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基于大数据分析系统Hadoop的13个开源工具

http://www.tele.hc360.com2014年02月25日11:24 来源:企业网D1netT|T

    【慧聪通信网】Hadoop是由Apache基金会开发的一个大数据分布式系统基础架构,最早版本是2003年原Yahoo!DougCutting根据Google发布的学术论文研究而来。用户可以在不了解分布式底层细节的情况下,轻松地在Hadoop上开发和运行处理海量数据的应用程序。低成本、高可靠、高扩展、高有效、高容错等特性让Hadoop成为最流行的大数据分析系统,然而其赖以生存的HDFS和MapReduce组件却让其一度陷入困境——批处理的工作方式让其只适用于离线数据处理,在要求实时性的场景下毫无用武之地。因此,各种基于Hadoop的工具应运而生,本次为大家分享Hadoop生态系统中最常用的13个开源工具,其中包括资源调度、流计算及各种业务针对应用场景。首先,我们看资源管理相关。

    资源统一管理/调度系统

    在公司和机构中,服务器往往会因为业务逻辑被拆分为多个集群,基于数据密集型的处理框架也是不断涌现,比如支持离线处理的MapReduce、支持在线处理的Storm及Impala、支持迭代计算的Spark及流处理框架S4,它们诞生于不同的实验室,并各有所长。为了减少管理成本,提升资源的利用率,一个共同的想法产生——让这些框架运行在同一个集群上;因此,就有了当下众多的资源统一管理/调度系统,比如Google的Borg、Apache的YARN、Twitter的Mesos(已贡献给Apache基金会)、腾讯搜搜的Torca、FacebookCorona(开源),本次为大家重点介绍ApacheMesos及YARN:

    1.ApacheMesos

    代码托管地址:ApacheSVN

    Mesos提供了高效、跨分布式应用程序和框架的资源隔离和共享,支持Hadoop、MPI、Hypertable、Spark等。

    Mesos是Apache孵化器中的一个开源项目,使用ZooKeeper实现容错复制,使用LinuxContainers来隔离任务,支持多种资源计划分配(内存和CPU)。提供Java、Python和C++APIs来开发新的并行应用程序,提供基于Web的用户界面来提查看集群状态。

    2.HadoopYARN

    代码托管地址:ApacheSVN

    YARN又被称为MapReduce2.0,借鉴Mesos,YARN提出了资源隔离解决方案Container,但是目前尚未成熟,仅仅提供Java虚拟机内存的隔离。

    对比MapReduce1.x,YARN架构在客户端上并未做太大的改变,在调用API及接口上还保持大部分的兼容,然而在YARN中,开发人员使用ResourceManager、ApplicationMaster与NodeManager代替了原框架中核心的JobTracker和TaskTracker。其中ResourceManager是一个中心的服务,负责调度、启动每一个Job所属的ApplicationMaster,另外还监控ApplicationMaster的存在情况;NodeManager负责Container状态的维护,并向RM保持心跳。ApplicationMaster负责一个Job生命周期内的所有工作,类似老的框架中JobTracker。

    Hadoop上的实时解决方案

    前面我们有说过,在互联网公司中基于业务逻辑需求,企业往往会采用多种计算框架,比如从事搜索业务的公司:网页索引建立用MapReduce,自然语言处理用Spark等。本节为大家分享的则是Storm、Impala、Spark三个框架:

    3.ClouderaImpala

    代码托管地址:GitHub

    Impala是由Cloudera开发,一个开源的MassivelyParallelProcessing(MPP)查询引擎。与Hive相同的元数据、SQL语法、ODBC驱动程序和用户接口(HueBeeswax),可以直接在HDFS或HBase上提供快速、交互式SQL查询。Impala是在Dremel的启发下开发的,第一个版本发布于2012年末。

    Impala不再使用缓慢的Hive+MapReduce批处理,而是通过与商用并行关系数据库中类似的分布式查询引擎(由QueryPlanner、QueryCoordinator和QueryExecEngine三部分组成),可以直接从HDFS或者HBase中用SELECT、JOIN和统计函数查询数据,从而大大降低了延迟。

    4.Spark

    代码托管地址:Apache

    Spark是个开源的数据分析集群计算框架,最初由加州大学伯克利分校AMPLab开发,建立于HDFS之上。Spark与Hadoop一样,用于构建大规模、低延时的数据分析应用。Spark采用Scala语言实现,使用Scala作为应用框架。

    Spark采用基于内存的分布式数据集,优化了迭代式的工作负载以及交互式查询。与Hadoop不同的是,Spark和Scala紧密集成,Scala像管理本地collective对象那样管理分布式数据集。Spark支持分布式数据集上的迭代式任务,实际上可以在Hadoop文件系统上与Hadoop一起运行(通过YARN、Mesos等实现)。

    5.Storm

    代码托管地址:GitHub

    Storm是一个分布式的、容错的实时计算系统,由BackType开发,后被Twitter捕获。Storm属于流处理平台,多用于实时计算并更新数据库。Storm也可被用于“连续计算”(continuouscomputation),对数据流做连续查询,在计算时就将结果以流的形式输出给用户。它还可被用于“分布式RPC”,以并行的方式运行昂贵的运算。

    Hadoop上的其它解决方案

    就像前文说,基于业务对实时的需求,各个实验室发明了Storm、Impala、Spark、Samza等流实时处理工具。而本节我们将分享的是实验室基于性能、兼容性、数据类型研究的开源解决方案,其中包括Shark、Phoenix、ApacheAccumulo、ApacheDrill、ApacheGiraph、ApacheHama、ApacheTez、ApacheAmbari。

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责任编辑:王彩屏

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