data1.8.5 Distributed Striped Glusterfs Volume1）特点- 相对于条带卷文件可被分割成更小的块分布到块服务器中的多个块中的不同条带区2)创建格式：1 g luster volume create NEW-VOLNAME [stripe COUNT] [transport [tcp | rdma | tcp,rdma]] NEW-BRICK...范例：1 2 3 # gluster volume create test-volume replica 2 transport tcp server1:/ex p1 server2:/exp2 server3:/exp3 server4:/exp4Creation of test -volume has been successfulPlease start the volume to access data。