基于arm架构单片机的hadoop服务器尝试

从淘宝上面买了一个arm的单片机，上面有一颗基于ARMv7架构的单核cpu，1G内存，4G存储。但是最主要的，是上面有网卡接口，虽然是100M的，但这让构建集群成为了一个可能。另外这个比树莓派更好的是，上面有sata硬盘的接口，这样，存储的问题也可以解决。虽然我现在手里没有sata 2.5寸的硬盘，但是起码给了个想象的空间。

很小的一块板子，表就是casio的ef339，去年博客大赛的奖品，也是我唯一的一块表，而且我不担任任何公职，也不是党员，不要平我祖坟。

关于操作系统方面，cubieboard本身内置android 4.0.4，连上HDMI在电视上刷微博很爽，40寸的大pad，谁有？但是android不是我们所需要的，可以用linaro系统，for arm的ubuntu。从网上找了一个国外网友自制的linaro server版，用工具烧进TF(microSD)卡。不比自己本身的android启动速度快，这个启动速度比较慢。不过要做好心理准备，TF卡一旦烧了操作系统img上去，就再也不能当存储用了。

昨天晚上在家通过网线用apt-get install 了openjdk6，也下载好了hadoop-1.0.4。今天在公司利用午休时间配置了单机的hadoop环境。并跑了一下pi任务，结果比我想象的要好，先看几张图吧，最后写上测试数据和对比测试数据。

开机启动图

因为公司绑定mac，所以没有联网，懒得去找ops做mac绑定了。

测试命令，启动10个map，每map投掷100次飞镖，计算pi值。因为主要是看cpu计算能力，sd卡当存储，肯定拼不过sata硬盘的速度。下图有cpu信息和操作系统的信息。

cpu信息大图

连线图，本身采用HDMI作为显示输出，还得去找HDMI转VGA的转换头。

arm hadoop服务器大小，比中南海略大。

最后让我们回到数据上来，琢磨这种方式其实我最关心的是性价比，主要看多少颗arm v7可以顶一颗intel cpu。因为除去这一点，硬盘，内存等等都是必不可少的开销，用哪种架构都是一样的。而性价比主要就集中在cpu单价和能耗上。

在64位arm没有出来以前，就拿arm v7说事吧。

用台式机里的intel做虚拟机单核1G内存做了个对比，Hadoop pi 任务对比数据如下。

首先intel和arm的hadoop配置相同，都是hadoop官网的单机，单复制块默认配置，HEAPSIZE均设置为128M。

午休时间有限，只做了pi的测试。而且没有服务器上的虚拟机，没法测试至强CPU的性能，台式机做个大概的参考好了。

测试命令：sudo -u hadoop hadoop jar hadoop-example-1.0.4.jar pi 10 100

读写存储的效率对比，分别顺序读写200M文件。

intel+机械硬盘 200M写，500M读

arm+sd卡 60M写，60M读，可见读写硬盘intel占大便宜了，不过因为没有外挂硬盘，所以也不知道arm读写效率如何。sd卡就别想了，太慢了，尽管这个SD卡已经算快的了。

且不论读写磁盘操作的差距，仅以这个作为计算能力的差距参考，可以看到，大概2-3颗arm v7可以抵的上intel i3 2100里面的一个核，那么大概12颗可以超越一颗i3 2100。i3 2100的功耗每小时大概在50-60瓦左右，而12颗arm v7的功耗每小时不到4瓦。

在我写这篇作文的时候，i3 2100 大约600多一颗，12颗arm v7大约40美元，折合起来不到300。所以无论从能耗还是价格上看，arm cpu还是具备一定优势的。只是现在64位cpu没出来，做hadoop服务器没有什么计算优势，但是拿来当webserver或者存储服务器还是绰绰有余的。

不过我个人觉得，未来用arm服务器做hadoop服务器还是极具诱惑的。无论从能耗还是采购成本上，arm都很低廉，至少在我来看，还是很性感的。