作者：禅与计算机程序设计艺术
1.简介
随着互联网应用的爆炸式增长、用户群体的日益壮大，传统的单机部署方式已经不能满足用户对高并发、海量数据的需求。基于互联网环境，各种大数据分析框架如MapReduce、Spark等被提出。但是这些框架均是在一台服务器上运行，无法满足分布式计算的需要。于是，云计算平台应运而生。云计算平台通过将计算资源分散到多台服务器上，并提供按需付费的方式，解决了单机部署不足的问题。 云计算平台能够支持大数据处理任务，如批处理、离线计算和实时流计算等。但是如何在云计算平台中进行大数据存储、管理、查询等操作仍然是一个难点。此外，由于云计算平台通常采用虚拟化技术，使得物理服务器变成了虚拟服务器，因此需要考虑云平台上的系统调度、资源分配、容灾备份、监控等工作。最后，为了确保大数据云平台安全性、可用性和可扩展性，还需要考虑安全防护、网络隔离、日志采集、告警、故障诊断、容错恢复、系统升级、备份和灾难恢复等一系列复杂的技术问题。本文主要介绍大数据云平台的设计与实现，主要涉及以下方面：
- 什么是云计算平台？
- 大数据云平台的设计原则和目标
- 大数据云平台的功能模块
- Hadoop生态圈组件的选择和配置
- HDFS架构设计和优化
- MapReduce架构设计和优化
- Spark架构设计和优化
- Hive架构设计和优化
- Impala架构设计和优化
- Oozie架构设计和优化
- Zookeeper架构设计和优化
- Kafka架构设计和优化
- Flume架构设计和优化
- Sqoop架构设计和优化
- MySQL数据库架构设计和优化
- Elasticsearch架构设计和优化
- 数据复制与同步方案
- 集群容灾备份方案
本文转载自: https://blog.csdn.net/universsky2015/article/details/133003509
版权归原作者 禅与计算机程序设计艺术 所有， 如有侵权，请联系我们删除。
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