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2019年11月01日 大数据 ⁄ 共 1213字 ⁄ 字号 暂无评论

Apache Hadoop
Apache Hadoop是一种专用于批处理的处理框架。Hadoop是首个在开源社区获得极大关注的大数据框架。基于谷歌有关海量数据处理所发表的多篇论文与经验的Hadoop重新实现了相关算法和组件堆栈,让大规模批处理技术变得更易用。

新版Hadoop包含多个组件,即多个层,通过配合使用可处理批数据:

HDFS:HDFS是一种分布式文件系统层,可对集群节点间的存储和复制进行协调。HDFS确保了无法避免的节点故障发生后数据依然可用,可将其用作数据来源,可用于存储中间态的处理结果,并可存储计算的最终结果。

YARN:YARN是Yet Another Resource Negotiator(另一个资源管理器)的缩写,可充当Hadoop堆栈的集群协调组件。该组件负责协调并管理底层资源和调度作业的运行。通过充当集群资源的接口,YARN使得用户能在Hadoop集群中使用比以往的迭代方式运行更多类型的工作负载。

MapReduce:MapReduce是Hadoop的原生批处理引擎。

批处理模式

Hadoop的处理功能来自MapReduce引擎。MapReduce的处理技术符合使用键值对的map、shuffle、reduce算法要求。基本处理过程包括:

从HDFS文件系统读取数据集

将数据集拆分成小块并分配给所有可用节点

针对每个节点上的数据子集进行计算(计算的中间态结果会重新写入HDFS)

重新分配中间态结果并按照键进行分组

通过对每个节点计算的结果进行汇总和组合对每个键的值进行“Reducing”

将计算而来的最终结果重新写入 HDFS

优势和局限

由于这种方法严重依赖持久存储,每个任务需要多次执行读取和写入操作,因此速度相对较慢。但另一方面由于磁盘空间通常是服务器上最丰富的资源,这意味着MapReduce可以处理非常海量的数据集。同时也意味着相比其他类似技术,Hadoop的MapReduce通常可以在廉价硬件上运行,因为该技术并不需要将一切都存储在内存中。MapReduce具备极高的缩放潜力,生产环境中曾经出现过包含数万个节点的应用。

MapReduce的学习曲线较为陡峭,虽然Hadoop生态系统的其他周边技术可以大幅降低这一问题的影响,但通过Hadoop集群快速实现某些应用时依然需要注意这个问题。

围绕Hadoop已经形成了辽阔的生态系统,Hadoop集群本身也经常被用作其他软件的组成部件。很多其他处理框架和引擎通过与Hadoop集成也可以使用HDFS和YARN资源管理器。

总结

Apache Hadoop及其MapReduce处理引擎提供了一套久经考验的批处理模型,最适合处理对时间要求不高的非常大规模数据集。通过非常低成本的组件即可搭建完整功能的Hadoop集群,使得这一廉价且高效的处理技术可以灵活应用在很多案例中。与其他框架和引擎的兼容与集成能力使得Hadoop可以成为使用不同技术的多种工作负载处理平台的底层基础。

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