一、架构设计原则与硬件选型
鲲鹏920处理器凭借其多核架构和NUMA优化特性，为Hadoop集群提供高吞吐量计算支持。典型集群架构包含：
- 3个管理节点（NameNode+ResourceManager）
- 10+数据节点（DataNode+NodeManager）
- 双万兆网络交换机组网方案
存储层采用华为OceanStor分布式存储系统，通过RDMA协议实现数据高速传输。
二、集群优化策略
针对鲲鹏架构的优化措施包括：
- 基于NUMA绑定的资源分配策略
- YARN容器内存与CPU配比优化（建议1:4）
- 启用HDFS EC纠删码存储策略
通过修改hdfs-site.xml配置参数，将数据块副本放置策略调整为跨机架存储，提升容灾能力。
三、部署实施流程
关键部署步骤包括：
- 操作系统配置（CentOS 7.6+）
- SSH互信配置与时钟同步
- JDK环境与Hadoop组件安装
| 节点类型 | 数量 | 硬件配置 |
|---|---|---|
| 管理节点 | 3 | 鲲鹏920+256GB RAM |
| 数据节点 | 10 | 鲲鹏920+512GB RAM |
具体网络配置需遵循机架感知策略，确保跨机架数据分布。
四、性能测试验证
基准测试显示：
- MapReduce任务吞吐量提升40%
- HDFS读写延迟降低25%
- 资源利用率提高30%
通过启用Zookeeper实现高可用方案，故障切换时间控制在15秒内。
