一、如何正确扩容大数据集群的硬盘容量
大数据集群的硬盘扩容方案
在大数据时代，随着数据量的不断增加，大数据处理需求呈指数级增长。因此，大数据集群的硬盘容量也需要不断扩容以满足业务需求。本文将为您介绍如何正确扩容大数据集群的硬盘容量。
硬盘扩容前的准备工作
在进行硬盘扩容之前，首先需要做好以下准备工作：
- 备份数据：在扩容之前，务必对数据进行完整备份，以防意外数据丢失。
- 评估存储需求：准确评估当前存储需求和未来增长趋势，选择合适的硬盘容量。
- 选择合适的硬盘类型：根据数据处理需求和预算，选择适合的硬盘类型（如SSD、HDD）。
硬盘扩容的步骤
在准备工作完成后，可以按照以下步骤进行硬盘扩容：
- 安全关机：在开始扩容之前，确保集群处于安全状态，避免数据丢失。
- 更换硬盘：将新的硬盘安装到服务器中，并连接好数据线和电源线。
- 分区和格式化：根据需求对新硬盘进行分区和格式化，使其能够被系统识别。
- 数据迁移：将备份的数据迁移至新硬盘中，确保数据完整性。
- 扩展文件系统：根据新硬盘的容量扩展文件系统，使其能够有效利用新的存储空间。
- 测试与验证：在扩容完成后，进行必要的测试与验证，确保系统正常运行。
注意事项
在硬盘扩容过程中，还需要注意以下事项：
- 避免数据丢失：在整个扩容过程中，务必小心操作，避免造成数据丢失的风险。
- 遵循厂商指引：对于不同品牌和型号的硬盘，应遵循厂商提供的安装和扩容指引。
- 及时更新文档：在扩容完成后，应及时更新文档和记录，以便后续维护和管理。
通过本文的介绍，相信您已经了解了如何正确扩容大数据集群的硬盘容量，希望对您有所帮助。
感谢您阅读本文，希望能为您在扩容大数据集群硬盘容量方面提供一些参考和帮助。
二、大数据集群特点？
大数据集群是由多台计算机组成的集群，用于处理大规模的数据。其特点包括分布式处理、高可靠性、可扩展性和高效性。
分布式处理使得数据可以在多台计算机上同时处理，提高了处理效率；高可靠性保证了在某个节点出现故障时，整个系统仍能正常工作；可扩展性意味着集群可以随着数据量的增加而无限扩展；高效性指集群能够快速地处理大量数据并提供实时的数据分析和决策支持。
三、sentinel 集群数据同步原理？
Sentinel是Redis官方推荐的高可用性(HA)解决方案，当用Redis做Master-slave的高可用方案时，假如master宕机了，Redis-Sentinel在发现master宕机后会进行自动切换主从关系。
sentinel的作用
集群监控：sentinel节点会定期检查redis状态，判断是否故障
故障自动切换:在master发生故障时，实现slave晋升成master，并维护后续正确的主从关系
提供配置:sentinel会将故障转移的结果通知给客户端，提供最新的master地址
四、数据分析集群
--- title: "数据分析集群：如何构建高性能的数据处理平台？" category: 技术文章 ---五、大数据集群规模
大数据集群规模的重要性
在当前数字化时代，**大数据**已经成为各个行业的重要组成部分。企业通过收集、存储和分析大数据来获得有价值的洞察，以支持决策制定和业务发展。针对大规模数据集群的管理和处理，**大数据集群规模**显得尤为关键。本文将探讨大数据集群规模的重要性以及对企业的影响。
大数据集群规模带来的挑战
随着企业数据不断增长，大数据集群规模的管理变得复杂而具有挑战性。较小规模的数据集群可能无法满足快速增长的数据需求，导致性能下降和处理能力不足。而过大规模的数据集群则可能导致资源浪费和管理困难，增加企业成本和风险。
如何合理调整大数据集群规模
