集群规划类问题

所有的使用Hadoop或者打算使用Hadoop的人肯定会遇到集群规划的问题，我到底使用多大的集群规模呢?有没有一个标准呢? 本篇文章就为你介绍集群规划。

在云环境E-MapReduce中，各种搭配是比较自由的。当前，cpu跟memory的比例有1：2及1：4的。磁盘是单机4快盘，从不同的性能有普通云盘、高校云盘、SSD云盘，价格也分别不同，单盘的容量也从40g到32T。

对于 有钱的公司，本文就不用看了，直接用最贵最多的肯定是满足需求的。对于广大的创业公司或者本着开源节流的思想来用的公司，还是需要研究下的。

基本原则

• 离线在线分开，主要是把在线的流式计算(SparkStreamingStorm)、存储服务(Hbase)与离线计算分开。因为两者追求的目标不一样，在线追求qps响应时间，离线追求吞吐。
• Hbase需要使用SSD云盘，直接使用EMR提供的HDFS，因为Hbase需要低延迟。
• 冷数据尽量放在OSS中。
• 尽量合并小文件，把数据放在OSS中。
• 对于离线计算，存储计算尽量分离。如果放在OSS中对于的性能较低（小文件特别多），则需要本地磁盘。
• 在波峰期间，启动EMR按需集群，分析数据，待波峰通过释放集群，以节约成本。
• 对于spark，尽量配置cpu:memory为1cpu:4g的比例。

用户评估集群的规模的一般步骤：
评估数据量 -> 测试一个小规模的集群的量化性能 -> 最终选择集群的规格。

典型的离线场景

用户每天增加100G的数据，1个月3T，压缩后为 1T（假设压缩率为30%） 数据全部存储在HDFS中，1年之前数据分析比较少，但是希望数据存下来。计算主要以离线机器学习及ETL为主，主要使用hive及spark，并发作业5-10个左右。那客户1年大约有12T的数据。存在HDFS中大约需要36T的磁盘。一般来讲，ETL与机器学习是比较耗费CPU的。目前E-MapReduce作业是从master提交，master可以大一点。

• 用户的存储需求为12T物理数据，放HDFS需要36T的磁盘

• 计算的需求，这个不好评估，需要看实际的运行情况，一般来讲，是用户根据运行时间、跟规模一起来评估的。可以先跑一个基本的case，评估一个小集群的运行时间。再按照一定的线性比例上调机器规模。
  假设用户运行大约需要 20slave 8cpu 32g，则

  • 2 master 8cpu32g的机器，磁盘搭配 350G 高校云盘（350G可以保证最大的磁盘IO）
  • 20 slave 8cpu32g 450g*4块的高效云盘
  • 一年之前的数据全部放在OSS中，需要时E-MapReduce直接连接OSS分析

一般来讲，业务的变化，集群就可能不合适了，这个时候需要重新调整集群的规格，最常见的方式就是 增加节点、重新创建一个新的规格的集群（所以最好是包月，当快到期时，需要再创建一个集群）

流式计算

此块比较好规划，基本磁盘可以忽略不计，主要是以 cpu为主。
按照先测试，再按照比例增大。
流式计算纯粹统计uv等cpu与memory按照1:2的比例，需要在内存暂存数据的按照1:4
以saprkstreaming暂存数据为例：

• 1台master 4cpu8g 350*1 高效云盘
• 2台slave 4cpu16g 100*4 高效云盘
• 后续可以按照实际情况扩展节点。

存储服务Hbase

此块磁盘最好使用SSD云盘，考虑到iops
流式计算cpu与memory按照1:4的比例，slave规格可以大一些
开始可以按照：

• 2台master 4cpu8g 250*1 SSD云盘
• 2台slave 16cpu64g 250g*4 SSD云盘
• 后续可以按照实际情况扩展节点。

离线计算 存储与计算分离

离线计算其实可以做到存储与计算分离的，比如把数据全部放在OSS中，再通过无状态的E-MapReduce分析。那E-MapReduce就纯粹的计算，不存在存储跟计算搭配来适应业务了，这样最为灵活。后续会专门有一篇文章讲述存储计算分离的。

后记

集群的规格最终还是需要用户按照自身的业务特点来最终评估，以上只是一些大体的原则。欢迎各位E-MapReduce及Hadoop用户给出自己的建议。

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