高效传输：大数据服务器的传送技术 (传送大数据服务器)
随着互联网技术的飞速发展，数据量的急剧增长已经成为了大数据时代的一个标志。在这个时代的背景下，建立高效传输的服务器成为了刻不容缓的工作。大数据服务器的传送技术能够大幅度提高数据传输的质量与速度，也可以为商业和科学领域的数据分析与决策提供有力的支撑。在本文中，我们将从以下几个方面介绍大数据服务器传送技术：传输协议、分布式系统、数据压缩与加密、以及传输速度与高可靠数据传输。
传输协议
传输协议是服务器传输数据的协议。大数据服务器在传输过程中通常采用TCP/IP协议。TCP（传输控制协议）协议是一种可靠的数据传输协议，能够保证数据传输的完整性和可靠性。在大数据传输过程中，可靠性是非常重要的，因为丢失数据可能会导致成功的数据挽回。因此，采用TCP协议可以确保数据及时传输，也可以避免数据丢失或损坏的情况。
分布式系统
在大数据传输中，分布式系统可以大幅提高服务器的效率。分布式系统是指将一个任务分成多个子任务并在多个计算机之间进行分配的系统。在传统的计算机系统中，大数据通常会耗费大量的时间和计算机资源，因为一个计算机在处理这些大块数据时可能会产生限制。但是，在分布式计算中，任务可以被分配到多个计算机上进行处理，并在不同的计算机上进行并行计算。这样，传输数据的速度和质量都会得到大幅提高。
数据压缩与加密
在大数据传输过程中，数据的可靠性和安全性都是至关重要的。数据压缩可以帮助减小传输数据的大小并提高传输速度。常见的数据压缩技术有GZip和BZip2压缩。此外，数据传输也需要保证数据的安全性，因此可以采用数据加密的技术。加密技术能够保护数据的安全性，防止数据泄露、篡改和非法访问等问题。
传输速度与高可靠数据传输
在大数据传输中，传输速度和数据可靠性都是非常重要的。对于一个大数据服务器而言，传输速度的快慢直接影响到数据的处理速度和数据分析的效率。因此，大数据服务器需要采用高速传输设备和技术、提高传输速度，以便迅速处理数据和提高数据分析和决策的效率。
同时，高可靠性传输也是非常重要的。高可靠性传输技术可以保证传输的数据完整性和一致性。常见的高可靠性传输技术包括冗余数据传输、数据备份、数据恢复等。这一系列技术的组合使用，既可以提高数据传输速度，同时又能保证数据的完整性，大幅提高了大数据的处理效率和工作效率。
结论
大数据的传输技术是当前数据市场中的一个重要领域。在这个领域中，传输协议、分布式系统、数据压缩和加密以及传输速度与高可靠性传输等技术是核心。在实践中，大数据服务器的传送技术能够为商业和科学领域的数据分析与决策提供有力的支撑，提高数据的处理效率和工作效率，让数据更加富有价值。
相关问题拓展阅读：
在Android中两个进程之间传输大数据，可以使用什么方式实现
《Android开发艺术探索》第二章有很详细的讲解，题主可以去看看。
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不知道题主问的是不是activity之间数据的传递。
大数据传递的话，按照存储量排序的话就是——
serializable
效率当然是反过来的，存的越多操作起来越麻烦。
注意前两种是即时性存储，后三种是永久化存储。
CPU与外设之间数据传送都是通过内存实现的。
外围设备和内存之间的常用数据传送控制方式有四种
(1)程序直接控制方式：就是由用户进程直接控制内存或CPU和外围设备之间的信息传送。这种方式控制者都是用户进程。
(2)中断控制方式：被用来控制外围设备和内存与CPU之间的数据传送。这种方式要求CPU与设备（或控制器）之间有相应的中断请求线，而且在设备控制器的控制状态寄存器的相应的中断允许位。
(3)DMA方式：又称直接存取方式。其基本思想是在外围设备和内存之间开辟直接的数据交换通道。
(4)通道方式：与DMA方式相类似，也是一种以内存为中心，实现设备和内存直接交换数据的控制方式。与之不同的是，在DMA方式中数据传送方向、存放数据内存始址以及传送的数据块长度等都是由CPU控制，而在通道方式中这些都是由专管输入输出的硬件——通道来进行控制。
文件 / 网络 不嫌麻烦用Service Bind AIDL
两台服务器手动部署大数据平台
两台服务器手动部署大数据平台
##### 初始服务器数量
– 2台centos7
##### 建议配置
– 32G(RAM)
– 24cpu
– 10t(SATA)
### 1.环境
– 系统centos7
– jdk：1.8.0_171（64位）
– zookeeper：3.4.8
– spark-2.1.0-bin-hadoop2.6
– kafka_2.10-0.10.2.1
– hadoop-2.7.0
– hbase-1.2.6
– elasticsearch-6.3.0
### 2.系统准备
对应的安装包文件：
elasticsearch-6.3.0.tar.gz
hadoop-2.7.0.tar.gz
hbase-1.2.6-bin.tar.gz
jdk-8u171-linux-x64.tar.gz
kafka_2.10-0.10.2.1.tgz
mysql-5.7.23-1.el7.x86_64.rpm-bundle.tar
spark2.1.0hadoop2.6.tgz.gz
zookeeper-3.4.8.tar.gz
一、 配置好hosts
“`
两台设备的host
ip1 hello1
ip2 hello2
关闭防火墙
systemctl stop firewalld
systemctl disable firewalld
二、机器之间做好免密
1. 在hello1服务器中，cd /root/
2. ssh-keygen -trsa (全部按回车，走默认配置)
3. cat ~/.ssh/id_rsa.pub >> ~/.ssh/authorized_keys
