Sunwei 9 Dec 2014 1:54 AM

传统的Hadoop系统提供给用户2个非常优秀的框架，MR计算框架和HDFS存储框架，尽管MR已经显得有些老迈而缓慢，但是HDFS还是很多应用系统的基石，很多应用都可以把HDFS作为系统的基本数据输入和输出方式。HDFS的基本特征就是数据是分布式切块存储，通过多副本冗余的方式来提供数据持久性保障，并且可以通过节点的增加来进行系统的扩容，这也是很多用户和系统所看重的特点。目前在Hadoop社区里面有各种各样的组件和解决方案用于处理海量数据、可靠性消息、数据分析及预测等多种领域。

Microsoft Azure是一个开放的平台，用户当然可以在Azure上通过运行虚拟机的方式运行Hadoop系统来实现自己的业务功能，但是Azure平台还提供了AzureHDInsight这种PaaS服务来帮助客户更简单的部署和管理他们的Hadoop系统。AzureHDInsight是一套核心的计算组件，请注意我只说了它是负责计算相关的工作。在计算的方面，目前HDInsight提供了3种不同的Cluster类型，标准的Hadoop(HIVE)，HBase Cluster，StormCluster，未来Azure还会根据用户的需求引入其他Hadoop的集群。每种不同的Cluster类型我们都进行了针对这个组件相关的一些特殊设计和处理，这样可以针对特定的组件进行优化和配置。从架构上看HDInsight和传统的Hadoop Cluster有一些不同，我们在用户接入层有一层安全网关负责接入客户端请求以及认证，然后将认证后的请求转发到后端可用的headnode上，这种方式不但给Hadoop提供了安全认证以及端口的保护，而且也实现了Name Node的高可用性。如果是HBase Cluster，后端还会有3个zookeeper节点的HA方案。如果用户需要直接访问headnode，我们可以通过将cluster部署到Region VNET的方式来支持，这个功能需要通过Powershell来指定VirtualNetworkId和SubnetName参数来实现，注意这个参数是ID而不是VNET的Name，可以通过(Get-AzureVNetSite-VNetName$VNetName).Id得到，这样就可以将Cluster与你其他的VM放在同一个VNET里面进行直接通信了。另外最近我们在HDInsight上支持了自定义脚本操作，这个功能非常有意义，可以用于安装新的组件例如Spark和R，也可以用来给现有的组件进行补丁的更新，具体的细节你可以参考http://azure.microsoft.com/en-us/documentation/articles/hdinsight-hadoop-script-actions/

除了计算功能之外，Microsoft Azure还提供了功能强大的存储功能，Azure Storage是Azure最基础的服务之一，提供了高持久性、高可用的分布式存储系统完全可以媲美HDFS，所以在HDInsight中我们使用了AzureStorage而不是HDFS的技术，也就是说HDInsight实现了在Hadoop上的计算与存储分离。这样处理的优势非常明显，用户可以根据计算的用量来动态创建和销毁Cluster而不需要考虑数据的问题，只需要保持使用同样的存储账号、容器、基于Azure SQL DB的Hive元数据库。这种基于使用成本的优化方式是传统的Hadoop和HDFS所不能实现的，具体的信息可以参考 http://www.windowsazure.cn/zh-cn/documentation/articles/hdinsight-use-blob-storage/

Hadoop的强大之处并不是因为只有MR和HDFS，发挥更多作用的还是周边的生态系统组件，这些组件不断的在丰富和扩展Hadoop的功能，让客户更加容易的发挥其作用，所以HDInsight必须能够与其他的相关系统进行集成才能与开源社区和客户相连。 在HDInsight平台上除了自身默认支持的功能外，通过自定义脚本操作很多Hadoop周边的系统都可以运行在HDInsight之上，但是而然会有一些周边的系统需要通过HDFS直接与Hadoop系统进行连接，例如用于日志收集的Apache Flume。在这种情况下，为了和Hadoop生态系统保持更好的兼容，微软在Hadoop的source code上也贡献了关于这个部分的源代码，我们可以通过下面的git命令获取ApacheHadoop的源代码并在hadoop-common\hadoop-tools\hadoop-azure下看到在HDFS上支持Azure Storage方面的代码。

git clone git://git.apache.org/hadoop-common.git

通过编译后我们可以将生成的hadoop-azure-3.0.0-SNAPSHOT.jar以及引用的microsoft-windowsazure-storage-sdk-0.6.0.jar复制到你需要的相关Hadoop组件的classpath路径内，然后在hadoopclient中的core-site.xml中添加

<property>

<name>fs.azure.account.key.{youraccount}.blob.core.chinacloudapi.cn</name>

<value>{your key}</value>

</property>

这样Hadoop生态系统中相关的其他系统中通过wasb://来代替hdfs://达到与HDInsight的集成的效果

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本文转发自:

http://blogs.msdn.com/b/cciccat/archive/2014/12/09/integrated-hadoop-ecosystem-with-azure-hdinsight.aspx