Hadoop平台优化

Hadoop 平台优化

1.     概述

随着企业要处理的数据量越来越大，MapReduce思想越来越受到重视。Hadoop是MapReduce的一个开源实现，由于其良好的扩展性和容错性，已得到越来越广泛的应用。Hadoop作为一个基础数据处理平台，虽然其应用价值已得到大家认可，但仍存在很多问题，以下是主要几个：

（1）     Namenode/jobtracker单点故障。 Hadoop采用的是master/slaves架构，该架构管理起来比较简单，但存在致命的单点故障和空间容量不足等缺点，这已经严重影响了Hadoop的可扩展性。

（2）     HDFS小文件问题。在HDFS中，任何block，文件或者目录在内存中均以对象的形式存储，每个对象约占150byte，如果有1000 0000个小文件，每个文件占用一个block，则namenode需要2G空间。如果存储1亿个文件，则namenode需要20G空间。这样namenode内存容量严重制约了集群的扩展。

（3）     jobtracker同时进行监控和调度，负载过大。为了解决该问题，yahoo已经开始着手设计下一代Hadoop MapReduce（见参考资料1）。他们的主要思路是将监控和调度分离，独立出一个专门的组件进行监控，而jobtracker只负责总体调度，至于局部调度，交给作业所在的client。

（4）     数据处理性能。 很多实验表明，其处理性能有很大的提升空间。Hadoop类似于数据库，可能需要专门的优化工程师根据实际的应用需要对Hadoop进行调优，有人称之为“HadoopPerformance Optimization” (HPO)。

2.  思路

为了提高其数据性能，很多人开始优化Hadoop。总结看来，对于Hadoop，当前主要有几个优化思路：

（1）  从应用程序角度进行优化。由于mapreduce是迭代逐行解析数据文件的，怎样在迭代的情况下，编写高效率的应用程序，是一种优化思路。

（2）  对Hadoop参数进行调优。当前hadoop系统有190多个配置参数，怎样调整这些参数，使hadoop作业运行尽可能的快，也是一种优化思路。

（3） 从系统实现角度进行优化。这种优化难度是最大的，它是从hadoop实现机制角度，发现当前Hadoop设计和实现上的缺点，然后进行源码级地修改。该方法虽难度大，但往往效果明显。

3.  我的方案

3.1 HDFS小文件

解决方案，见文章http://blog.csdn.net/xpmars/article/details/43084309

3.2  单点故障

JobTracker 是 Map-reduce 的集中处理点，存在单点故障。而最新的hadoop2.x版本，采用YARN架构作为资源管理器，Hadoop 2.X自带的HA框架，HDFS和YARN的单点故障均会基于该框架解决，MapReduce On YARN，在这种实现中，每个作业独立使用一个作业跟踪器（ApplicationMaster），彼此之间不再相互影响，不存在单点故障问题。