hadoop集群和mysql集群

Hadoop集群与MySQL集群基础概念

Hadoop集群： Hadoop是一个开源的分布式计算框架，主要用于处理大规模数据集。它基于MapReduce编程模型，可以将计算任务分布到多个节点上并行处理。Hadoop集群通常包括以下几个核心组件：

HDFS（Hadoop Distributed File System）：分布式文件系统，用于存储大规模数据。
YARN（Yet Another Resource Negotiator）：资源管理器，负责分配和管理集群资源。
MapReduce：并行计算框架，用于处理和分析数据。

MySQL集群： MySQL是一个关系型数据库管理系统，MySQL集群是指多个MySQL实例协同工作，提供高可用性和可扩展性。MySQL集群通常包括以下几种类型：

主从复制：一个主节点负责写操作，多个从节点负责读操作。
多主复制：多个节点都可以进行读写操作。
Galera Cluster：一种基于Galera同步技术的集群解决方案，提供强一致性和高可用性。

类型与应用场景

Hadoop集群的类型与应用场景：

类型：单节点Hadoop、伪分布式Hadoop、完全分布式Hadoop。
应用场景：大数据分析、日志处理、机器学习、数据挖掘等。

MySQL集群的类型与应用场景：

类型：主从复制、多主复制、Galera Cluster等。
应用场景：高并发读写、数据备份与恢复、业务系统的高可用性保障等。

常见问题及解决方法

Hadoop集群常见问题及解决方法：

节点间通信问题：检查网络配置和防火墙设置，确保节点间能够正常通信。
资源分配不足：调整YARN的资源分配策略，增加节点资源。
数据倾斜：优化MapReduce任务的数据分区和排序策略。

MySQL集群常见问题及解决方法：

主从复制延迟：检查网络延迟和主从节点的硬件性能，优化复制配置。
数据不一致：使用Galera Cluster等强一致性解决方案，确保数据同步。
性能瓶颈：通过分片和读写分离提升数据库性能。

示例代码

Hadoop MapReduce示例代码：

import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
import org.apache.hadoop.io.IntWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Job;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileInputFormat;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.FileOutputFormat;

import java.io.IOException;
import java.util.StringTokenizer;

public class WordCount {
    public static class TokenizerMapper extends Mapper<Object, Text, Text, IntWritable> {
        private final static IntWritable one = new IntWritable(1);
        private Text word = new Text();

        public void map(Object key, Text value, Context context) throws IOException, InterruptedException {
            StringTokenizer itr = new StringTokenizer(value.toString());
            while (itr.hasMoreTokens()) {
                word.set(itr.nextToken());
                context.write(word, one);
            }
        }
    }

    public static class IntSumReducer extends Reducer<Text, IntWritable, Text, IntWritable> {
        private IntWritable result = new IntWritable();

        public void reduce(Text key, Iterable<IntWritable> values, Context context) throws IOException, InterruptedException {
            int sum = 0;
            for (IntWritable val : values) {
                sum += val.get();
            }
            result.set(sum);
            context.write(key, result);
        }
    }

    public static void main(String[] args) throws Exception {
        Configuration conf = new Configuration();
        Job job = Job.getInstance(conf, "word count");
        job.setJarByClass(WordCount.class);
        job.setMapperClass(TokenizerMapper.class);
        job.setCombinerClass(IntSumReducer.class);
        job.setReducerClass(IntSumReducer.class);
        job.setOutputKeyClass(Text.class);
        job.setOutputValueClass(IntWritable.class);
        FileInputFormat.addInputPath(job, new Path(args[0]));
        FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(args[1]));
        System.exit(job.waitForCompletion(true) ? 0 : 1);
    }
}

MySQL主从复制配置示例：

-- 主节点配置
server-id = 1
log_bin = /var/log/mysql/mysql-bin.log
binlog_do_db = mydatabase

-- 从节点配置
server-id = 2
relay_log = /var/log/mysql/mysql-relay-bin.log
log_bin = /var/log/mysql/mysql-bin.log
binlog_do_db = mydatabase