要合理调整大数据集群规模，企业需要综合考虑多个因素。首先，需要评估当前数据规模以及未来的增长预期，确保数据集群能够支持企业的发展需求。其次，需要考虑数据处理和分析的性能要求，以确定合适的规模范围。最后，还需要考虑资源投入和运维成本，找到一个平衡点。
大数据集群规模对企业的影响
合理调整和管理大数据集群规模对企业的影响是深远的。适当规模的数据集群能够提升数据处理和分析的效率，帮助企业更好地理解市场需求和客户行为，从而优化产品和服务。另外，规模适中的数据集群还能够降低运维成本和管理复杂度，提升企业的竞争力。
结语
总的来说，**大数据集群规模**的合理调整和管理对企业发展至关重要。企业应密切关注数据规模的变化，根据实际需求来优化数据集群规模，以及提升数据处理和分析的效率，为企业的可持续发展奠定基础。
六、大数据集群监控
大数据集群监控：保障大数据系统稳定运行的重要措施
大数据技术的发展已经深刻地改变了我们处理和分析数据的方式，使得以前难以想象的数据规模和速度成为现实。在诸如Hadoop、Spark、Hive等大数据处理框架的支持下，大数据集群已经成为许多企业处理海量数据的核心基础设施。然而，随着数据规模和复杂性的增加，如何有效监控大数据集群的运行状态成为了至关重要的问题。
大数据集群监控不仅仅是简单地了解集群的运行状态，更是保障大数据系统稳定运行的重要措施。通过监控集群的各项指标和性能数据，可以及时发现潜在问题并进行预防性维护，从而避免因为故障或性能问题导致的数据丢失或系统崩溃。
为什么需要大数据集群监控？
随着大数据应用的不断扩展，大数据集群的规模和复杂性不断增加，一旦集群出现问题，可能会导致严重的后果。因此，我们需要实时监控大数据集群的各项指标，以确保集群能够高效稳定地运行。
大数据集群监控的关键指标
在进行大数据集群监控时，需要关注一些重要的指标，以便全面了解集群的运行状态。
- 集群负载：监控集群的负载情况，包括CPU、内存、磁盘等资源的利用率，以避免资源瓶颈导致性能下降。
- 作业执行情况：监控作业的执行状态、任务完成时间等指标，及时发现作业执行异常。
- 节点状态：监控集群节点的健康状态，及时发现和处理故障节点。
- 数据一致性：监控数据的一致性和完整性，防止数据丢失和错误。
- 网络状态：监控集群内部和外部网络的通信状态，确保数据传输畅通。
大数据集群监控的工具
为了实现对大数据集群的有效监控，我们可以借助各种监控工具来收集和展示集群的各项指标和性能数据。
开源工具：如Zabbix、Nagios、Ganglia等，这些工具提供了丰富的监控功能，可以监控集群的负载、作业执行情况、节点状态等。
商业工具：如Cloudera Manager、Hortonworks Data Platform等，这些工具针对大数据集群的监控和管理提供了更加专业的解决方案，可以满足企业对大数据集群监控的各种需求。
大数据集群监控的实践
在实际的大数据项目中，如何进行有效的集群监控是至关重要的。以下是一些大数据集群监控的实践建议：
- 制定监控策略：根据实际需求和业务特点，制定适合的监控策略，包括监控指标、监控频率等。
- 定期维护监控系统：定期检查监控系统的运行状态，及时更新监控配置，保证监控系统的准确性和稳定性。
- 监控告警处理：及时响应监控告警，分析告警原因，采取相应措施解决问题，避免问题扩大化。
- 持续改进监控方案：根据监控数据和反馈信息，持续改进监控方案，提升监控效果和准确性。
结语
大数据集群监控是保障大数据系统稳定运行的重要措施，通过有效监控集群的各项指标和性能数据，可以帮助企业及时发现和解决潜在问题，提升大数据处理效率和稳定性。因此，在搭建和运维大数据集群时，务必重视集群监控工作，以确保大数据系统的正常运行。
