作者: Dong | 新浪微博： 西成懂 | 可以转载, 但必须以超链接形式标明文章原始出处和作者信息及版权声明 网址:http://dongxicheng.org/mapreduce-nextgen/hadoope-every-day/ 本博客的文章集合:http://dongxicheng.org/recommend/ 重大消息：我的Hadoop新书
作者:Dong | 新浪微博：西成懂 | 可以转载, 但必须以超链接形式标明文章原始出处和作者信息及版权声明
网址:http://dongxicheng.org/mapreduce-nextgen/hadoope-every-day/
本博客的文章集合:http://dongxicheng.org/recommend/
【每日一讨论】之计算框架（2013-5-21）
就计算框架而言，Hadoop目前比较成熟的只有离线计算框架MapReduce（通常运行时间在1min以上），以及构建在MapReduce之上支持sql的Hive。随着发展，实时计算（通常运行时间在0~5s）有了需求，于是诞生了仿照Google dremel实现的Apache Drill和Cloduera impala，Twitter的Storm和Yahoo！的S4，以及通过优化MapReduce实现的spark，和构建在spark之上支持sql的shark，但是，这些开源系统目前为止尚不稳定，尽管Impala前几天发布了1.0版本，但仍存在很多问题，这些系统中，已经开始投入使用的是Storm（至少淘宝在大规模使用）。
【每日一讨论】之下一代Hadoop（2013-5-22）
下一代Hadoop主要由分布式文件系统HDFS和资源管理系统YARN组成，其中HDFS支持多个NameNode水平扩展和HA，也被称为“HDFS Federation”；YARN是在第一代MapReduce演化而来的，它是一个资源管理系统，之上可以运行多种计算框架，包括MapReduce、Storm、Spark、Tez等，带来的好处包括更好的扩展性、支持多种计算框架等，当前各种计算框架正在往YARN上转移，将来，YARN将变成一个云操作系统，或者称为“轻量级弹性计算平台”，所以计算框架将运行在YARN之上，由YARN统一管理和调度。
【每日一讨论】之下一代Hadoop带来的好处（2013-5-23）
昨天谈到，下一代Hadoop由HDFS Federation和YARN组成，今天重点说一下YARN。YARN是一个资源统一管理系统，相比与MRv1，带来的好处包括：更好的扩展性、可用性、支持多种计算框架等，前两个特性，很多中小公司用不到，毕竟集群规模不大，仅使用MRv1也不会遇到扩展性和可用性的问题，重点说一下第三个特性，MRv1仅支持MapReduce一种离线计算框架，应用场景非常有限。而YARN则不同，它是一个轻量级弹性计算平台，很多新型计算框架只能运行在YARN上（不能独立运行），比如DAG计算框架Tez、实时计算框架Spark（也可运行在另一种资源管理系统Mesos之上），即使现有的计算框架，比如MapReduce（已经支持）、Storm、MPI，也正在转移到YARN上运行。关于YARN的学习，可参考：http://955.cc/dHM2。
【每日一讨论】之MapReduce Shuffle优化方法（2013-5-24）
MapReduce的性能瓶颈之一在于Shuffle阶段，Shuffle阶段采用了C/S模型，Reduce Task作为Client端从各个Map Task所在节点上（装有一个Http Server）拉取数据。因此，shuffle优化优化可分为两个方面，一是对Server端优化，通常用Netty代替Jetty（1.0中采用）作为Http Server，以提高并发性能；二是Client端优化，常用方法是将Shuffle从Reduce Task中独立出来，让其不再占用槽位，这样可交错使用IO和CPU，进而提高资源利用率。关于Shuffle阶段的详细过程分析可参考最新Hadoop内幕书籍《Hadoop技术内幕：深入解析MapReduce架构设计与实现原理》（http://hadoop123.com/）中的第8.4节“Reduce Task内部实现 ”和8.5节”Map/Reduce Task优化“。
【每日一讨论】之Hadoop 1.0与Hadoop 2.0（2013-5-31）
