Hadoop将通过从Hbase读取数据并将数据写入来运行大量作业 HBase的。假设我有100个节点，那么有两种方法可以构建我的Hadoop / Hbase 簇：
100个节点hadoop＆amp; hbase集群（1大Hadoop＆amp; Hbase）
分离数据库（Hbase），然后我们有两个集群： 60个节点Hadoop集群和40个节点Hbase集群（1个Hadoop + 1个Hbase）
哪个选项更好？为什么？
感谢。
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我会说选项2 更好。
我的理由 - 即使您的要求主要是运行大量mapreduce作业来从hbase读取和写入数据，但有很多为hbase优化那些读取和写入您提交的作业的事情。 Hmaster必须经常进行负载平衡，除非您的区域键完全平衡。表热点可以在那里。对于Regionserver，会有重大压缩，如果你的jvm技能不那么好，那么偶尔停止世界可能会发生垃圾收集。所有地区可能会同时开始分裂。您的区域服务器可能会停机等等。
模拟点是 - 调整hbase需要时间。如果您只有一个专用于hbase的节点，则上述问题的可能性会更高。拥有多个节点总是更好，因此所有性能压力都不适用于一个节点。顺便说一句，hbase的得分点本质上是分布式的，你不会想要杀掉它。所有人说，你可以试验一下hadoop和hbase之间的节点比例 - 可能是70:30或80:20。里程可能会根据您的申请要求而有所不同。
答案 1 :(得分：1)
分离HBase和Hadoop的主要原因是它们具有不同的使用场景 - 即HBAse以低延迟进行随机读写，而Hadoop进行连续批处理。在这种情况下，不同的访问模式可能会相互干扰，最好将群集分开。
如果你只是在批处理模式下使用HBase，你可以使用相同的集群（并且可能使用HBase重新思考，因为它比批处理中的原始hadoop慢）。
请注意，无论您走的是什么路径，都需要沿Chandra Kant提到的线调整HBase