Athemaster wants to share our experience to plan Hardware Spec, server initial and role deployment with new Hadoop Users. There are 2 testing environments and 3 production environments for case study.

1. 炬識科技股份有限公司
HOW TO PLAN A HADOOP
CLUSTER FOR TESTING AND
PRODUCTION ?
Present by Resource Planning2016/9/10
2016 Taiwan HadoopCon
Sep. 9~10th

2. www.athemaster.com2
前
言
非Best practice, 僅是分
享我們的經驗
名詞定義可能有所不同
我們的案例以CDH為主

3. Hard Drive Architecture
此測試案例下，JBOD比RAID約快1倍
RAID 0 與 JBOD查詢效能比較3
www.athemaster.com

4. 測試環境
www.athemaster.com
4
¨ 實體主機*5
¨ 硬體規格
¤ AVAGO MegaRAID Controller *1
¤ Disk: 500GB *6
¤ CPU: 6Code *2
¤ RAM: 16G*8
¨ 系統版本
¤ CentOS 6.6
¤ CDH 5.4.5

5. Test Plan
www.athemaster.com
5
¨ 寫一個自動產生資料的程式
¨ 使用名為“ADP”的 ETL工具進入HDFS中
¨ 這裡的ADP為自行開發
¨ 再用一支程式定時對Impala做scan
¨ 也就是select count(*)，來測試當資料量與查詢
時間的關係

6. Data Size
www.athemaster.com
6
¨ 此次測試中每5分鐘生成一個table
¨ 每一個table的資料數約介於630~670萬筆之間

7. JBOD：查詢效能測試結果
www.athemaster.com
7

8. RAID 0：查詢效能測試結果
www.athemaster.com
8

9. - 檔案讀取的效能
- 硬碟空間的使用效率
- 記憶體的使用需求 (每個namespace object
on NN約150 bytes)
HDFS Block Size and count9
www.athemaster.com

10. Factors (簡化版)
www.athemaster.com
10
¨ Input
¤ 平均檔案大小
¤ 檔案數量
¨ Output
¤ Block size (64MB/128MB/256MB)
¤ Master Node (NameNode service)記憶體需求
(128GB/256GB/516GB)
更多資訊
https://www.cloudera.com/documentation/enterprise/latest/topics/
admin_nn_memory_config.html
https://martin.atlassian.net/wiki/pages/viewpage.action?pageId=26148906
內文提到一篇” HDFS Scalability whitepaper”，有非常詳細計算方式。

11. 當資料要翻山越嶺才會到達Hadoop
Cluster的時候…A story
網路環境11
www.athemaster.com

12. Testing and Production
測試環境與正式環境12
www.athemaster.com

13. 測試環境特性
www.athemaster.com
13
¨ 快速部署
¨ 通常要在硬體規格與數量不足的狀況下進行
¨ 通常不要求高可用(有HA測試項目者例外)
¨ 通常不要求效能
¨ 注重與其他系統間的整合測試

14. 正式環境特性
www.athemaster.com
14
¨ 重視系統耐久度（短時間內不再投資）
¨ 重視高可用性
¨ 雖然Hadoop不會用在交易系統，但是通常仍
有一定的效能要求
¨ 可能有備援要求

15. Poodle
測試環境案例一15
www.athemaster.com

16. 測試重點
www.athemaster.com
16
¨ 結構化資料ETL進入HDFS的可用性
¨ 不同種類的資料相容性
¨ 與SQL Server的效能比較

17. 硬體規格
www.athemaster.com
17
¨ 節點角色數量
¤ Master Node*2
¤ Worker Node*3
¨ 伺服器硬體規格
¤ Dell R430 1U Rack Server*5
n Intel Xeon E5-2620 v3 2.4GHz,15M Cache,8.00GT/s
n QPI,Turbo,HT,6C/12T *2
n 128GB(16 *8 GB) RDIMM,2133 MT/s,Dual Rank,
n 4TB SAS HDD 35 7200 rpm *4
n PERC H730 Integrated RAID Controller Size:1024 MB
n Hard Drive Architecture: 除了保留部分空間給 /boot和
swap外，其餘空間全部給 /，不使用LVM