4. chmod 600 ~/.ssh/authorized_keys
5. scp ~/.ssh/authorized_keys root@hello2:~/.ssh/
到此处时可以实现hello1机器上通过root账户登录到hello2中，但从hello2中无法通过免密码登录到hello1服务器。
6. 在hello2服务器中，cd /root/
7. ssh-keygen -trsa (全部按回车，走默认配置)
8. cat ~/.ssh/id_rsa.pub >> ~/.ssh/authorized_keys
9. scp ~/.ssh/authorized_keys root@hello1:~/.ssh/
到此处时可以实现hello1机器与hello2机器之间免密码互通
三、建立一个用户操作elasticsearch用户，后期所有安装软件放在该目录下（当前使用root账户安装）
1.添加用户：
useradd -m -s /bin/bash es
2.为该用户设置密码：
password es
四、安装JDK
如果系统自带openjdk，先将其卸载掉！
1.创建jdk安装路径(hello1、hello2都执行)
执行： mkdir /usr/java
2.解压缩jdk到安装目录
执行： tar -zxvf jdk-8u171-linux-x64.tar.gz -C /usr/java/
3.添加环境变量
vi /etc/profile,添加以下语句
export JAVA_HOME=/usr/java/jdk1.8.0_171
export CLASSPATH=.:$JAVA_HOME/lib/dt.jar:$JAVA_HOME/lib/tools.jar
export PATH=$PATH:$JAVA_HOME/bin
执行：source /etc/profile
4.复制安装包和数据目录到hello2
scp -r /usr/java/jdk1.8.0_171 hello2:/usr/java/
scp /etc/profile hello2:/etc/
登录到hello2上，进入/home/es目录
执行： source /etc/profile
5、验证：
两台服务器上分别执行： java -version,查看输出的版本是否与安装的版本一致。
五、安装mysql
1.如果centos系统中自带mariadb，先卸载mariadb。
2.解压mysql安装包程序
执行：tar -xvf mysql-5.7.23-1.el7.x86_64.rpm-bundle.tar
3.依次安装里面rpm包组建
rpm -ivh mysql-community-common-5.7.23-1.el7.x86_64.rpm
rpm -ivh mysql-community-libs-5.7.23-1.el7.x86_64.rpm
rpm -ivh mysql-community-client-5.7.23-1.el7.x86_64.rpm
rpm -ivh mysql-community-server-5.7.23-1.el7.x86_64.rpm
rpm -ivh mysql-community-devel-5.7.23-1.el7.x86_64.rpm
4.启动MySQL
执行： systemctl start mysqld
5.登录mysql服务器
这种方式安装好后，会再my.cnf文件中自动生成一个密码，
执行：cat /var/log/mysqld.log | grep password， 出现如下记录：
T01:58:11.863301Z 1 A temporary password is generated for root@localhost: m-NdrSG4ipuO
其中“m-NdrSG4ipuO”为mysql root账户的初始密码。
登录：
执行： mysql -uroot -p
输入密码： m-NdrSG4ipuO，即可进入mysql服务器。
后续可自行修改root密码，创建新账户等操作。
六、安装zookeeper
1.解压zookeeper安装包到指定目录（/home/es）
tar -zxvf zookeeper-3.4.8.tar.gz -C /home/es
2.创建程序软连接
cd /home/es/
ln -s zookeeper-3.4.8 zookeeper
3.添加执行路径环境
vi /etc/profile
添加
export ZOOKEEPER_HOME=/home/es/zookeeper
export PATH=$PATH:$ZOOKEEPER_HOME/bin
执行
source /etc/profile
4.修改配置文件
cd /home/es/zookeeper
cp conf/zoo_sample.cfg conf/zoo.cfg
在/home/data下创建对应的zookeeper数据存储目录
mkdir /home/data/zookeeper
mkdir /home/data/zookeeper/data
mkdir /home/data/zookeeper/log
修改配置文件：conf/zoo.cfg，添加以下语句
dataDir=/home/data/zookeeper/data
dataLogDir=/home/data/zookeeper/log
server.1=hello1:2888:3888
server.2=hello2:2888:3888
5.创建server表示符文件
touch /home/data/zookeeper/data/myid
echo echo 1>/home/data/zookeeper/data/myid
6.复制安装包和数据目录到hello2
scp -r /home/es/zookeeper-3.4.8 es@hello2:/home/es
