发表于12小时前| 2466次阅读| 来源CSDN| 6 条评论| 作者仲浩

大数据开源HadoopSpark

width="22" height="16" src="http://hits.sinajs.cn/A1/weiboshare.html?url=http%3A%2F%2Fwww.csdn.net%2Farticle%2F2015-09-11%2F2825674&type=3&count=&appkey=&title=%E8%BF%87%E5%8E%BB%E6%95%B0%E5%B9%B4%EF%BC%8C%E5%A4%A7%E6%95%B0%E6%8D%AE%E5%BC%80%E6%BA%90%E7%94%9F%E6%80%81%E5%9C%88%E5%BE%97%E5%88%B0%E4%BA%86%E9%95%BF%E8%B6%B3%E7%9A%84%E5%8F%91%E5%B1%95%E2%80%94%E2%80%94%E5%9C%A8%E6%95%B0%E6%8D%AE%E7%9A%84%E6%95%B4%E4%B8%AA%E7%94%9F%E5%91%BD%E5%91%A8%E6%9C%9F%E4%B8%AD%EF%BC%8C%E5%90%84%E7%A7%8D%E5%BC%80%E6%BA%90%E6%8A%80%E6%9C%AF%E6%A1%86%E6%9E%B6%E6%9E%97%E7%AB%8B%E3%80%82%E8%80%8C%E5%9C%A8%E8%BF%99%E4%BA%9B%E5%BC%80%E6%BA%90%E6%8A%80%E6%9C%AF%E7%9A%84%E5%9F%BA%E7%A1%80%E4%B8%8A%EF%BC%8C%E4%B8%9A%E5%86%85%E6%B6%8C%E7%8E%B0%E5%87%BA%E4%B8%80%E7%B3%BB%E5%88%97%E4%BB%A4%E4%BA%BA%E6%95%AC%E4%BD%A9%E7%9A%84%E5%A4%A7%E6%95%B0%E6%8D%AE%E6%9E%B6%E6%9E%84%E5%AE%9E%E8%B7%B5%E3%80%82&pic=&ralateUid=&language=zh_cn&rnd=1441979066017" frameborder="0" scrolling="no" allowtransparency="true">摘要：过去数年，大数据开源生态圈得到了长足的发展——在数据的整个生命周期中，各种开源技术框架林立。而在这些开源技术的基础上，业内涌现出一系列令人敬佩的大数据架构实践。

随着互联网和移动互联网的发展，时下我们正处在一个大数据的时代。在数据金山的诱惑下，各个机构纷纷开始探索从数据中提取洞见并指导实践的可能。而在这个需求的刺激下，在过去数年，大数据开源生态圈得到了长足的发展——在数据的整个生命周期中，从收集到处理，一直到数据可视化和储存，各种开源技术框架林立。

以这些开源技术为基石，业内涌现出一系列令人敬佩的大数据架构实践，而《程序员》电子刊9月B大数据实战与技术专题则摘录了电商、金融、游戏等行业的大数据应用，并覆盖了当下热门的大数据开源技术实践与技术细节，如Hadoop、Spark、Docker等，详情参阅《程序员》电子刊9月B。而在本文中，笔者将带大家一览这些精彩实践赖以成型的根本——繁华的开源大数据生态圈。

资源调度与管理

谈海量数据处理，机构首先面临的就是对系统进行扩展，其中又分为纵向扩展和横向扩展两种方式。首先看纵向扩展，对于大型IT机构来说，抛开成本不谈，用单机去应对海量数据显然已不切实际，因此各个机构不得不在横向扩展上寻找出路，也就是所谓的集群计算方式。聚焦集群计算，资源调度无疑构成了整个计算模式的基础。在这个领域，YARN无疑最为耀眼，被广泛部署于生产环境。然而，受限于资源粒度控制和隔离性等问题，Mesos同样备受瞩目，并在一些拥有深厚技术资本的公司得以使用，比如Apple、Twitter等。

分布式文件系统

在资源调度之外，大数据这一块最主要的基础无疑当属分布式文件系统，而历经数年发展，HDFS显然已独占鳌头，同时也是MapReduce、Spark和Flink等系统的默认文件系统。关于HDFS细节相信已无需详述。

