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一文读懂大数据计算框架与平台

2017/5/4    来源:36大数据    作者:王小鉴      
关键字:大数据计算框架  MapReduce  
数据规模不断增加,TB、PB量级成为常态,对数据的处理已无法由单台计算机完成,而只能由多台机器共同承担计算任务。而在分布式环境中进行大数据处理,除了与存储系统打交道外,还涉及计算任务的分工,计算负荷的分配,计算机之间的数据迁移等工作,并且要考虑计算机或网络发生故障时的数据安全,情况要复杂得多。
    1. 前言
 
    计算机的基本工作就是处理数据,包括磁盘文件中的数据,通过网络传输的数据流或数据包,数据库中的结构化数据等。随着互联网、物联网等技术得到越来越广泛的应用,数据规模不断增加,TB、PB量级成为常态,对数据的处理已无法由单台计算机完成,而只能由多台机器共同承担计算任务。而在分布式环境中进行大数据处理,除了与存储系统打交道外,还涉及计算任务的分工,计算负荷的分配,计算机之间的数据迁移等工作,并且要考虑计算机或网络发生故障时的数据安全,情况要复杂得多。
 
    举一个简单的例子,假设我们要从销售记录中统计各种商品销售额。在单机环境中,我们只需把销售记录扫描一遍,对各商品的销售额进行累加即可。如果销售记录存放在关系数据库中,则更省事,执行一个SQL语句就可以了。现在假定销售记录实在太多,需要设计出由多台计算机来统计销售额的方案。为保证计算的正确、可靠、高效及方便,这个方案需要考虑下列问题:
 
    1.如何为每台机器分配任务,是先按商品种类对销售记录分组,不同机器处理不同商品种类的销售记录,还是随机向各台机器分发一部分销售记录进行统计,最后把各台机器的统计结果按商品种类合并?
 
    2.上述两种方式都涉及数据的排序问题,应选择哪种排序算法?应该在哪台机器上执行排序过程?
 
    3.如何定义每台机器处理的数据从哪里来,处理结果到哪里去?数据是主动发送,还是接收方申请时才发送?如果是主动发送,接收方处理不过来怎么办?如果是申请时才发送,那发送方应该保存数据多久?
 
    4.会不会任务分配不均,有的机器很快就处理完了,有的机器一直忙着?甚至,闲着的机器需要等忙着的机器处理完后才能开始执行?
 
    5.如果增加一台机器,它能不能减轻其他机器的负荷,从而缩短任务执行时间?
 
    6.如果一台机器挂了,它没有完成的任务该交给谁?会不会遗漏统计或重复统计?
 
    7.统计过程中,机器之间如何协调,是否需要专门的一台机器指挥调度其他机器?如果这台机器挂了呢?
 
    8.(可选)如果销售记录在源源不断地增加,统计还没执行完新记录又来了,如何保证统计结果的准确性?能不能保证结果是实时更新的?再次统计时能不能避免大量重复计算?
 
    9.(可选)能不能让用户执行一句SQL就可以得到结果?
 
    上述问题中,除了第1个外,其余的都与具体任务无关,在其他分布式计算的场合也会遇到,而且解决起来都相当棘手。即使第1个问题中的分组、统计,在很多数据处理场合也会涉及,只是具体方式不同。如果能把这些问题的解决方案封装到一个计算框架中,则可大大简化这类应用程序的开发。
 
    2004年前后,Google先后发表三篇论文分别介绍分布式文件系统GFS、并行计算模型MapReduce、非关系数据存储系统BigTable,第一次提出了针对大数据分布式处理的可重用方案。在Google论文的启发下,Yahoo的工程师Doug Cutting和Mike Cafarella开发了Hadoop。在借鉴和改进Hadoop的基础上,又先后诞生了数十种应用于分布式环境的大数据计算框架。本文在参考业界惯例的基础上,对这些框架按下列标准分类:
 
    1.如果不涉及上面提出的第8、9两个问题,则属于批处理框架。批处理框架重点关心数据处理的吞吐量,又可分为非迭代式和迭代式两类,迭代式包括DAG(有向无环图)、图计算等模型。
 
    2.若针对第8个问题提出来应对方案,则分两种情况:如果重点关心处理的实时性,则属于流计算框架;如果侧重于避免重复计算,则属于增量计算框架。
 
    3.如果重点关注的是第9个问题,则属于交互式分析框架。
 
    本文下面分别讨论批处理、流计算、交互式分析三种类别的框架,然后简要介绍大数据计算框架的一些发展趋势。文章最后介绍这一领域的学习资料。
 
大数据计算框架全景图
 
图1 大数据计算框架全景图
 
    2. 批处理框架
 
    2.1. Hadoop
 
    Hadoop最初主要包含分布式文件系统HDFS和计算框架MapReduce两部分,是从Nutch中独立出来的项目。在2.0版本中,又把资源管理和任务调度功能从MapReduce中剥离形成YARN,使其他框架也可以像MapReduce那样运行在Hadoop之上。与之前的分布式计算框架相比,Hadoop隐藏了很多繁琐的细节,如容错、负载均衡等,更便于使用。
 
    Hadoop也具有很强的横向扩展能力,可以很容易地把新计算机接入到集群中参与计算。在开源社区的支持下,Hadoop不断发展完善,并集成了众多优秀的产品如非关系数据库HBase、数据仓库Hive、数据处理工具Sqoop、机器学习算法库Mahout、一致性服务软件ZooKeeper、管理工具Ambari等,形成了相对完整的生态圈和分布式计算事实上的标准。
 
  Hadoop生态圈(删减版)
 
图2 Hadoop生态圈(删减版)
 
    MapReduce可以理解为把一堆杂乱无章的数据按照某种特征归并起来,然后处理并得到最后的结果。基本处理步骤如下:
 
    1.把输入文件按照一定的标准分片,每个分片对应一个map任务。一般情况下,MapReduce和HDFS运行在同一组计算机上,也就是说,每台计算机同时承担存储和计算任务,因此分片通常不涉及计算机之间的数据复制。
 
    2.按照一定的规则把分片中的内容解析成键值对。通常选择一种预定义的规则即可。
 
    3.执行map任务,处理每个键值对,输出零个或多个键值对。
 
    4.MapReduce获取应用程序定义的分组方式,并按分组对map任务输出的键值对排序。默认每个键名一组。
 
    5.待所有节点都执行完上述步骤后,MapReduce启动Reduce任务。每个分组对应一个Reduce任务。
 
    6.执行reduce任务的进程通过网络获取指定组的所有键值对。
 
    7.把键名相同的值合并为列表。
 
    8.执行reduce任务,处理每个键对应的列表,输出结果。
 
  MapReduce处理过程
 
图3 MapReduce处理过程
 

责任编辑:李欢
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