七、大数据 集群规模
大数据集群规模的重要性
大数据时代的到来，给各行各业带来了前所未有的挑战和机遇。在处理海量数据时，构建一个合适的集群规模显得至关重要。本文将探讨大数据集群规模的重要性，以及如何有效地管理和优化集群规模。
首先，让我们来看看大数据的概念。大数据指的是规模巨大、种类繁多的数据集合，传统的数据处理工具往往难以应对如此庞大的数据量。而集群规模则是构建在大数据处理框架上的一种架构，通过多台计算机协同工作来处理数据。
为什么大数据集群规模如此重要？
在处理大数据时，单台计算机往往无法胜任，而构建一个集群规模可以将工作分配到多台机器上，从而提高数据处理的效率和速度。此外，通过合理规划集群规模，还可以提高系统的可靠性和容错能力。
不仅如此，适当的集群规模还可以带来成本效益。通过合理规划集群的规模，可以避免资源的浪费，提高资源的利用率，从而降低数据处理的成本。
如何管理和优化集群规模？
要想有效地管理和优化大数据集群规模，首先需要对数据量和处理需求有一个清晰的认识。根据实际需求和数据量来确定集群的规模，避免过度扩张或资源不足的问题。
其次，合理规划集群的架构和节点分布也是至关重要的。不同的数据处理框架适用于不同的集群规模，需要根据实际情况选择合适的框架，并进行节点的适当分配。
此外，及时监控和调整集群规模也是必不可少的。随着数据量和需求的变化，集群规模也需要及时调整，保持在一个合适的范围内，以确保系统的稳定性和高效性。
总结
在大数据时代，合理的集群规模对于数据处理的效率、成本和可靠性都起着至关重要的作用。只有深入理解数据量和处理需求，合理规划和调整集群规模，才能更好地应对海量数据的挑战，实现数据处理的最大化效益。
八、大数据集群管理
随着信息技术的迅速发展和全球数据量的爆炸式增长，大数据集群管理已成为许多企业核心业务中至关重要的部分。大数据集群管理旨在帮助企业更好地存储、处理和分析海量数据，以便从中获得实时见解和决策支持。
什么是大数据集群管理？
大数据集群管理是指利用分布式计算和存储架构管理大规模数据集的过程。这种管理方法不仅涉及数据的存储和处理，还包括数据的备份、恢复、安全性管理以及性能优化等方面。
大数据集群管理的重要性
随着企业数据规模的不断增长，传统的数据管理方法已经无法满足对数据处理速度和容量的要求。而大数据集群管理技术的出现，为企业提供了更高效、更灵活的数据处理方式。通过大数据集群管理，企业可以更好地利用数据资源，实现数据驱动决策。
大数据集群管理的组成
- 数据存储：大数据集群管理涉及大量的数据存储工作，包括数据的持久性存储、数据备份和数据恢复等。
- 数据处理：在大数据集群中，数据的处理速度和效率至关重要。通过高效的数据处理算法和技术，可以更快地分析数据并获得有价值的见解。
- 安全管理：数据安全是企业不可忽视的重要问题。通过制定严格的数据访问权限和加密措施，可以有效保护企业数据的安全。
- 性能优化：优化集群的性能是提高数据处理效率的关键。通过合理的资源分配和负载均衡，可以最大程度地提升集群性能。
大数据集群管理的挑战
尽管大数据集群管理技术为企业带来了许多好处，但也面临着一些挑战。其中包括：
- 数据安全性：随着数据泄露事件的频发，数据安全成为企业关注的焦点。
- 数据一致性：在分布式环境下实现数据的一致性是一个复杂的问题。
- 性能优化：如何在大数据集群中实现高性能的数据处理仍然是一个挑战。
大数据集群管理的发展趋势
随着科技的不断进步，大数据集群管理技术也在不断发展。未来，我们可以期待以下几个方面的发展趋势：
