青云QingCloud推出Hadoop集群服務
Hadoop是一個針對海量大數據進行存儲和處理的分布式開源平臺,在大數據領域的應用極為廣泛。它使用簡潔的MapReduce編程模型分布式處理跨集群的大型數據集,集群規模可以擴展到幾千甚至上萬。QingCloud Hadoop集群服務采用Master/Slave架構,由三種節點類型構成,即主節點(YARN Resource Manager和HDFS Name Node)、從節點(YARN Node Manager和HDFS Data Node),以及客戶端節點(Hadoop Client Node)。用戶在客戶端節點發起MapReduce任務,通過與HDFS和YARN集群中各節點的交互存取文件、執行MapReduce任務,最終獲取結果。青云QingCloud Hadoop集群架構圖
早在2015年8月,青云QingCloud就已推出基于Spark的大數據集群服務,此次Hadoop集群服務的上線是對QingCloud大數據基礎平臺的有力補充。Hadoop和Spark各有千秋,Hadoop適用于更大規模的離線數據處理,且對系統故障具備天然的抵抗力;Spark更適合做快速的實時數據分析。因此,用戶可以根據應用場景的不同,選擇靈活的大數據解決方案。 具體而言,青云QingCloud Hadoop集群服務具有以下特性:- ?一鍵部署:用戶只需要簡單的幾步操作就能夠在2-3分鐘內創建出一個Hadoop集群,幫助用戶降低Hadoop的技術門檻和開發成本,快速地利用Hadoop展開數據分析工作。
- 簡化運維:大數據平臺尤其是Hadoop的運維非常繁瑣,QingCloud為用戶提供了便捷的運維工具和圖形化操作,極大地簡化了Hadoop集群的運維和管理工作。
- 在線伸縮:Hadoop集群服務支持橫向和縱向在線伸縮,以滿足用戶對計算能力和容量的需求。用戶可以選擇新增或者刪除節點進行橫向伸縮,也可以根據節點的監測數據隨時調整各個節點的配置。
- 監控告警:QingCloud針對HDFS、YARN和MapReduce提供了豐富的監控信息,還為每個節點資源提供了監控告警服務,包括CPU使用率、內存使用率、硬盤使用率等,以幫助用戶更好地管理和維護Hadoop集群。
- 安全性:Hadoop集群運行于100%二層隔離的私有網絡內,結合QingCloud提供的高性能硬盤,在保障高性能的同時兼顧用戶的數據安全。