Hadoop 1.0：对应版本为apache 1.x和cdh3，主要由HDFS和MapReduce构成，当前是稳定版，各大公司普遍采用这一版本；Hadoop 2.0：对应版本为apache 0.23.x，2.x和cdh4，主要由HDFS、MapReduce和YARN构成，其中HDFS解决了HA，YARN支持多种计算框架，目前尚不稳定，只发布了alpha版本，预计一年左右会出现稳定版（目前是alpha版，过段时间belta版，最后是稳定版），目前只有很少的公司尝试性使用或者测试用。如果想学习或使用Hadoop，推荐使用最新版本的1.1.x版本或者cdh3u6，这两个版本属于不同发行版（不同之处对比可阅读：http://dongxicheng.org/mapreduce-nextgen/how-to-select-hadoop-versions/），但是包含的功能一致。尽管Hadoop 2.0采用了新的架构，但是很多模块仍重用了1.0的，比如Map Task和Reduce Task实现，调度器实现（包括FIFO、Fair Scheduler 和Capacity Scheduler）等，对于Hadoop 1.0尚未搞透的同学，不提倡直接学习2.0，因为2.0学习难度远大于1.0. 对于Hadoop初学者，一定要多动手实践，如果不知如何开始，那就从搭建一个Hadoop集群开始吧，对于有一定基础的Hadoop学习者，如果想进一步学习Hadoop内部实现，可参考最新Hadoop畅销书籍《Hadoop技术内幕：深入解析MapReduce架构设计与实现原理》（前三章试读已经放到群共享里了。该书链接：http://955.cc/dYzX）
【每日一讨论】之如何规划属于自己的Hadoop发展道路（2013-6-3）
这次仅是我个人片面之词，供Hadoop初学者和迷茫着借鉴。通常而言，选择Hadoop作为自己未来的方向，可有两个选择方向：Hadoop应用程序开发和Hadoop内核优化，前面侧重于Hadoop之上的应用，比如利用Hadoop进行数据分析，推荐和数据挖掘算法的开发等，后者侧重Hadoop系统本身，通常根据实际遇到的问题开发一些新特性或者修复Hadoop bug等，当然也会为应用开发者提供技术指导。不管选择哪一个方向，都需要从Hadoop基础学习，而Hadoop是一个实践性很强的技术，因此必须多实践，如果你还不知道从何学起，那么就先从搭建一个Hadoop集群开始吧，然后使用它，玩弄它，感受它，之后可以尝试编写MapReduce程序，阅读一些入门书籍，比如Hadoop权威指南等，学习过程中，一定要多实践多交流，努力给自己创造一个良好的Hadoop学习氛围。如果你已经入门了，不管是Hadoop应用开发还是Hadoop内核开发，都要努力了解Hadoop内部实现原理（技术内幕）。
【每日一讨论】之Hadoop 2.0离稳定到底还有多远？（2013-6-6）
Hadoop 2.0（对应版本为apache 0.23.x，2.x和cdh4）是下一代Hadoop，采用了全新的架构和软件设计，目前apache官方仍处于alpha版，而cloudera早就发布了cdh4系列，并声称是稳定版，可以线上使用。实际上，cdh4的所有代码和补丁来自apache官方，只不过是提前将一些补丁打入自己的版本，但它并没有经过严格的测试，cloudera声称cdh4稳定是不太可靠的，毕竟apache版本才处于alpha版（而apache每次发布版本时，都会说明在多少节点的线上集群上得到试用）。究其原因，可能是Hadoop发行版之间竞争过于激烈，都想第一时间抢夺市场导致的。据Hadoop负责人介绍（http://955.cc/evdX），hadoop 2.0 beta版将在2个月后发布，而稳定版将在3个月后发布，按照软件总是延期的理论，我们可以乐观推测6个月后，也就是年底，2.0版本可以稳定，届时可以在线上环境中使用。
【每日一讨论】之常见开源系统的问题域（2013-6-7）
在Hadoop生态系统或者周边开源系统中，存在大量的数据计算相关的系统，包括MapReduce、Hive、Pig、Impala、Storm、Spark等，它们之间到底什么关系，是替代还是互补呢？个人认为，这些系统共同构建了一个良好的生态系统，他们各有自己对应的问题域，互补解决各类问题。根据Cloudera对系统的划分，按照时间指标可分为四个种类，划分标准与对应的系统分别是(1)实时应用场景(0~5s)：Storm、S4、Cloudera Impala，Apache Drill等；(2)交互式场景（5s~1m）：这种场景通常能要求必须支持SQL，则可行系统有：Cloudera Impala、Apache Drill、Shark等；(3)非交互式场景（1m~1h）：通常运行时间较长，处理数据量较大，对容错性和扩展性要求较高，可行系统有：MapReduce、Hive、Pig、Stinger等；(4)批处理场景（1h+）：通常运行时间很长，处理数据量很大，对容错性和扩展性要求很高，可行系统有：MapReduce、Hive、Pig、Stinger等。
【每日一讨论】几个学习Hadoop必须知道的资料（2013-6-8）