scp -r /home/data/zookeeper es@hello2:/home/data
scp /etc/profile es@hello2:/etc
登录到hello2上
cd /home/es
ln -s zookeeper-3.4.8 zookeeper
echo echo 2>/home/data/zookeeper/data/myid
执行
source /etc/profile
7.两台机器上分别执行
zkServer.sh start
8.验证
jps | grep QuorumPeerMain,查看是否有该进程
zkServer.sh status,查看服务状态
六、安装kafka
1.解压kafka安装包到指定目录（/home/es）
tar -zxvf kafka_2.10-0.10.2.1.tgz -C /home/es
2.创建程序软连接
cd /home/es/
ln -s kafka_2.10-0.10.2.1 kafka
3.修改配置文件
备份：
cp config/server.properties config/server.properties.bak
创建kafka日志目录：
mkdir /home/data/kafka
mkdir /home/data/kafka/kafka-logs
修改:config/server.properties,具体对应字段如下：
broker.id=0
delete.topic.enable=true
num.network.threads=10
num.io.threads=32
socket.send.buffer.bytes=102400
socket.receive.buffer.bytes=102400
socket.request.max.bytes=
log.dirs=/home/data/kafka/kafka-logs
num.partitions=1
num.recovery.threads.per.data.dir=1
log.retention.hours=168
log.segment.bytes=
log.retention.check.interval.ms=300000
zookeeper.connect=hello1:2181,hello2:2181
zookeeper.connection.timeout.ms=6000
6.复制安装包和数据目录到hello2
scp -r /home/es/kafka_2.10-0.10.2.1 es@hello2:/home/es
scp -r /home/data/kafka es@hello2:/home/data
修改hello2中的配置
登录到hello2上，cd /home/es/kafka,修改config/server.properties中broker.id值为2.
7.启动kafka
在两台机器的/home/es/kafka中，创建一个日志存放目录：mkdir start_log，执行以下命令：
nohup bin/kafka-server-start.sh config/server.properties > start_log/kafka_start_log 2>&1 &
8.验证运行情况
jps | grep Kafka,查看进程
通过kafka命令查看topic。
七、安装hadoop
1.解压hadoop安装包到指定目录（/home/es）
tar -zxvf hadoop-2.7.0.tar.gz -C /home/es
2.创建程序软连接
cd /home/es/
ln -s hadoop-2.7.0 hadoop
3.创建数据存放目录
mkdir /home/data/hadoop
mkdir /home/data/hadoop/tmp
mkdir /home/data/hadoop/dfs
mkdir /home/data/hadoop/dfs/data
mkdir /home/data/hadoop/dfs/name
4.修改配置文件
修改/home/es/hadoop/etc/hadoop/core-site.xml
fs.defaultFS
hadoop.tmp.dir
file:/home/data/hadoop/tmp
io.file.buffer.size
修改/home/es/hadoop/etc/hadoop/hdfs-site.xml
dfs.namenode.name.dir
file:/home/data/hadoop/dfs/name
dfs.datanode.data.dir
file:/home/data/hadoop/dfs/data
dfs.replication
2
dfs.namenode.secondary.http-address
hello1:9001
dfs.webhdfs.enabled
true
修改/home/es/hadoop/etc/hadoop/mapred-site.xml
mapreduce.framework.name
yarn
mapreduce.jobhistory.address
hello1:10020
mapreduce.jobhistory.webapp.address
hello1:19888
修改/home/es/hadoop/etc/hadoop/yarn-site.xml
yarn.nodemanager.aux-services
mapreduce_shuffle
yarn.nodemanager.auxservices.mapreduce.shuffle.class
org.apache.hadoop.mapred.ShuffleHandler
yarn.resourcemanager.address
