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。

分布式搜索的事儿，你多半绕不开Elasticsearch。我最近在用一套配置资源，讲真，挺系统的。尤其适合你这种刚开始上手或者想深入研究下它在大数据环境下怎么跑的。文档讲得清楚，配合代码示例，调试起来也比较顺。电力行业的大数据场景其实挺有代表性的，数据量大、实时性要求高，像Hadoop、HDFS这些分布式技术跟Elasticsearch搭配，效率还蛮不错的。你看它那种日志检索、告警聚合，用了之后真的是事半功倍。除了 ES 本身，里面还带了几个相关的资料链接，像Greenplum、数据挖掘在电力场景里的应用，也讲得挺实用的。适合你搭配着看，顺着一条技术主线往下摸，效率更高。对了，URL 是直接可

大数据的核心技术，**Hadoop**，真的是越来越火了。它是一个开源的分布式计算框架，能够超大规模的数据集，几乎所有的大型企业都在用它。其实它的生态系统挺丰富的，从**HDFS**到**MapReduce**，都能你高效地存储和数据。而且像**EMC**、**Microsoft**、**Intel**等大公司都在持续加大投入。嗯，是如果你涉及到海量数据的存储和，Hadoop 的优势你绝对不能忽视。你如果想入手，可以参考一下这些实用的链接，都是一些不错的入门和进阶资源，能帮你快速上手。

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。

分布式大数据的“老炮儿”非HADOOP 权威指南莫属，资料全、透，连边边角角的概念都能给你捋明白。 HDFS 的机制讲得挺细，比如副本策略、NameNode 的职责、如何故障恢复，通俗易懂，不烧脑。看完后你能对分布式存储的底层逻辑有个清晰的概念。 YARN 资源调度这块儿也不含糊，蛮适合你搞清楚计算资源是怎么在集群里“抢座位”的。搭配上iServer 集成指南，实操也不难。 想系统学？那得看看《Hadoop：分布式系统基石》这篇，逻辑顺、语言也挺顺手，读起来不卡壳。 你如果是刚接触Hadoop，可以先翻HDFS Comics那篇，图解方式讲原理，轻松入门不枯燥。 建议：边看边动手，比如建个伪分

星环大数据平台的 HDFS 啊，挺适合搞大规模离线批的。它底层其实就是基于 Hadoop 那个老牌的 HDFS 改过来的，架构还是熟悉的主从模式，核心是NameNode和DataNode这俩兄弟，一个管事儿一个干活儿，配合默契。文件一来，先切成一块块Block，扔给不同的DataNode去存，还自带三副本容错机制，机器挂了也不用慌。对了，Block大小默认是128MB，你也可以自己改。你写入数据的时候，它其实不支持随机修改，也不让你多个客户端同时写同一个文件，主要就是为了简单稳定。虽然对实时性要求高的应用不太合适，但你要是做批，比如 ETL、大数据、训练模型，那还挺香的。操作流程也清晰。读取？

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