高性能计算集群的优化与维护（高性能计算集群的运维安全）

本文目录一览：

• 1、软件方面如何保证高性能计算集群的运维安全
• 2、如何为大数据处理构建高性能Hadoop集群
• 3、Redis集群方案应该怎么做_redis集群搭建方式
• 4、高性能计算的优化
• 5、PB级大规模Elasticsearch集群运维与调优实践
• 6、如何构建最优化的Hadoop集群

软件方面如何保证高性能计算集群的运维安全

1、其次，应制定一系列制度、标准以规范和约束信息运维工作，并且这些制度、标准应当对企业的重点安全隐患有所侧重。二是建立自动化运维平台。往往一个信息系统出现问题，受影响的不再是单个系统，而是全部或部分系统。

2、在数据销毁环节，安全目标是保证磁盘中存储数据的永久删除、不可恢复，可以通过软件或物理方式实现。

3、保证计算机安全方法：安装杀毒软件和防火墙：安装杀毒软件和防火墙是保护计算机安全的基本措施。杀毒软件可以检测和清除病毒、木马等恶意程序，防火墙可以阻止未经授权的网络连接和入侵。

如何为大数据处理构建高性能Hadoop集群

1、在结构上，Hadoop主要有两个部分： Hadoop分布式文件系统(HDFS)将数据文件切割成数据块，并将其存储在多个节点之内，以提供容错性和高性能。除了大量的多个节点的聚合I/O，性能通常取决于数据块的大小——如128MB。

2、其次利用Hadoop MapReduce强大的并行化处理能力，无论OLAP分析中的维度增加多少，开销并不显著增长。

3、云计算很早就解决了弹性建设的问题，我们可以按需进行大数据平台建设，并伴随业务的增长而快速弹性伸缩，企业可以做到按需支付成本。

4、按照大数据处理的流程，分为数据采集、数据存储、数据提取、数据挖掘、数据分析，数据展现和应用。

5、Hive：将SQL语句转换成一个hadoop任务去执行，降低了使用Hadoop的门槛。HBase：存储结构化数据的分布式数据库，habase提供数据的随机读写和实时访问，实现对表数据的读写功能。

6、Hadoop的数据在集群上均衡分布，并通过复制副本来确保数据的可靠性和容错性。因为数据和对数据处理的操作都是分布在服务器上，处理指令就可以直接地发送到存储数据的机器。

Redis集群方案应该怎么做_redis集群搭建方式

为了增加集群的可访问性，官方推荐的方案是将node配置成主从结构，即一个master主节点，挂n个slave从节点。如果主节点失效，redis cluster会根据选举算法从slave节点中选择一个上升为master节点，整个集群继续对外提供服务。

连接如下https：//redis.io/topics/cluster-tutorial以下步骤是在一台 Linux 服务器上搭建有6个节点的 Redis集群。

Redis Sharding可以说是Redis Cluster出来之前，业界普遍使用的多Redis实例集群方法。主要思想是采用哈希算法将Redis数据的key进行散列，通过hash函数，特定的key会映射到特定的Redis节点上。

高性能计算机集群系统是一个是基于网络、面向科研的小型高性能并行计算系统，该系统通过一组松散集成的计算机软件和硬件高度紧密地协作完成计算工作。

搭建集群工作需要以下三个步骤：1）准备节点。2）节点握手。3）分配槽。Redis集群一般由多个节点组成，节点数量至少为6个才能保证组成完整高可用的集群。每个节点需要开启配置cluster-enabled yes，让Redis运行在集群模式下。

高性能计算的优化

高性能计算(HighPerformanceComputing)是计算机科学的一个分支，主要是指从体系结构、并行算法和软件开发等方面研究开发高性能计算机的技术。随着计算机技术的飞速发展，高性能计算机的计算速度不断提高，其标准也处在不断变化之中。

以下是一些解决高性能计算中的数据通信问题的常用方法：采用高效的数据通信库高效的数据通信库能够大幅提升应用程序的性能，减少数据传输过程中的时间和延迟。常见的高效数据通信库包括MPI、OpenMP和CUDA等。

蓝海大脑高性能计算服务器研究人员表示：常见的优化器：SGD、BGD、MBGD、Momentum、NAG、Adagrad、Adadelta，RMSprop、Adam、AdamW优化器等。SGD是随机梯度下降法，是最基本的优化器。Adam是一种自适应学习率的方法。

PB级大规模Elasticsearch集群运维与调优实践

某中型互联网公司的游戏业务，使用了腾讯云的Elasticsearch产品，采用ELK架构存储业务日志。

参考： ElasticSearch线程池 write 线程池采用 fixed 类型的线程池，也就是核心线程数与最大线程数值相同。线程数默认等于 cpu 核数，可设置的最大值只能是 cpu 核数加1，也就是16核CPU，能设置的线程数最大值为17。

首先，需要在集群各节点的 elasticsearch.yml 中开启选项： 同时，确保各节点使用相同的路径挂载了共享存储，且目录权限为 Elasticsearch 进程用户可读可写。

单线程发送bulk请求是无法最大化es集群写入的吞吐量的。如果要利用集群的所有资源，就需要使用多线程并发将数据bulk写入集群中。为了更好的利用集群的资源，这样多线程并发写入，可以减少每次底层磁盘fsync的次数和开销。

如何构建最优化的Hadoop集群

1、在这种环境下的合理选择是充分利用已经部署的10GbE设备和Hadoop集群中的 10GbE网卡。在日常的IT环境中构建一个简单的Hadoop集群。可以肯定的是，尽管有很多细节需要微调，但其基础是非常简单的。

2、(5)Zookeeper在Hadoop架构中负责应用程序的协调工作，以保持Hadoop集群内的同步工作。 (6)Thrift是一个软件框架，用来进行可扩展且跨语言的服务的开发，最初由Facebook开发，是构建在各种编程语言间无缝结合的、高效的服务。

3、初次启动HDFS集群时，必须对主节点进行格式化处理。注意：格式化指令只需在Hadoop集群初次启动前执行即可。指令：hdfs namenode –format 或 hadoop namenode -format 出现“successfully formatted字样表示格式化成功。

4、先决条件 确保在你集群中的每个节点上都安装了所有必需软件。获取Hadoop软件包。安装 安装Hadoop集群通常要将安装软件解压到集群内的所有机器上。

5、一个基本的Hadoop集群中的节点主要有：Namenode负责协调集群中的数据存储，DataNode存储被拆分的数据块，Jobtracker协调数据计算任务，最后的节点类型是Secondarynamenode，帮助NameNode收集文件系统运行的状态信息。

6、集群搭建形式 Hadoop环境搭建分为三种形式：单机模式、伪分布式模式、完全分布模式 单机模式—— 在一台单机上运行，没有分布式文件系统，而是直接读写本地操作系统的文件系统。