18. 來源資料
www.athemaster.com
18
資料格式
單一檔案大小
最大檔案數
總檔案大小
DB dump file
7.5GB
6
45GB
DB dump file
12.5GB
6
75GB
evtx
30~50MB
4
1GB
Txt
1.5KB
2
3KB

19. Hadoop vs. SQL Server查詢效能
www.athemaster.com
19
System
1 5 10 20
Cloudera 19(m)19(s) 21(m) 24(m) 43(m)
MS-SQL 3(m)42(s) 4(m) 6(m)
N/A
(Loading
)

20. Dahlia
測試環境案例二20
www.athemaster.com

21. 測試重點
www.athemaster.com
21
¨ 資料輸入 – SQL Server, Oracle, Teradata, AWS
(Sqoop)
¨ 資料輸出 – SQL Server, Oracle, Teradata, AWS
(Impala, Hive)
¨ 資高可用性 – NameNode HA, Cluster HA
¨ 安全性 – 授權、加密、資料遮罩
¨ 容量與性能 – Data compression, performance
monitoring
¨ 硬體數量不足，BI工具需要專屬主機
¨ 如何用兩台主機架設Hadoop, 且可驗證HA？

22. 硬體規格(細節)
www.athemaster.com
22
內 容 數量
System x3650 M5 ODD Cable Kit 3
Ultraslim 9.5mm SATA DVD-ROM 3
POWER CODE 6
Intel Xeon Processor E5-2630 v3 8C 2.4GHz 20MB Cache 1866MHz 85W 3
System x3650 M5 Plus 8x 2.5 HS HDD Assembly Kit with Expander 3
System x 550W High Efficiency Platinum AC Power Supply for x3650 M5 3
System x3650 M5 PCIe Riser 1 (2 x8 FH/FL + 1 x8 ML2 Slots) 3
600GB 10K 12Gbps SAS 2.5in G3HS 512e HDD 36
32GB TruDDR4 Memory (4Rx4, 1.2V) PC417000 CL15 2133MHz LP LRDIMM 48
X3650M5 1*E5-2630 v3 8C (85W) 2.4GHZ 20MB CACHE 1866 Mhz,
1 X 16GB ECC RDIMM (1.2V), 8*2.5 HS SAS/SATA/Max 18,
M5210 1Gb Flash,4*1GB ETHERNET, 1*550W RPS,3Y
3

23. 節點角色配置
www.athemaster.com
23
主機編號 硬體規格 節點角色
PM-01
(VM01~06)
CPU: 8 Core*2
MEM: 512GB
HDD: SAS 600GB*12
Master Node 01
Master Node 02
Master Node 03
Worker Node 01
Worker Node 02
Worker Node 03
PM-02
(VM07~08)
CPU: 8 Core*2
MEM: 512GB
HDD: SAS 600GB*12
Utility Node 01 (CM Server, CM)
Edge Node 01 (Oracle)
PM-03 CPU: 8 Core*2
MEM: 512GB
HDD: SAS 600GB*12
Edge Node 02 (BI Tool)

24. PM-01 叢集服務配置
www.athemaster.com
24

25. 完成以下高可用性測試
www.athemaster.com
25
¨ 運算過程中Shutdown一台DataNode
¨ 運算過程中Shutdown Primary NameNode
¨ 運算過程中增加一個Node
¨ 運算過程中Shutdown Primary CM DB

