HBase和Hadoop的集群类型
1、单机模式
主要用于开发工作，一台机器上运行所有的守护进程，或者一台机器运行多个虚拟机。一般用于评估和测试。
2、小型集群
20台机器以内的集群，不同的机器运行不同的守护进程，适用于数据量和处理请求较少的小型生产环境。
3、中型集群
20到1000台机器集群，3到5个zookeeper节点，适用于成熟的生产环境。
4、大型集群
1000台机器以上的集群，属于超大规模集群了，适用于大规模生产环境。
集群配置举例
1、NameNode/HMaster 常见配置
内存：16~128G
CPU：2*（8~24）核处理器
硬盘：1TB-SATA硬盘+1个元数据备份盘（转速7200R/MIN+）能使用固态更好。
网卡：2*1GB网卡
为了有更好的性能，所有的元数据都缓存在内存中，因此内存需要拥有较快的速度和较好的质量。大内存意为着可以存储更多的文件，从而支持NameNode更大的命名空间。同时NameNode不需要很大的磁盘，小容量的磁盘就可以满足需求，元数据要存储加载到内存中，数据副本以及修改日志存储在磁盘上。
2、ResourceManager
可以运行在NameNode机器上，也可以运行在单独的机器上。硬件配置和NameNode一直，因为只是用于作业分发，因此不需要较大的磁盘和较强的运算能力。
3、DataNode、RegionServer
实际的数据存储于这些节点，因此这些节点需要较大的存储和较强的运算能力。较小的集群可以使用一般的磁盘，内存和CPU，如果集群规模较大，可以考虑：
内存：16~128G
CPU：2*（8~24）核处理器
硬盘：2TB，转速7200
网卡：2*1GB
CDH配置
备选资源：
内存：64~512GB
硬盘：1TB~4TB
CPU：2*（8~24）核CPU，主频2~2.5GHZ
网卡：千、万兆以太网
1、CPU
工作负载核心，推荐DataNode配置为双CPU插槽，配置中等主频的CPU，高端CPU太烧钱，所以我们可以增加数量。
2、电源
耐热性，稳定。
3、内存
需要足量的内存以保证不需要等待数据频繁的装载到内存中，因此8~48G内存比较合适，HBase会使用大量的内存，将文件存放在内存中（如果开启了内存表的话），对于HBase集群，我们需要比单独的Hadoop集群更大的内存。如果HBase开启缓存，Hbase会尝试将整张表缓存在内存中。
4、磁盘
不建议在某台机器上配置很大容量的磁盘，这样当这台机器出现问题，不容易将数据分散到其他机器节点中。必须不能低于SATA 7200转
5、网络
Hadoop或者HBase在执行任务，读取数据和写入数据时，会在节点之间传输数据块，因此建议配置高速的网络和交换机。对于中小集群，1GB/s的网络足矣。对于排序和shuffle这类操作，需要节点间传输大量数据，如果带宽不足，会导致一些节点连接超时，比如RegionServer、Zookeeper。
容量规划
运算公式：T = （S* R）* 1.25
尖叫提示：
S表示存储数据量
R表示副本数
T表示整个集群需要的空间