云上Hadoop的部署结构
在云上部署Hadoop是比较灵活的，可以根据不同的业务目标部署Hadoop集群，笔者总结了在云上的大体部署结构。
经典模式
传统的部署模式如上，线下的机器比较固定，所以一般的节点上会部署Datanode、NodeManager节点。
经典模式2
一般把节点分为：Master Node、Core Node、Task Node。这么部署结构相对灵活，也就是Task Node就部署NodeManager。如果需要添加计算能力，就添加Task Node。且因为Task Node无状态，在缩小集群时也相对简单。（这样就避免了在线下经常出现的，计算与存储不匹配的问题，导致资源浪费）
存储计算分离
在此模式下，数据放在OSS中，可以启动Hadoop集群分析数据。这种模式最大的好处就是Hadoop集群可以用完就释放掉，最大节约成本，E-Mapreduce也会提供按需计费的模式。
在一些常见的业务模式下，用户需要的离线分析只需要在晚上一段时间内完成即可。这样，在半夜启动一个集群，分析OSS已经存放的数据非常合适。
tips:HADOOP-12756 Hadoop会支持读取阿里云的OSS
第一个图的做法是，提供一个OSSFileSystem。第二个图的做法是，底层的HDFS直接代理走到OSS中，把HDFS做成无状态的，这么做的好处就是HDFS可以做一些类似alluxio的功能 ，且对上层完全透明。(目前还没有实现)
云数据共享
当客户有多个集群时，且有很多表时，元数据可以放在RDS(mysql)中，这样用户可以同时保有永久集群，也可以再晚上启动一个临时集群分析数据后释放掉。
用户数据可以放在 OSS或者永久集群中。
VPC模式
这个主要是为了安全，用户的业务、大数据系统全部在一个私有网络中，这个网络默认情况下跟外网是不通的，当然也可以通过技术手段也可以打通。
混合云模式
在当前，客户线下有很多专有系统，这些系统一时半会也不能上云，比如：CRM、ERP、oracle等。但是用户想用云的大数据分析数据。这个时候可以做一个混合云的方案，数据可以直接通过专线上传到云端。
以上的部署结构，都可以混合使用，满足客户自身的需求。
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