物理服务器运行hadoop的简单介绍

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它主要有。建议您在配置Hadoop集群和Flume时，根据实际情况评估您的计算资源和内存需求，并确保您的硬件配置能够满足这些需求如果您的电脑资源有限，可以考虑使用云服务或者租用更适合大规模数据处理的服务器来搭建Hadoop集群和运行Flume。

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它主要有。

这里先来梳理一下整个Hadoop集群的物理架构图，大家有一个直接的观念和认识，上表中已经和明确了，总共需要5台服务器来使用，四台用来搭建Hadoop集群使用，另外一台可选作为MySQL等外围管理Hadoop集群来使用。

虚拟机集群的话，只要能够保证hadoopspark各个组件运行所需要的cpu内存硬盘的资源，那么就跟普通的服务器没什么区别，hadoop和spark不会去区分是虚拟机还是物理机但是通常来说通过物理机虚拟出来的虚拟机的性能会比物理。

这样一来，物理临近性就不再是一个问题，我们应该通过环境测试来验证这一点建议的网络架构#8226专用TORTop of Rack交换机#8226使用专用核心交换刀片或交换机#8226确保应用服务器“靠近”Hadoop#8226考虑。

同时百度在Hadoop的基础上还开发了自己的日志分析平台数据仓库系统，以及统一的C++编程接口，并对Hadoop进行深度改造，开发了HadoopC++扩展HCE系统2阿里巴巴阿里巴巴的Hadoop集群截至2012年大约有3200台服务器，大约30？000物理CPU核心，总内存。

建议您在配置Hadoop集群和Flume时，根据实际情况评估您的计算资源和内存需求，并确保您的硬件配置能够满足这些需求如果您的电脑资源有限，可以考虑使用云服务或者租用更适合大规模数据处理的服务器来搭建Hadoop集群和运行Flume。