從**上面買了乙個arm的微控制器，上面有一顆基於armv7架構的單核cpu，1g記憶體，4g儲存。但是最主要的，是上面有網絡卡介面，雖然是100m的，但這讓構建集群成為了乙個可能。另外這個比樹莓派更好的是，上面有sata硬碟的介面，這樣，儲存的問題也可以解決。雖然我現在手裡沒有sata 2.5寸的硬碟，但是起碼給了個想象的空間。
很小的一塊板子，表就是casio的ef339，去年部落格大賽的獎品，也是我唯一的一塊表，而且我不擔任任何公職，也不是黨員，不要平我祖墳。
關於作業系統方面，cubieboard本身內建android 4.0.4，連上hdmi在電視上刷微博很爽，40寸的大pad，誰有？但是android不是我們所需要的，可以用linaro系統，for arm的ubuntu。從網上找了乙個國外網友自製的linaro server版，用工具燒進tf(microsd)卡。不比自己本身的android啟動速度快，這個啟動速度比較慢。不過要做好心理準備，tf卡一旦燒了作業系統img上去，就再也不能當儲存用了。
開機啟**
因為公司繫結mac，所以沒有聯網，懶得去找ops做mac繫結了。
測試命令，啟動10個map，每map投擲100次飛鏢，計算pi值。因為主要是看cpu計算能力，sd卡當儲存，肯定拼不過sata硬碟的速度。下圖有cpu資訊和作業系統的資訊。
cpu資訊大圖
連線圖，本身採用hdmi作為顯示輸出，還得去找hdmi轉vga的轉換頭。
arm hadoop伺服器大小，比中南海略大。
最後讓我們回到資料上來，琢磨這種方式其實我最關心的是價效比，主要看多少顆arm v7可以頂一顆intel cpu。因為除去這一點，硬碟，記憶體等等都是必不可少的開銷，用哪種架構都是一樣的。而價效比主要就集中在cpu單價和能耗上。
在64位arm沒有出來以前，就拿arm v7說事吧。
用台式電腦裡的intel做虛擬機器單核1g記憶體做了個對比，hadoop pi 任務對比資料如下。
首先intel和arm的hadoop配置相同，都是hadoop官網的單機，單複製塊預設配置，heapsize均設定為128m。
午休時間有限，只做了pi的測試。而且沒有伺服器上的虛擬機器，沒法測試至強cpu的效能，台式電腦做個大概的參考好了。
測試命令：sudo -u hadoop hadoop jar hadoop-example-1.0.4.jar pi 10 100
第一次第二次
第三次intel i3 2100 1core centos
82.064s
75.992s
81.971s
arm v7 1core ubuntu
173.46s
157.165s
168.397s
讀寫儲存的效率對比，分別順序讀寫200m檔案。
intel+機械硬碟 200m寫，500m讀
arm+sd卡 60m寫，60m讀，可見讀寫硬碟intel占大便宜了，不過因為沒有外掛程式硬碟，所以也不知道arm讀寫效率如何。sd卡就別想了，太慢了，儘管這個sd卡已經算快的了。
且不論讀寫磁碟操作的差距，僅以這個作為計算能力的差距參考，可以看到，大概2-3顆arm v7可以抵的上intel i3 2100裡面的乙個核，那麼大概12顆可以超越一顆i3 2100。i3 2100的功耗每小時大概在50-60瓦左右，而12顆arm v7的功耗每小時不到4瓦。
在我寫這篇作文的時候，i3 2100 大約600多一顆，12顆arm v7大約40美元，折合起來不到300。所以無論從能耗還是**上看，arm cpu還是具備一定優勢的。只是現在64位cpu沒出來，做hadoop伺服器沒有什麼計算優勢，但是拿來當webserver或者儲存伺服器還是綽綽有餘的。
不過我個人覺得，未來用arm伺服器做hadoop伺服器還是極具**的。無論從能耗還是採購成本上，arm都很低廉，至少在我來看，還是很**的。
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