怎么部署大数据系统，有哪些方式？

 大数据的部署是个复杂的过程，涉及内容众多，但无论如何都离不开以客户需求为导向。进行大数据部署时也需要寻找一个经济上的均衡点，让硬件能最大效率的发挥出功能和性能。所以我们首先需要从客户的角度去考虑对方的需求，抽取出影响点，如实际运行时大概的数据量，客户的实时性要求怎样，高可用方面的要求如何，如此等等。

大数据项目的实施，一般从概念阶段到部署上线主要分为以下几个步骤：

需求分析

首先就需要和使用大数据平台的用户进行充分的沟通，通过沟通了解用户将来运行的上层业务的业务特点以及重点。一般来说，大数据的业务类型基本可分为离线业务和在线业务，离线业务主要为MapReduce，进行数据的分析计算处理;在线业务主要为HBase，HBase对外提供实时的数据查询业务。当然上层业务也可能基于Hive来处理，但Hive实质上还是基于MapReduce。

了解用户业务运行时的数据量，分析数据模型，包括已有的数据量、后续单位时间内增加的数据量，以及用户期望的数据保存时间等要求。

模型设计

基于用户的数据量等信息设计存储和计算模型。

考虑数据的存储方式是通过HDFS进行存储还是通过HBase进行存储，或者两者兼而有之。如果用户的数据较为离散，并且只有存储的简单要求，一般单纯采用HDFS即可满足要求。如果用户数据存在外部查询用途，且实时性要求较高，则可以考虑采用HBase进行存储，通过HBase对外提供在线查询业务。

硬件规划

主要基于用户的需求进行硬件规划、部署设计、以及IP地址的规划。需要考虑每台服务器的单节点的性能要求。如计算要求高，则CPU和内存的配置要求也较高，同时在部署设计上需要把计算节点独立出来，避免存储节点占用过多CPU，导致计算延迟。如存储要求高，则需要加大磁盘的容量，在部署设计上可以多DataNode节点分担文件读写压力，同时将计算节点和DataNode节点合设，以减少服务器数量。

市场上有各种类型的磁盘，性能上存在差异，所以还要考虑磁盘类型的选择，一般来说选用sas盘较多，性能要求较低可考虑sata盘，性能要求较高可考虑采用ssd盘。

另外还可以通过raid来辅助实现磁盘性能的提升以及高可靠性的提升。

同时平台的整体部署离不开高性能网络的支撑，所以网络建议采用万兆网，既可以降低网络部署的复杂性，也可以提高可维护性。特殊情况下，也可以采用多网口绑定的方式，但是往往会大幅提高网络部署的复杂性。

对于实现高可用，我们一般都会对网络采用双网双平面的部署方式，如下图所示(图中略去防火墙等设备，主要保留平台所需的设备)。

软件规划

根据用户的业务，规划采用哪些组件来满足用户的功能要求，并且通过部署来实现业务的高可用，高可扩展。

在各个节点部署服务时，还要注意服务间的依赖关系。如HDFS的QJM方式的HA实现对Zookeeper有依赖。

硬件部署

即完成机架的部署和网络的部署，以及服务器在机架上的部署。如果有raid卡的话还要完成raid卡的设置。

软件部署

当硬件完成部署后，接下来就是部署软件了，包括操作系统的安装配置，以及大数据平台的安装配置。

操作系统安装完后，如果是多网口绑定，那就还需要作网口绑定设置。

然后就是最关键的大数据平台的部署了，中兴通讯自研了一套功能强大的管理系统，可完成大规模的平台部署，同时完成大量节点的部署，自动高效。

为保证大数据系统的稳定可靠运行，在整体部署上应遵循如下隔离原则：

生产环境和测试环境的隔离

系统环境分为生产环境和测试环境。其中生产环境用于实际运营，承载真实业务数据和业务应用;测试环境用于各种功能验证和性能测试等，包括应用在上线前的功能验证。如把两个环境合用，将带来很多不确定性，测试环境容易对生产环境造成干扰，影响生产环境正常业务的提供，甚至测试环境中不成熟的应用和业务运行时可能对环境造成破坏性的影响。因此对两个环境进行物理隔离，两者独立运行，互不干扰，防止因硬件资源的占用或者抢夺对运行造成不必要的影响。

不同集群的隔离

为避免可能存在的机架断电导致集群数据丢失或者停止服务，需要将属于同一个集群的不同节点分别部署到不同的机架上，通过多个机架的方式提供对服务器的承载。每个集群都基于一套独立的HDFS运行，这样从物理上和逻辑上与其他集群都进行了隔离。

在线应用和离线应用的隔离

在大数据平台上运行的应用分为在线应用和离线应用两大类。为保证重点在线应用的正常运行，需要单独规划HBase集群，且该集群基于一套独立的HDFS运行，从物理上和逻辑上和其他集群都进行隔离。

不同在线应用的隔离

对于在线应用，分为一般在线应用和重点在线应用，重点在线应用基于一套独立的HDFS运行，实现物理隔离，用于存储重要的在线数据，保证实时查询服务的持续提供。一般在线应用用于提供普通的HBase查询，对实时性的要求低于重点在线应用，所以可和离线应用部署在一个集群中。

不同应用数据的隔离

集群中的数据都是基于HDFS进行存放的，因此对于属于同一个集群内的应用的数据隔离，可通过设置不同的HDFS目录存放的方式实现不同应用数据的隔离：

不同应用属于不同的用户，不同的应用使用不同的目录，然后通过对目录进行权限配置的方式进行隔离和共享。

各个应用在自身所属的目录下设置子目录，以及数据计算所需的输入(例如：Input)和输出(例如：Output)的目录名称等。

我们依据上述的要求来考虑硬件的选型、平台软件的版本选择、部署时组件的配合以及组件自身针对业务形态进行的优化配置。一般来说，对于硬件往往是配置越高越好，但客户往往也关注效费比等经济性方面的问题，因此我们进行大数据部署时也需要寻找一个经济上的均衡点，让硬件能最大效率的发挥出功能和性能。