后Hadoop时代的大数据架构

阅读全文

摘要： 提到大数据分析平台，不得不说Hadoop系统，Hadoop到现在也超过10年的历史了，很多东西发生了变化，版本也从0.x进化到目前的2.6版本。我把2012年后定义成后Hadoop平台时代，这不是说不用Hadoop，而是像NoSQL （Not Only SQL）那样，有其他的选型补充。

提到大数据分析平台，不得不说Hadoop系统，Hadoop到现在也超过10年的历史了，很多东西发生了变化，版本也从0.x进化到目前的2.6版本。我把2012年后定义成后Hadoop平台时代，这不是说不用Hadoop，而是像NoSQL （Not Only SQL）那样，有其他的选型补充。我在知乎上也写过Hadoop的一些入门文章 如何学习Hadoop - 董飞的回答，为了给大家有个铺垫，简单讲一些相关开源组件。

背景篇

• Hadoop: 开源的数据分析平台，解决了大数据（大到一台计算机无法进行存储，一台计算机无法在要求的时间内进行处理）的可靠存储和处理。适合处理非结构化数据，包括HDFS，MapReduce基本组件。

• HDFS：提供了一种跨服务器的弹性数据存储系统。

• MapReduce：技术提供了感知数据位置的标准化处理流程：读取数据，对数据进行映射（Map），使用某个键值对数据进行重排，然后对数据进行化简（Reduce）得到最终的输出。

• Amazon Elastic Map Reduce(EMR)：托管的解决方案，运行在由Amazon Elastic Compute Cloud（EC2）和Simple Strorage Service（S3）组成的网络规模的基础设施之上。如果你需要一次性的或不常见的大数据处理，EMR可能会为你节省开支。但EMR是高度优化成与S3中的数据一起工作，会有较高的延时。

• Hadoop 还包含了一系列技术的扩展系统，这些技术主要包括了Sqoop、Flume、Hive、Pig、Mahout、Datafu和HUE等。
  

  • Pig：分析大数据集的一个平台，该平台由一种表达数据分析程序的高级语言和对这些程序进行评估的基础设施一起组成。

  • Hive：用于Hadoop的一个数据仓库系统，它提供了类似于SQL的查询语言，通过使用该语言，可以方便地进行数据汇总，特定查询以及分析。

  • Hbase：一种分布的、可伸缩的、大数据储存库，支持随机、实时读/写访问。

  • Sqoop：为高效传输批量数据而设计的一种工具，其用于Apache Hadoop和结构化数据储存库如关系数据库之间的数据传输。

  • Flume：一种分布式的、可靠的、可用的服务，其用于高效地搜集、汇总、移动大量日志数据。

  • ZooKeeper：一种集中服务，其用于维护配置信息，命名，提供分布式同步，以及提供分组服务。

• Cloudera：最成型的Hadoop发行版本，拥有最多的部署案例。提供强大的部署、管理和监控工具。开发并贡献了可实时处理大数据的Impala项目。

• Hortonworks：使用了100%开源Apache Hadoop提供商。开发了很多增强特性并提交至核心主干，这使得Hadoop能够在包括Windows Server和Azure在内平台上本地运行。

• MapR：获取更好的性能和易用性而支持本地Unix文件系统而不是HDFS。提供诸如快照、镜像或有状态的故障恢复等高可用性特性。领导着Apache Drill项目，是Google的Dremel的开源实现，目的是执行类似SQL的查询以提供实时处理。

原理篇

数据存储

我们的目标是做一个可靠的，支持大规模扩展和容易维护的系统。计算机里面有个locality（局部性定律），如图所示。从下到上访问速度越来越快，但存储代价更大。

相对内存，磁盘和SSD就需要考虑数据的摆放， 因为性能会差异很大。磁盘好处是持久化，单位成本便宜，容易备份。但随着内存便宜，很多数据集合可以考虑直接放入内存并分布到各机器上，有些基于 key-value, Memcached用在缓存上。内存的持久化可以通过 (带电池的RAM)，提前写入日志再定期做Snapshot或者在其他机器内存中复制。当重启时需要从磁盘或网络载入之前状态。其实写入磁盘就用在追加日志上面 ，读的话就直接从内存。像VoltDB, MemSQL，RAMCloud 关系型又基于内存数据库，可以提供高性能，解决之前磁盘管理的麻烦。

HyperLogLog & Bloom Filter & CountMin Sketch

都是是应用于大数据的算法，大致思路是用一组相互独立的哈希函数依次处理输入。HyperLogLog 用来计算一个很大集合的基数（即合理总共有多少不相同的元素），对哈希值分块计数：对高位统计有多少连续的0；用低位的值当做数据块。BloomFilter,在预处理阶段对输入算出所有哈希函数的值并做出标记。当查找一个特定的输入是否出现过，只需查找这一系列的哈希函数对应值上有没有标记。对于BloomFilter，可能有False Positive，但不可能有False Negative。BloomFilter可看做查找一个数据有或者没有的数据结构（数据的频率是否大于1）。CountMin Sketch在BloomFilter的基础上更进一步，它可用来估算某一个输入的频率（不局限于大于1）。

CAP Theorem

阅读全文