分布式集群安装方法图文

Ⅰ 集群和分布式的区别

1、从概念上就可以看出两者最主要的区别就是分布式是将一种业务拆分成多个子业务部署在多台服务器上，进而对外提供服务；而集群就是将多台服务器组合在一起提供同一种服务

2、集群强调在多台服务器位置集中，并且容易统一管理；而分布式没有具体要求，不论放置在哪个位置，只要通过网络连接起来就行

3、集群是一种物理形态，即多台服务器在一起提供一种服务；而分布式是一种工作方式，即一个程序或业务分解到多台服务器分别完成

Ⅱ 分布式，微服务，集群，傻傻分不清楚

分布式 ，所谓的分布式，其实是一种部署方式。

两个特点，将服务A和服务B放在两台不同的服务器上，共同来完成同一个业务逻辑，这个就叫分布式。

集群 ，所谓的集群，其实就是一整套完整的业务逻辑部署在不同的服务器上。

分布式VS集群

分布式的每个节点都可以来做集群。

比如说：服务A用了两台服务器，服务B用了一台服务器，那么这个服务A就是集群，同时，这也是分布式部署。

集群不一定是分布式。

比如说：我在两台服务器上各自安装上tomcat运行这同一个jar包，这就是集群。再比如说，MySQL的主从也是一种集群方式。

分布式的亲戚，微服务

微服务是一种设计架构，分布式是一种部署方式。

分布式一定属于微服务，但是，微服务不一定属于分布式。

怎么说呢？微服务就是比分布式粒度更小的拆分，降低耦合的同时，运维部署也更难了。

区别，微服务其实和分布式没啥大区别，最主要的是，微服务可以应用可以部署在同一台服务器上。

打个比方，服务A和服务B都部署在一台服务器上，通过RPC远程调用，那么这个项目就是微服务，但是，他的部署方式，不是分布式的。

Ⅲ Spark集群搭建

在UbuntuKylin系统上搭建Spark分布式集群的步骤如下：

1. 集群规划：

   • 使用三台电脑构建集群，主机名分别为hadoop101、hadoop111、hadoop121。
   • IP地址分别配置为192.168.43.101、192.168.43.111、192.168.43.121。
   • hadoop101作为master节点和worker节点，hadoop111和hadoop121作为worker节点。

2. 配置Hadoop分布式集群环境：

   • 在三台虚拟机上搭建并配置好Hadoop集群环境。

3. 安装并配置Spark：

   • 在master节点上安装Spark，并配置环境变量，在.bashrc文件中添加相关配置，并使用命令使配置立即生效。
   • 修改slaves文件，添加worker节点的信息。
   • 配置sparkenv.sh文件，添加必要的环境变量设置。
   • 修改sparkdefaults.conf文件，根据需求调整Spark的默认配置。

4. 分发Spark目录：

   • 将配置好的Spark目录分发到其他worker节点。

5. 启动Hadoop集群：

   • 在启动Spark集群之前，先确保Hadoop集群已经成功启动。

6. 启动Spark集群：

   • 在master节点上执行Spark的启动命令。
   • 验证Spark集群的各个进程是否成功启动，可以通过web端查看集群状态，访问HDFS、YARN和Spark的界面，确保集群运行正常。

7. 验证Spark集群：

   • 在集群启动状态下，通过提交计算任务来验证集群的功能是否正常。

8. 处理可能的问题：

   • 如果在配置完Spark集群后，发现secondarynamenode进程未在预期节点启动，应检查Hadoop的配置文件hdfssite.xml，并修改配置将secondarynamenode分配至正确的节点。
   • 修改配置后，重启Hadoop集群以使配置生效。

按照以上步骤，就可以在UbuntuKylin系统上成功搭建Spark分布式集群。