Hadoop的数据在集群上均衡分布，并通过复制副本来确保数据的可靠性和容错性因为数据和对数据处理的操作都是分布在服务器上，处理指令就可以直接地发送到存储数据的机器这样一个集群的每个服务器器上都需要存储和处理数据，因此必须对Hadoop集群的每个节点进行配置，以满足数据存储和处理要求Hadoop框架中；理论上可以的，vmware虚拟机和云服务器其实和传统物理服务器用起来没差别但如果你说的云服务器是公有云，是vmware在你的局域网，不推荐组合起来搭建hadoop，因为互联网的网络延迟比本地高，集群会不稳，非要做的话，vmware虚拟机需要用dnat映射地址到公网；最好是两个做成HA6T的数据容量，看你副本数量设置是多少，一般默认为3，那么仅这些就需要18T硬盘，稍微大一点20T吧这仅仅是HDFS存储，这里我说的是一个月的，你数据保存几个月，就乘几倍如果你集群上面要跑计算，MR计算出来的数据要保存HDFS的，所以，还是要根据你的结果数据来做判断，大小就看你；本文通过在vmware workstation上建立三台虚拟机来搭建hadoop集群环境，其中一台作为namenode，两台作为datanode 一安装vmware workstation1000一路下一步即可 二创建3个虚拟机 每个虚拟机安装Ubuntu 桌面版；基于Hadoop平台的云存储应用实践 0327html 云计算Cloud Computing是一种基于因特网的超级计算模式，在远程的数据中心里，成千上万台电脑和服务器连接成一片电脑云用户通过电脑笔记本手机等方式接人数据中心，按自己的需求进行运算目前；ApacheCrunch 是基于Google的FlumeJava库编写的Java库，用于创建MapReduce程序与Hive，Pig类似，Crunch提供了用于实现如连接数据执行聚合和排序记录等常见任务的模式库 ApacheWhirr 是一套运行于云服务的类库包括Hadoop，可提供高度的互补性Whirr学支持Amazon EC2和Rackspace的服务ApacheBigtop；云服务器ECS提供了大数据类型实例规格族，支持Hadoop分布式计算日志处理和大型数据仓库等业务场景由于大数据类型实例规格采用了本地存储的架构，云服务器eCS在保证海量存储空间高存储性能的前提下，可以为云端的Hadoop集群Spark集群提供更高的网络性能机器学习和深度学习等AI应用 通过采用GPU计算型实例。
万兆以太网将在Hadoop集群证明其价值，高水平的网络利用率将带来效益更高的带宽下图展示了Hadoop集群与万兆以太网的连接许多企业级数据中心已经迁移到10GbE网络，以实现服务器整合和服务器虚拟化随着越来越多企业开始部署Hadoop，他们发现他们完全不必要大批量部署1U的机架服务器，而是部署更少，但性能更；nginx配置hadoop集群端口的原因是为了实现负载均衡和反向代理通过使用nginx作为hadoop集群的代理服务器，可以将外部请求分发到不同的hadoop节点上，从而实现负载均衡，避免单个节点负载过重此外，nginx还可以提供反向代理功能，将外部请求转发给内部hadoop集群节点，隐藏了实际的后端服务器信息，提高了安全性。
如果是集群的话，我考虑需要流畅运行的话，2核4G配置是可以满足的因为这个集群形式，用于适用于物联网车联网监控安全风控即时通讯消息存储等行业场景，所以数据量是比较大的，所以配置太低了跑不动，会卡死的因为hadoop是海量数据的处理能力，所以服务器一定不能太小配置了，跑不动了就没；方案2 Swift+Apache Hadoop MapReduce 在私有云环境中常见的大数据部署模型之中的一个是将 OpenStack 的 Swift 存储技术部署到 Apache Hadoop MapReduce 集群，从而实现处理功能使用这样的架构的优势是企业将获得一个可扩展的存储节点，能够用该节点来处理其不断累积的数据依据 IDC 的调查；通过命令行下载Hadoop ，我下载的版本是121，版本稳定且方便学习plain view plain copy wget commonhadoop121hadoop121targz 下载完成后，将hadoop安装包转移至要安装的目录 plain view plain copy mv hadoop121targz u；随着业务的发展，目前我们定制的hbase集群己经应用到了线上超过二十个应用，数百台服务器上包括淘宝首页的商品实时推荐广泛用于卖家的实时量子统计等应用，并且还有继续增多以及向核心应用靠近的趋势4 部署运维和监控Facebook之前曾经透露过Facebook的hbase架构，可以说是非常不错的如他们将message服务的hbase；HDFSHadoopDistributedFileSystem是Hadoop项目的核心子项目，是分布式计算中数据存储管理的基础，是基于流数据模式访问和处理超大文件的需求而开发的，可以运行于廉价的商用服务器上在配置好Hadoop集群之后，可以通过浏览器访问。
如果您的电脑只有8GB内存，可能无法同时配置高可用的Hadoop集群和Flume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是用于处理大规模数据的强大工具，它利用了分布式计算的概念，通过将数据分割成小块并在多个物理服务器上进行处理，从而大大提高了数据处理的速度和效率Hadoop的底层是一个由大量物理服务器组成的集群，这个集群通过高速网络互连，并被Hadoop软件平台统一管理和调度在这个集群上，Hadoop实现了两个核心。
在阿里云官网租用一个服务器学生服务有优惠P，创建时公共镜像选择Ubuntu1404，其他设置不变，创建好了以后需要安装各种相关软件才能搭建Hadoop的环境可以使用PuTTY来远程管理我们的云服务器打开PuTTY后输入云服务器的公网IP，进入管理界面。
伪分布一台，全分布最少3台。
