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Hadoop是一個(gè)由Apache基金會(huì)開發(fā)的分布式系統(tǒng)基礎(chǔ)架構(gòu)。開發(fā)人員可以在不了解分布式底層細(xì)節(jié)的情況下開發(fā)分布式程序，充分利用集群的威力進(jìn)行高速并行運(yùn)算以及海量數(shù)據(jù)的分布式存儲(chǔ)。Hadoop大數(shù)據(jù)技術(shù)架構(gòu)如圖1所示。

圖1　Hadoop大數(shù)據(jù)技術(shù)架構(gòu)

然而，Hadoop不是一個(gè)孤立的技術(shù)，而是一套完整的生態(tài)圈，如圖2所示。在這個(gè)生態(tài)圈中，Hadoop最核心的組件就是分布式文件系統(tǒng)HDFS和分布式計(jì)算框架MapReduce。HDFS為海量的數(shù)據(jù)提供了存儲(chǔ)，是整個(gè)大數(shù)據(jù)平臺(tái)的基礎(chǔ)，而MapReduce則為海量的數(shù)據(jù)提供了計(jì)算能力。在它們之上有各種大數(shù)據(jù)技術(shù)框架，包括數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)Hive、流式計(jì)算Storm、數(shù)據(jù)挖掘工具M(jìn)ahout和分布式數(shù)據(jù)庫(kù)HBase。此外，ZooKeeper為Hadoop集群提供了高可靠運(yùn)行的框架，保證Hadoop集群在部分節(jié)點(diǎn)宕機(jī)的情況下依然可靠運(yùn)行。Sqoop與Flume分別是結(jié)構(gòu)化與非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)采集工具，通過它們可以將海量數(shù)據(jù)抽取到Hadoop平臺(tái)上，進(jìn)行后續(xù)的大數(shù)據(jù)分析。

圖2　Hadoop大數(shù)據(jù)生態(tài)圈

Cloudera與Hortonworks是大數(shù)據(jù)的集成工具，它們將大數(shù)據(jù)技術(shù)的各種組件集成在一起，簡(jiǎn)化安裝、部署等工作，并提供統(tǒng)一的配置、管理、監(jiān)控等功能。Oozie是一個(gè)業(yè)務(wù)編排工具，我們將復(fù)雜的大數(shù)據(jù)處理過程解耦成一個(gè)個(gè)小腳本，然后用Oozie組織在一起進(jìn)行業(yè)務(wù)編排，定期執(zhí)行與調(diào)度。

01分布式文件系統(tǒng)

過去，我們用諸如DOS、Windows、Linux、UNIX等許多系統(tǒng)來(lái)在計(jì)算機(jī)上存儲(chǔ)并管理各種文件。與它們不同的是，分布式文件系統(tǒng)是將文件散列地存儲(chǔ)在多個(gè)服務(wù)器上，從而可以并行處理海量數(shù)據(jù)。

Hadoop的分布式文件系統(tǒng)HDFS如圖3所示，它首先將服務(wù)器集群分為名稱節(jié)點(diǎn)(NameNode)與數(shù)據(jù)節(jié)點(diǎn)(DataNode)。名稱節(jié)點(diǎn)是控制節(jié)點(diǎn)，當(dāng)需要存儲(chǔ)數(shù)據(jù)時(shí)，名稱節(jié)點(diǎn)將很大的數(shù)據(jù)文件拆分成一個(gè)個(gè)大小為128MB的小文件，然后散列存儲(chǔ)在其下的很多數(shù)據(jù)節(jié)點(diǎn)中。當(dāng)Hadoop需要處理這個(gè)數(shù)據(jù)文件時(shí)，實(shí)際上就是將其分布到各個(gè)數(shù)據(jù)節(jié)點(diǎn)上進(jìn)行并行處理，使性能得到大幅提升。

圖3　分布式文件系統(tǒng)HDFS

同時(shí)，每個(gè)小文件在存儲(chǔ)時(shí)，還會(huì)進(jìn)行多節(jié)點(diǎn)復(fù)制(默認(rèn)是3節(jié)點(diǎn)復(fù)制)，一方面可以并行讀取數(shù)據(jù)，另一方面可以保障數(shù)據(jù)的安全，即任何一個(gè)節(jié)點(diǎn)失效，數(shù)據(jù)都不會(huì)丟失。當(dāng)一個(gè)節(jié)點(diǎn)宕機(jī)時(shí)，如果該節(jié)點(diǎn)的數(shù)據(jù)不足3份，就會(huì)立即發(fā)起數(shù)據(jù)復(fù)制，始終保持3節(jié)點(diǎn)的復(fù)制。正因?yàn)榫哂羞@樣高可靠的文件存儲(chǔ)，Hadoop的部署不需要備份，也不需要磁盤鏡像，在Hadoop集群的各個(gè)節(jié)點(diǎn)中掛載大容量的磁盤并配置Raid0就可以了。

