基于异构arm硬件的Hadoop集群测试
前段时候做了单机版的Hadoop on arm的测试，最近又买了一个新的arm板子，就考虑把他们串起来组一个hadoop集群。而且由于产品更新换代的问题，硬件上是异构的。
namenode是cubieboard一代，采用单核arm v7架构，1G内存，4G板载flash ROM
datanode采用cubietruck，双核armv7，2G内存，8G板载Flash ROM，挂了一个80G的2.5寸磁盘。
两个主板的操作系统均采用Ubuntu server。
nn的操作系统装在SD卡上，把nand分区格式化掉当存储，所谓nand就是flash ROM。
dn操作系统直接刷在nand上，无SD卡，挂载一块硬盘当存储。
怎么把linux安装到nand上这次先不讲，以后单独说。
linaro@namenode:~$ df -h
Filesystem Size Used Avail Use% Mounted on
/dev/mmcblk0p2 1.8G 1.1G 600M 66% /
devtmpfs 408M 4.0K 408M 1% /dev
none 408M 128K 408M 1% /tmp
none 82M 164K 82M 1% /run
none 408M 0 408M 0% /var/tmp
none 5.0M 0 5.0M 0% /run/lock
none 408M 0 408M 0% /run/shm
none 100M 0 100M 0% /run/user
/dev/nand 3.8G 75M 3.5G 3% /opt
linaro@datanode-01:~$ df -h
Filesystem Size Used Avail Use% Mounted on
/dev/root 2.0G 1.3G 648M 67% /
devtmpfs 913M 4.0K 913M 1% /dev
none 4.0K 0 4.0K 0% /sys/fs/cgroup
none 183M 224K 183M 1% /run
none 5.0M 0 5.0M 0% /run/lock
none 913M 0 913M 0% /run/shm
none 100M 0 100M 0% /run/user
/dev/nandc 5.1G 139M 4.7G 3% /opt
/dev/sda1 74G 180M 70G 1% /data
linaro@datanode-01:~$
dd测试一下磁盘性能，nand读写可以忽略不计，flash ROM上读写数据的效率可以用惨不忍睹来性能。写数据只有每秒可怜的5M，读数据每秒7M，逆天的慢。
如果使用磁盘的性能差不多，就可以拼凑出一个超级屌丝的Hadoop集群来用。
写数据性能，没有想象中的快，不过作为一个N年前的80G 2.5寸，5400转的SATA盘，这个成绩不错了。43.2MB/s
linaro@datanode-01:~$ sudo time dd if=/dev/zero of=/data/1GB bs=4096 count=250000
250000+0 records in
250000+0 records out
1024000000 bytes (1.0 GB) copied, 23.7274 s, 43.2 MB/s
0.28user 11.04system 0:23.73elapsed 47%CPU (0avgtext+0avgdata 776maxresident)k
8inputs+2000000outputs (0major+252minor)pagefaults 0swaps
读数据性能超乎意料的好，惊了。338MB/s。
linaro@datanode-01:~$ sudo time dd if=/data/1GB of=/dev/null bs=4096 count=250000
250000+0 records in
250000+0 records out
1024000000 bytes (1.0 GB) copied, 3.02673 s, 338 MB/s
0.19user 2.80system 0:03.03elapsed 98%CPU (0avgtext+0avgdata 776maxresident)k
0inputs+0outputs (0major+252minor)pagefaults 0swaps
如果是这样，那么当成Hadoop服务器肯定是没啥大问题的，本来hadoop就是做一次写入多次读取来用的，写入慢一些不怕，只要读取够快就行了。哪怕做hbase的在线服务也可以将就。
有图有真相
黑色为cubieboard一代，红色板卡为cubietruck，CT下面是80G硬盘