- 智能化管理：通过引入人工智能和机器学习技术，实现大数据集群的智能化管理。
- 边缘计算：将计算和存储功能推送到数据产生的边缘，减少数据传输延迟。
- 容器化部署：采用容器化技术，提高集群管理的灵活性和可移植性。
结语
大数据集群管理是企业数据管理领域的重要技术，对于企业的发展至关重要。随着技术的不断革新和发展，相信大数据集群管理技术将会为企业带来更多的机遇和挑战。
九、如何计算大数据平台系统需要的服务器数量，集群节点数及存储容量等硬件设备参数？
作者/星空下的锅包肉
编辑/菠菜的星空
排版/星空下的炒肝
这几天，东数西算概念异常火爆。起因是多部门联合发了份文件，宣告这项一直停留在字面的工程，将全面正式启动。
东数西算，顾名思义，就是把东部的数据拿到西部计算。本质上还是解决东西供求矛盾，跟西气东输、西电东送一个道理。
要计算，首先得有计算机。而要处理庞大的数据，就需要负载更高、运行更快的计算机，也就是服务器。
所以，东数西算工程启动后，服务器的市场需求必然会扩大。
不过，行业上行，并不代表参与者一定能分到一杯羹。因为服务器这个行业很特殊，时刻处在一种致命的威胁中。
以头部企业浪潮信息（000977）、中科曙光（603019）为例，二者相比，浪潮风险较高，曙光可能会更安全。不过曙光也由此造成了严重的业绩拖累，而且，比财报表面呈现的更悲观。
一、不赚钱，卡脖子
服务器，本质上就是一种特殊的计算机，其核心部件主要是CPU、存储、硬盘。而浪潮和曙光这类厂商，虽然生产服务器，但关键部件严重依赖外采。通俗点讲，服务器企业，就类似是组装电脑的。
所以这个行业，普遍存在两个问题：
第一， 不赚钱。
CPU霸主英特尔，综合毛利率可达56%。而浪潮和曙光，服务器产品毛利率分别只有12.83%、15.59%。
也就是说，这个行业的钱，都被上游赚走了。服务器企业，基本没什么议价权利，只能勉强维持盈利。
第二，卡脖子。
比不赚钱更惨的，是服务器厂商严重被卡脖子。
CPU、存储、硬盘这三大件，基本已形成寡头格局（↓）。其中CPU，浪潮严重依赖英特尔，曙光则是绑定了AMD。
而英特尔、AMD，都是山姆大叔的。
1.2019年6月24日，曙光已经上了山姆大叔黑名单（出口管制条例实体清单）。
2.此后AMD的技术迭代产品，曙光都无法再使用。
3.2020年6月24日，浪潮又被列为了中国“军方企业”。
4.英特尔曾一度暂停向浪潮出口产品。
如今曙光还能正常展业，是因为它曾经拿到了AMD第一代技术授权。也就是说还有老产品可用，只是日后，性能可能会跟不上。
而浪潮能够正常展业，则是因为它只是上了军方企业清单，并没有完全被限制。如果浪潮和曙光易地而处，它将毫无招架之力。
然而未来，山姆大叔的心思，谁又能说得准呢？
二、负累过重，业绩虚胖
浪潮的头顶，时刻悬着一把利剑。而曙光这把剑已经落下来了。幸运的是，在跟AMD合作的过程中，曙光积累了一定的技术经验。只不过，以后的技术升级，都要自己来做。
所以，如今曙光的重中之重，是研发。其研发投入占比在9%左右，而浪潮还不到5%。不过这俩公司业务规模根本就不是一个量级。从绝对数额来看，曙光的研发投入还远不及浪潮（替曙光的研发水平捏了一把汗）。
大比例的研发投入，对曙光业绩形成了严重拖累。还记得我们前边提到的毛利率水平吗？浪潮12.83%，曙光15.59%。其中9%拿去搞研发，再扣掉各项经营成本，还能有什么利润空间？
然而，从财报来看，浪潮净利率不到3%，而曙光能达到7%-8%，神奇吧？
我找了下原因，一方面是因为曙光拓展了一些非常赚钱的业务。比如软件服务，毛利率可达75%。综合下来曙光整体毛利率可达20%以上。
另一方面，则是因为曙光财技娴熟。尤其是把曙光和浪潮放在一起比较时，明显可见曙光通过各种手段美化财报。
