Hadoop教程：淘宝Hadoop集群机器硬件配置

国内外使用Hadoop的公司比较多，全球最大的Hadoop集群在雅虎，有大约25000个节点，主要用于支持广告系统与网页搜索。国内用Hadoop的主要有百度、淘宝、腾讯、华为、中国移动等，其中淘宝的Hadoop集群属于较大的（如果不是最大）。

淘宝Hadoop集群现在超过1700个节点，服务于用于整个阿里巴巴集团各部门，数据来源于各部门产品的线上数据库（Oracle, MySQL）备份，系统日志以及爬虫数据，数量总量已经超过17个PB，每天净增长20T左右。每天在Hadoop集群运行的 MapReduce任务有超过4万（有时会超过6万），其中大部分任务是每天定期执行的统计任务，例如数据魔方、量子统计、推荐系统、排行榜等等。这些任务一般在凌晨1点左右开始执行，3-4个小时内全部完成。每天读数据在2PB左右，写数据在1PB左右。

Hadoop包括两类节点Master和Slave节点，

• Master节点包括Jobtracker，Namenode, SecondName, Standby，

  • 硬件配置：16CPU*4核，96G内存。

• Slave节点主要是TaskTracker和DataNode，

  • 硬件配置存在一定的差别：8CPU*4核-16CPU*4核，16G-24G内存

  • （注：通常是一个slave节点同时是TaskTracker和DataNode，目的是提高数据本地性data locality）。

  • 每个slave节点会划分成12~24个slots。整个集群约34,916个slots，其中Map slots是19,643个，Reduce slots是15，273个

所有作业会进行分成多个Group，按照部门或小组划分，总共有38个Group。整个集群的资源也是按各个Group进行划分，定义每个Group的最大并发任务数，Map slots与Reduce slots的使用上限。每个作业只能使用自己组的slots资源。

来源：马哥linux运维