2016年负责实施了一个生产环境的大数据平台，用的CDH平台+docker容器的方式，过了快半年了，现在把总结发出来。

1. 平台规划注意事项

1.1 业务数据全部存储在datanode上面，所以datanode的存储空间必须足够大，且每个datanode的存储空间尽量保持一致。

1.2 管理节点/namenode对存储空间要求不高，主要存储各计算节点datanode的元数据信息，以3个datanode为例，每个datanode存储2T的数据，namenode才耗费80G的空间。

1.3 由于hadoop有数据副本机制，默认为3个副本，因此datanode节点，系统盘做raid 1，数据盘做raid 0；namenode做raid 5,不管系统盘还是数据盘，都可以直接更换，保证数据不丢失；

1.4 计算节点datanode依靠的是数量优势，除了存储空间足够大之外，对机器配置要求不高，但是安装spark和impala的话对内存的要求较高，单节点2T的数据配置64G的单机内存有点吃力。

1.5 但是namenode要跟所有的datanode交互，接收处理各种请求，对机器配置要求较高，以的测试数据来看，namenode存放80G的元数据时，64G的内存已经有点紧张了，开始使用交换内存了。

1.6 namenode和Secondary namenode需要各自独立的两个节点，即相互独立部署，这样即使namenode机器挂了，也可以手动从secondary namenode恢复一下。在Hadoop 2高可靠性下可以配置两个namenode，保证一个namenode出现问题可以自动切换至另一个