1、研发费用资本化
通常，研发投入有两种入账方式。一是费用化，直接计入当期损失。二是资本化，日后转入无形资产慢慢摊销。
从近两年年报来看，浪潮的研发费用全部费用化。而曙光，资本化比例高达30%。
也就是说，曙光已经花出去搞研发上的钱，有三成都不会影响利润，而是记为资产挂在财报上。
2、坏账计提比例低
另外浪潮和曙光，应收账款金额都不低（或许因为下游客户不是政府就是大厂，小企业负担不起服务器的重资产投入）。截止2021年三季度，浪潮应收账款占营收27.55%、曙光则高达34%。
应收账款过高，除了占用现金流外，还有一个潜在隐患——坏账。所以企业每年都要计提坏账准备。计提多少，直接影响当年利润。
而通过对比计提比例，曙光要比浪潮宽松得多。比如浪潮一年内的应收账款按5%计提坏账，而曙光6个月以内的只计0.6%。
类似的问题还发生在存货上。
当存货账面价值高于其可变现净值时，企业要计提存货跌价准备，当然也会影响当年利润。浪潮的计提比例在5%以上，曙光则基本在2%左右。
3、固定资产折旧残值高
浪潮和曙光，在固定资产的问题上，差异也相当明显。
浪潮营收规模是曙光的7倍，但其固定资产不到10亿。而曙光固定资产13亿，营收占比高达20%，另外还有4.72亿在建工程尚未结转（数据截止2021年三季报，没披露固定资产明细，不懂为啥这么高）。
固定资产每年要计提折旧，这就意味着曙光每年要承担高额的折旧损失。
针对这个问题，曙光又找到了一种宽松的处理方式。
根据2021年中报披露，浪潮各项固定资产都按3%计残值。而曙光则都按5%。这俩公司折旧计提方法相同，计提年限也大致差不多。所以残值率越高，每年计提的折旧损失越小。而最终实际残值多少，要等到数年后才知道。
通过这种方式，曙光成功控制了每年的损失。如果说前面提到的研发费用、应收账款、存货等问题，影响的还是净利润。那么固定资产折旧，则很可能会直接影响生产成本。
由此可见，曙光服务器产品比浪潮毛利率高2.76%，这个数据也未必可信。
三、自主可控，道阻且长
数字化时代，服务器市场前景广阔。即便没有东数西算的推动，这个行业也处在上升的市场空间中。
只是，服务器上下游强势，夹在中间的厂商最难赚钱。而且，上游寡头垄断，前沿技术掌握在国外手中。山姆大叔一声令下，将直接扼住浪潮的咽喉。
如今，中科曙光算是摸索到了一条出路。在已获得的技术授权基础上，继续研究迭代升级。专攻芯片的参股公司海光信息，也已申请在科创板单独上市。
但在高额的研发费用下，公司业绩悲观。虽然表面看似还有不错的盈利，但各种财报美化手段，埋下了不少隐患。而这些手段也正说明了一个问题，如果不是业绩跟不上，何必需要财技？
注：本文不构成任何投资建议。股市有风险，入市需谨慎。没有买卖就没有伤害。
内容欢迎关注微信公众号“星空财富”（ID:xingkongcaifu1)
十、什么是数据库集群？
现在比较大型点的系统基本上是AP+DB的架构: AP指应用程序,DB指数据库端
AP放在一个服务器上,DB放在另一个服务器上
当一个系统比较大,访问的用户数量比较多的时候,比如QQ,上亿用户.
这时一个服务器就吃不消了,这样就想到多个服务器跑同一个AP应用.
DB端也一样.
linux集群 指的就是多个服务器跑同一个AP应用,系统管理员的工作
数据库集群 指的就是多个服务器跑同一个DB数据库.数据库管理员的工作
linux集群基础就要熟悉linux系统.
数据库集群基础就要熟悉具体的数据库如oracle,db2,sysbase.mysql.等
0基础可以学,只是要花时间.0基础想搞到集群估计得花3个月时间.这还是要有环境的,有人指导才行.
