分布式集群安裝方法圖文

Ⅰ 集群和分布式的區別

1、從概念上就可以看出兩者最主要的區別就是分布式是將一種業務拆分成多個子業務部署在多台伺服器上，進而對外提供服務；而集群就是將多台伺服器組合在一起提供同一種服務

2、集群強調在多台伺服器位置集中，並且容易統一管理；而分布式沒有具體要求，不論放置在哪個位置，只要通過網路連接起來就行

3、集群是一種物理形態，即多台伺服器在一起提供一種服務；而分布式是一種工作方式，即一個程序或業務分解到多台伺服器分別完成

Ⅱ 分布式，微服務，集群，傻傻分不清楚

分布式 ，所謂的分布式，其實是一種部署方式。

兩個特點，將服務A和服務B放在兩台不同的伺服器上，共同來完成同一個業務邏輯，這個就叫分布式。

集群 ，所謂的集群，其實就是一整套完整的業務邏輯部署在不同的伺服器上。

分布式VS集群

分布式的每個節點都可以來做集群。

比如說：服務A用了兩台伺服器，服務B用了一台伺服器，那麼這個服務A就是集群，同時，這也是分布式部署。

集群不一定是分布式。

比如說：我在兩台伺服器上各自安裝上tomcat運行這同一個jar包，這就是集群。再比如說，MySQL的主從也是一種集群方式。

分布式的親戚，微服務

微服務是一種設計架構，分布式是一種部署方式。

分布式一定屬於微服務，但是，微服務不一定屬於分布式。

怎麼說呢？微服務就是比分布式粒度更小的拆分，降低耦合的同時，運維部署也更難了。

區別，微服務其實和分布式沒啥大區別，最主要的是，微服務可以應用可以部署在同一台伺服器上。

打個比方，服務A和服務B都部署在一台伺服器上，通過RPC遠程調用，那麼這個項目就是微服務，但是，他的部署方式，不是分布式的。

Ⅲ Spark集群搭建

在UbuntuKylin系統上搭建Spark分布式集群的步驟如下：

1. 集群規劃：

   • 使用三台電腦構建集群，主機名分別為hadoop101、hadoop111、hadoop121。
   • IP地址分別配置為192.168.43.101、192.168.43.111、192.168.43.121。
   • hadoop101作為master節點和worker節點，hadoop111和hadoop121作為worker節點。

2. 配置Hadoop分布式集群環境：

   • 在三台虛擬機上搭建並配置好Hadoop集群環境。

3. 安裝並配置Spark：

   • 在master節點上安裝Spark，並配置環境變數，在.bashrc文件中添加相關配置，並使用命令使配置立即生效。
   • 修改slaves文件，添加worker節點的信息。
   • 配置sparkenv.sh文件，添加必要的環境變數設置。
   • 修改sparkdefaults.conf文件，根據需求調整Spark的默認配置。

4. 分發Spark目錄：

   • 將配置好的Spark目錄分發到其他worker節點。

5. 啟動Hadoop集群：

   • 在啟動Spark集群之前，先確保Hadoop集群已經成功啟動。

6. 啟動Spark集群：

   • 在master節點上執行Spark的啟動命令。
   • 驗證Spark集群的各個進程是否成功啟動，可以通過web端查看集群狀態，訪問HDFS、YARN和Spark的界面，確保集群運行正常。

7. 驗證Spark集群：

   • 在集群啟動狀態下，通過提交計算任務來驗證集群的功能是否正常。

8. 處理可能的問題：

   • 如果在配置完Spark集群後，發現secondarynamenode進程未在預期節點啟動，應檢查Hadoop的配置文件hdfssite.xml，並修改配置將secondarynamenode分配至正確的節點。
   • 修改配置後，重啟Hadoop集群以使配置生效。

按照以上步驟，就可以在UbuntuKylin系統上成功搭建Spark分布式集群。