26. Taroko
正式環境案例一26
www.athemaster.com

27. 需求重點
www.athemaster.com
27
¨ Hadoop與EDA軟體整合
¨ ETL系統需要搭載一個RDM
¨ 需要儲存到兩年的資料

28. 硬體規格與節點角色
www.athemaster.com
28

29. 叢集服務配置
www.athemaster.com
29

30. Andes
正式環境案例二30
www.athemaster.com

31. 需求重點
www.athemaster.com
31
¨ 高可用性
¨ 查詢效能
¨ 系統管理員與開發人員權限管理

32. 硬體規格
www.athemaster.com
32
Role Master Node(01~03) Worker Node(01~10)
Server Qty 3 10
Model HP DL360 Gen9 HP DL360 Gen9
CPU
E5-2600v3 E5-2600v3
16 core 2.6GHz 12 core 2.4GHz
(Dual 8 core) (Dual 6 core)
RAM 256 GB (32GB*8) 256 GB (32GB*8)
DISK
6 * 600 GB 12 * 4TB (3.5 SAS 7.2K rpm)
2.5 SAS 15K rpm 2 * 600GB (3.5 SAS 15K rpm)
(Support 12 Gbps RAID)
RAID
RAID-1 (OS) RAID-1 (OS)
RAID-10 (DATA) JBOD (DATA)
NIC 10GbE * 2(LACP) 10GbE * 2(LACP)
另外還有兩
台Edge
Node, 程
式人員只能
從該節點連
線叢集。

33. 叢集服務配置
www.athemaster.com
33
Others and Edge
Node 01
Master Node 01
Master Node 02
Master Node 03
Edge Node 02
Worker Node 02
13? 22?
為什麼會看到這麼多節點？
因為這些節點上安裝 cloudera-scm-agent,並且向CM 註冊過。
*Edge Node與軟體授權*

34. YARN Pending Containers
www.athemaster.com
34

35. 進階 CM DB HA
www.athemaster.com
35
¨ Postgresql server HA
¤ Failover - 當active的pgsql故障後，
pgpool會自動把standby的pgsql轉換成
active以繼續運作。
¤ Recovery - 把active的pgsql資料複製到
standby的pgsql，使資料一致。
¤ Failback - 故障排除的pgsql(原active)重
新連結pgpool並回到active角色。
¨ Pgpool HA
¤ Failover : 當active的pgpool故障後，
watchdog會提醒並自動把standby的
pgpool轉換成active以繼續運作。
¤ Failback : 故障排除後的pgpool(原active)
會自動重新與active pgpool建立連結。

36. Amazon
正式環境案例三36
www.athemaster.com

37. 需求重點
www.athemaster.com
37
¨ 瞬間資料量大 (8000EPS)
¨ 每日累積資料量大 (超過1TB)
¨ 希望盡可能拉長資料儲存區間
¨ 新舊設備混用

38. 硬體規格與節點角色配置
www.athemaster.com
38
Role 資料擷取分流 硬體規格
Master Node 01 N/A CPU: 12 Core
MEM: 16GB*14
HDD: 2.5” 300GB*2(RAID 1)
3.5” 4TB*12 (JBOD)
Master Node 02 N/A
(舊)Worker Node 01 Adaptor 01 CPU: 12 Core
MEM: 16GB*12
HDD: 2.5” 300GB*2(RAID 1)
3.5” 4TB*12 (JBOD)
(舊)Worker Node 02 Adaptor 02
(舊)Worker Node 03 Adaptor 03
Worker Node 04 Adaptor 04 CPU: 12 Core
MEM: 16GB*12
HDD: 2.5” 300GB*2(RAID 1)
3.5” 4TB*12 (JBOD)
Worker Node 05 Adaptor 05
Worker Node 06 Adaptor 06
Worker Node 07 N/A
Worker Node 08 N/A CPU: 12 Core
MEM: 16GB*12
HDD: 3.5” 4TB*12 (JBOD)

39. 叢集服務配置
www.athemaster.com
39
Cloudera Manager

40. 官方說法
What is new?40
www.athemaster.com

41. Cloudera 5.8 官方建議
www.athemaster.com
41

42. 2016 Technical Summit
www.athemaster.com
42

43. CDH Next Focus
www.athemaster.com
43
¨ improving Impala
¨ SQL Knowledge worker Experience (Hue)
¨ Data Science Knowledge worker
Experience (kudu)
¨ Cloud - integration with major public/
private Cloud service provider through API

44. Kudu: Columnar Store
www.athemaster.com
44

45. info@athemaster.com
Thank you45
www.athemaster.com