hello1:8032
yarn.resourcemanager.scheduler.address
hello1:8030
yarn.resourcemanager.resource-tracker.address
hello1:8031
yarn.resourcemanager.admin.address
hello1:8033
yarn.resourcemanager.webapp.address
hello1:8088
yarn.nodemanager.resource.memory-mb
配置/home/es/hadoop/etc/hadoop目录下hadoop-env.sh、yarn-env.sh的JAVA_HOME（不设置的话，启动不了）
export JAVA_HOME=/usr/java/jdk1.8.0_171
配置/home/es/hadoop/etc/hadoop目录下的slaves，删除默认的localhost，增加2个从节点，
hello1
hello2
5、将配置好的Hadoop复制到各个节点对应位置上，通过scp传送
scp -r /home/es/hadoop-2.7.0 hello2:/home/es/
scp -r /home/data/hadoop hello2:/home/data/
登录到hello2上，进入/home/es目录
执行： ln -s hadoop-2.7.0 hadoop
6、格式化nameNode及启动hadoop
在主服务器启动hadoop，从节点会自动启动，进入/home/es/hadoop目录
初始化，输入命令，bin/hdfs namenode -format
全部启动in/start-all.sh，也可以分开in/start-dfs.sh、in/start-yarn.sh
输入命令，jps，可以看到相关信息
7、验证hadoop运行情况
浏览器打开
浏览器打开
8、添加hadoop环境变量到/etc/profile
export HADOOP_HOME=/home/es/hadoop export PATH=$PATH:$HADOOP_HOME/in
export PATH=$PATH:$HADOOP_HOME/bin
export HADOOP_COMMON_LIB_NATIVE_DIR=$HADOOP_HOME/lib/native
export HADOOP_OPTS=”-Djava.library.path=$HADOOP_HOME/lib/native”
执行： source /etc/profile
八、安装Hbase
1.解压hbase安装包到指定目录（/home/es）
tar -zxvf hbase-1.2.6-bin.tar.gz -C /home/es
2.创建程序软连接
cd /home/es/
ln -s hbase-1.2.6 hbase
3.添加hbase环境变量到/etc/profile
export HBASE_HOME=/home/es/hbase
export PATH=$HBASE_HOME/bin:$PATH
执行：source /etc/profile
4.修改HBASE配置文件
vi /home/es/hbase/conf/hbase-env.sh
增加： export JAVA_HOME=/usr/java/jdk1.8.0_171
修改： export HBASE_MANAGES_ZK=false
vi /home/es/hbase/conf/hbase-site.xml
修改类容：
hbase.rootdir
hbase.cluster.distributed
true
hbase.zookeeper.quorum
hello1,hello2
hbase.zookeeper.property.dataDir
/home/es/hbase/zookeeper
配置regionservers，vi /home/es/hbase/conf/regionservers
去掉默认的localhost，加入hello1、hello2
5、将配置好的hbase复制到各个节点对应位置上，通过scp传送
scp -r /home/es/hbase-1.2.6 hello2:/home/es/
scp /etc/profile hello2:/etc/
登录到hello2上，进入/home/es目录
执行： ln -s hbase-1.2.6 hbase
source /etc/profile
6、hbase的启动
hello1中执行： start-hbase.sh
7、验证hbase运行情况
输入jps命令查看进程是否启动成功，若 hello1上出现HMaster、HRegionServer、HQuormPeer，hello2上出现HRegionServer、HQuorumPeer，就是启动成功了。
输入hbase shell 命令 进入hbase命令模式，输入status命令，查看运行状态。
在浏览器中输入
就可以在界面上看到hbase的配置
注意事项：
正常安装后，创建普通不带压缩表可以正常读写，当使用snappy进行压缩创建表时，该表无法再regionServer中启动！
解决方法：
1.在hbase-site.xml文件中添加一下属性
hbase.regionserver.codecs
snappy
2.每台机器中将hadoop_native.zip解压缩到hbase安装目录的lib下，执行 unzip hadoop_native.zip $HBASE_HOME/lib/
3.在$HBASE_HOME/conf/hbase-env.sh 中添加：export HBASE_LIBRARY_PATH=/home/es/hbase/lib/native
4.重启Hbase服务即可
九、Spark安装