出于业务对速度的追求，在内存速度远高于磁盘价格又逐渐降低的情况下，机构使用内存来缓存大量数据已愈来愈普遍。而基于当下内存计算框架存在的普遍挑战，内存文件系统Tachyon得到了显著地关注，并在大量场景中得以部署，就拿下文提到的Spark来说：可以用作不同计算框架的数据共享，以避免磁盘IO；用以缓存数据，从而避免了JVM崩溃时的数据丢失并缓解GC开销。此外，Tachyon还被用作远程数据缓存，服务于即席查询。在内存为王的时代，Tachyon前景不可小觑。

分布式计算类别

时至今日，随着业务的不断发展，分布式计算可大体分为3个方向——批处理、流计算和即席查询。而针对这3个不同领域，大数据生态圈内同样存在大量值得参考的框架。

1. 批处理

在开源大数据处理上，业内最早接触的无疑就是MapReduce，同时也是当下生产环境部署最多的计算框架。然而正如上文所述，缺乏对内存的有效利用，效率比较低的MapReduce同样面临着大量的竞争者，其中两个备受关注的就是Spark和Flink。

Spark出自伯克利AMPLab之手，基于Scala实现，从开源至今已吸引了越来越多企业的落地使用，仅国内比较知名的大规模部署就有百度、阿里、腾讯等。Spark最主要抽象概念是弹性分布式数据集（RDD），在内存中储存数据，只有在需要时才会访问磁盘，在迭代计算上具有明显优势。同时需要注意的是，Spark并不是一个完全基于内存的计算平台。

Flink于今年跻身Apache顶级开源项目，与HDFS完全兼容。Flink提供了基于Java和Scala的API，是一个高效、分布式的通用大数据分析引擎，其主要借鉴了MPP的思路。更主要的是，Flink支持增量迭代计算，从而系统可以快速地处理数据密集型和迭代任务；同时，即使内存被耗尽，通过内存管理组件、序列化框架和类型推理引擎，Flink也可以正常运行。

2.流计算

当下知名度比较高的开源流式计算框架有Storm/JStorm、Spark Streaming、Flink、S4、Samza。其中S4出现的比较早，但是基于该项目的活跃度，这里不再讨论。

Storm编程模型简单，显著地降低了进行实时处理的难度，也是当下最人气的流计算框架之一。同时，对比其他计算框架，Storm有一个更低的延时（毫秒级）。此外，历经数年发展，Storm也更加成熟，在容错性、扩展性、可靠性上都有不俗的表现。

Samza出自于LinkedIn，构建在Kafka之上的分布式流计算框架，于今年年初跻身于Apache顶级开源项目。与Storm的区别是，Samza可以直接利用YARN。

Spark Streaming。严格来讲，Spark Streaming该归属于批处理，其处理机制是将数据流分解成一系列小的RDD，通过时间窗来控制数据块的大小。 虽然Spark Streaming在实时性上略微逊色，但却拥有更大的吞吐，并且可以轻松的与Spark其它组件结合，发挥更强大的作用。

Flink支持delta-iterations，在迭代中可以显著减少计算。同时，在处理方式中，Flink是一行一行处理，从而能获得与Storm类似的性能。然而，对于SQL支持和社区活跃度上，Flink都稍逊Spark一筹。

3. 即席查询

即席查询当下比较受关注的有Hive、SparkSQL、Presto、Impala、Drill等，其中Hive借助于Hadoop的东风，已然在生产环境得到广泛使用。在Hive之外，关注度最高的无疑是Spark SQL。Impala出自知名大数据创业公司Cloudera，在沉寂了一段时间后，当下亦有了复苏的迹象。Presto来自Facebook，类似于Impala的一个即席查询工具，在该公司内部得到广泛使用，而国内也在一些知名公司得到部署，比如美团。Drill则是Google Dremel的开源实现，于今年5月发布了里程碑版本1.0，稍显年轻。

大数据开源生态繁花似锦

在大数据领域，除下上述几个分布式计算类别之外，在图处理和机器学习领域同样存在许多优秀的开源技术框架，比如：图计算开源技术Spark Graphx、PowerGraph、Giraph、Neo4j等；机器学习开源技术Spark MLlib、Mahout、PredictionIO等。同时，开源技术已经占领了数据从收集到可视化和存储的整个流程，比如：用于数据收集的Flume(NG)和Sqoop，分布式消息队列技术Kafka、RabbitMQ，用于数据可视化的HighCharts、D3.js、Kibana、Echarts等等。此外，加之Cassandra、HBase、MongoDB、Redis等NoSQL，Lucene、Solr、ElasticSearch等搜索技术，Docker等容器技术，ZooKeeper等分布式应用程序协调服务，整个大数据开源生态繁花似锦！