今天给大家介绍几个学习Hadoop必须知道的资料，这些资料大部分是英文的。（1）博客：cloudera和hortonworks的官方博客，从这两个博客里，你可以了解最新的Hadoop动态，博客地址：http://blog.cloudera.com/blog/和 http://hortonworks.com/blog/（也可以参考我的博客：http://dongxicheng.org/ ） ，（2）Hadoop书籍：入门级《Hadoop权威指南 》和《Hadoop实战》（外国人写的那本，有中文翻译版），进阶的是《Hadoop技术内幕》书籍。（3）Hadoop源代码下载地址，Apache下载：http://hadoop.apache.org/releases.html（仅包含最新的alpha版、beta版和稳定版下载包 ）、Hadoop SVN：http://svn.apache.org/repos/asf/hadoop/common/branches/（包含Apache 各个版本，可直接导入eclipse），CDH版本下载：http://archive.cloudera.com/cdh/3/（CDH3系列） 和http://archive.cloudera.com/cdh4/cdh/4/（CDH4系列）， （4）Hadoop jira（Hadoop项目管理工具，可下载各种patch，跟踪每个问题的解决思路和进展，也可以自己提交问题和patch）：https://issues.apache.org/jira/browse/YARN，https://issues.apache.org/jira/browse/HDFS。
【每日一讨论】认识Hadoop jira的重要性（2013-6-13）
很多人没有意识到Hadoop jira（Hadoop项目管理工具）的作用，jira的作用非常的不可小觑，首先，每次Hadoop版本发行的时候，在release文件（比如http://hadoop.apache.org/docs/r2.0.5-alpha/hadoop-project-dist/hadoop-common/releasenotes.html）中，会注明增加的特性或者修复的bug，里面每条会带一个 jira链接，你如果对哪个特性感兴趣，可以查看或者打补丁(jira链接里有补丁) ，其次，每个jira链接记录了每个特性的来龙去脉，你可以了解这个问题是怎么产生的，怎么解决的，整个过程，尽管不是直接的研发人员，但是你可以清楚的了解到，比如HADOOP-7206记录了如何将google的snappy压缩算法集成到Hadoop中，链接是https://issues.apache.org/jira/browse/HADOOP-7206。在我的Hadoop新书《Hadoop技术内幕:深入解析MapReduce架构设计与实现原理》中引用了大量的jira链接（这些都是最重要的jira链接，经过我筛选的，节省了大家很多时间），全部在最后的附录中罗列出来了，有兴趣的可以阅读每个jira链接。最后，尽管我们大部分人无法参与Hadoop源代码的编写，但是可以参与讨论每个特性，你可以在jira网站（https://issues.apache.org/jira/）上 注册一个账号，并点击你感兴趣jira页面中的watch按钮，这样，该jira链接中有任何改动，均会发到你的邮箱，你可以参与讨论，甚至贡献patch。总之，学会利用Hadoop jira是一个Hadoop程序员必备的能力之一。
【每日一讨论】计算框架之上的SQL引擎（2013-6-14）
当前开源届有很多计算框架，包括MapReduce、Tez、Storm、Spark等，你可以直接在这些计算框架上编写应用程序（低效、难度较大），也可以通过结构化或者脚本语言（简单，易于上手）解决一些大数据问题。我们重点谈一下后一种。MapReduce之上的SQL引擎是Hive和Pig（Pig是一种脚本语言，功能比SQL更强大）；Tez正在发展中，将来也会用于Hive上，该新系统被命名为Stinger；Spark之上的SQL引擎为Shark；Storm目前没有可用的开源SQL引擎，阿里巴巴内部实现了一个，但是不支持开源版本。还有其他两种系统，对SQL有非常迫切要求，第一个是HBase，目前开源届没有支持SQL的版本，但是有商业公司已经做出来了；第二个是Impala这种类google dremel的系统，这种系统是传统数据库与HDFS的杂种，它几乎支持所有传统数据库的SQL语法，而其他系统，包括Hive、Shark、SQL-On-HBase等则只支持ANSI-92 SQL语法的一个子集，这主要是由于大数据时代特殊的计算模型和扩展性、容错性要求导致的，比如Hive只支持查询语句，不支持修改和删除，而SQL-On-HBase则支持各种语句，但是仅能有限的支持，尤其是Join难以支持。对于以上知识，传统公司（采用传统数据库存储和解决问题的公司）向Hadoop解决方案转型时，应当十分注意。
原创文章，转载请注明： 转载自董的博客
本文链接地址: http://dongxicheng.org/mapreduce-nextgen/hadoope-every-day/
作者：Dong，作者介绍：http://dongxicheng.org/about/
本博客的文章集合:http://dongxicheng.org/recommend/
已抢62100个
抢
已抢110779个
抢
已抢46694个
抢
已抢133471个
抢
已抢32261个
抢