1.解压hbase安装包到指定目录（/home/es）
tar -zxvf spark2.1.0hadoop2.6.tgz.gz -C /home/es
2.创建程序软连接
cd /home/es/
ln -s spark2.1.0hadoop2.6 spark
3.修改配置文件
mv /home/es/spark/conf/spark-env.sh.template /home/es/spark/conf/spark-env.sh
vi /home/es/spark/conf/spark-env.sh
修改对应配置：
export JAVA_HOME=/usr/java/jdk1.8.0_171
export SPARK_MASTER_IP=hello1
export SPARK_MASTER_PORT=7077
export SPARK_LOCAL_IP=hello1
修改slaves文件
mv /home/es/spark/conf/slaves.template /home/es/spark/conf/slaves
vi /home/es/spark/conf/slaves
将localhost修改成：
hello1
hello2
5、将配置好的hbase复制到各个节点对应位置上，通过scp传送
scp -r /home/es/spark2.1.0hadoop2.6 hello2:/home/es/
登录到hello2上，进入/home/es目录
执行： ln -s spark2.1.0hadoop2.6 spark
在hello2中修改/home/es/spark/conf/spark-env.sh
export JAVA_HOME=/usr/java/jdk1.8.0_171
export SPARK_MASTER_IP=hello1
export SPARK_MASTER_PORT=7077
export SPARK_LOCAL_IP=hello2
6、启动spark
cd /home/es/spark
执行： in/start-all.sh
7、检测执行结果
jps | grep Worker,看是否有相应的进程。
十、安装elasticsearch
由于elasticsearch，用root账户无法启动，故该组件用es账户安装
1、切换到es账户： su es
2、解压hbase安装包到指定目录（/home/es）
tar -zxvf elasticsearch-6.3.0.tar.gz -C /home/es/
创建程序软连接
cd /home/es/
ln -s elasticsearch-6.3.0 elasticsearch
3、修改配置文件
vi /home/es/elasticsearch/config/elasticsearch.yml
# 集群的名字
cluster.name: crrc-health
# 节点名字
node.name: node-1
# 数据存储目录（多个路径用逗号分隔）
path.data: /home/data1/elasticsearch/data
# 日志目录
path.logs: /home/data1/elasticsearch/logs
#本机的ip地址
network.host: hello1
#设置集群中master节点的初始列表，可以通过这些节点来自动发现新加入集群的节点
discovery.zen.ping.unicast.hosts:
# 设置节点间交互的tcp端口（集群）,(默认9300)
transport.tcp.port: 9300
# 监听端口（默认）
http.port: 9200
# 增加参数，使head插件可以访问es
http.cors.enabled: true
http.cors.allow-origin: “*”
4、创建elasticsearch数据和存储目录
mkdir /home/data1/elasticsearch
mkdir /home/data1/elasticsearch/data
mkdir /home/data1/elasticsearch/logs
5、修改linux系统的默认硬限制参数
切换至root用户： su root
vim /etc/security/limits.conf
添加：
es soft nofile 65536
es hard nofile 65536
退出es登录，重新用es账户登录，使用命令：ulimit -Hn查看硬限制参数。
vi /etc/sysctl.conf
添加：
vm.max_map_count=655360
执行：
sysctl -p
6、将配置好的elasticsearch复制到各个节点对应位置上，通过scp传送
scp -r /home/es/elasticsearch-6.3.0 hello2:/home/es/
scp -r /home/data1/elasticsearch hello2:/home/data1/
登录到hello2上，进入/home/es目录
执行： ln -s elasticsearch-6.3.0 elasticsearch-6.3.0
在hello2中修改/home/es/elasticsearch/config/elasticsearch.yml
修改： network.host: hello2
7、启动elasticsearch
使用es账户
执行：
/home/es/elasticsearch/bin/elasticsearch -d
8、验证
控制台中输入：curl
传送大数据服务器的介绍就聊到这里吧，感谢你花时间阅读本站内容，更多关于传送大数据服务器,高效传输：大数据服务器的传送技术,在Android中两个进程之间传输大数据，可以使用什么方式实现,两台服务器手动部署大数据平台的信息别忘了在本站进行查找喔。