02分布式計(jì)算框架

Hadoop的另一個(gè)關(guān)鍵組件是分布式計(jì)算框架MapReduce，它將海量數(shù)據(jù)的處理分布到許多數(shù)據(jù)節(jié)點(diǎn)中并行進(jìn)行，從而提高系統(tǒng)的運(yùn)行效率。

MapReduce計(jì)算詞頻的處理過程如圖4所示。在這個(gè)過程中，首先輸入要處理的數(shù)據(jù)文件，經(jīng)過Splitting將其拆分到各個(gè)節(jié)點(diǎn)中，并在這些節(jié)點(diǎn)的本地執(zhí)行Mapping，將其制作成一個(gè)Map。不同的任務(wù)可以設(shè)計(jì)不同的Map。譬如，現(xiàn)在的任務(wù)是計(jì)算詞頻，因此該Map的key是不同的詞，value是1。這樣，在后續(xù)的處理過程中，將相同詞的1加在一起就是該詞的詞頻了。

圖4　分布式計(jì)算框架MapReduce

Mapping操作執(zhí)行完以后，就開始Shuffling操作。它是整個(gè)執(zhí)行過程中效率最差的部分，需要在各個(gè)節(jié)點(diǎn)間交換數(shù)據(jù)，將同一個(gè)詞的數(shù)據(jù)放到同一個(gè)節(jié)點(diǎn)上。如何有效地降低交換的數(shù)據(jù)量成為優(yōu)化性能的關(guān)鍵。接著，在每個(gè)節(jié)點(diǎn)的本地執(zhí)行Reducing操作，將同一個(gè)詞的這些1加在一起，就得到了詞頻。最后，將分布在各個(gè)節(jié)點(diǎn)的結(jié)果集中到一起，就可以輸出了。

整個(gè)計(jì)算有6個(gè)處理過程，那么為什么它的名字叫MapReduce呢?因?yàn)槠渌幚磉^程都被框架封裝了，開發(fā)人員只需要編寫Map和Reduce過程就能完成各種各樣的數(shù)據(jù)處理。這樣，技術(shù)門檻降低了，大數(shù)據(jù)技術(shù)得以流行起來(lái)。

03優(yōu)缺點(diǎn)

與傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫(kù)相比，MapReduce分布式計(jì)算雖然有無(wú)與倫比的性能優(yōu)勢(shì)，但并不適用于所有場(chǎng)景。MapReduce沒有索引，它的每次計(jì)算都是“暴力全掃描”，即將整個(gè)文件的所有數(shù)據(jù)都掃描一遍。如果要分析的結(jié)果涉及該文件80%以上的數(shù)據(jù)，與關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)相比，能獲得非常優(yōu)異的性能。如果只是為了查找該文件中的某幾十條記錄，那么它既耗費(fèi)資源，性能也沒有關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)好。因此，MapReduce的分布式計(jì)算更適合在后臺(tái)對(duì)批量數(shù)據(jù)進(jìn)行離線計(jì)算，即一次性對(duì)海量數(shù)據(jù)進(jìn)行分析、整理與運(yùn)算。它并不適用于在前臺(tái)面向終端用戶的在線業(yè)務(wù)、事務(wù)處理與隨機(jī)查詢。

同時(shí)，MapReduce更適合對(duì)大數(shù)據(jù)文件的處理，而不適合對(duì)海量小文件的處理。因此，當(dāng)要處理海量的用戶文檔、圖片、數(shù)據(jù)文件時(shí)，應(yīng)當(dāng)將其整合成一個(gè)大文件(序列文件)，然后交給MapReduce處理。唯有這樣才能充分發(fā)揮MapReduce的性能。

本文摘編自《架構(gòu)真意：企業(yè)級(jí)應(yīng)用架構(gòu)設(shè)計(jì)方法論與實(shí)踐》，經(jīng)出版方授權(quán)發(fā)布。