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如何用Hadoop搭建大型分布式應(yīng)用?

系統(tǒng) Linux 分布式 Hadoop
在去年Techonomy會議上參加討論時,谷歌CEO Eric Schmidt引用一個驚人的事實指出,我們現(xiàn)在每兩天創(chuàng)造的信息和2003年以來整個歷史上所創(chuàng)建的信息一樣多。信息泛濫帶來了一系列的技術(shù)突破,這讓企業(yè)的數(shù)據(jù)存儲擴展到數(shù)千億字節(jié)甚至是數(shù)拍字節(jié)。谷歌在此領(lǐng)域的貢獻是尤其值得注意,包括它在MapReduce上的工作,它是一種大型分布式數(shù)據(jù)處理的方法,谷歌采用此方法來記錄位于索引資源(映射這些數(shù)據(jù))收藏里的關(guān)鍵字或短語,接著再把這些位置的記錄和清單返回給用戶(將映射數(shù)據(jù)減少到緊密相關(guān)的結(jié)果)。映射和減少操作可以涵蓋模式識別、圖解

 在去年Techonomy會議上參加討論時,谷歌CEO Eric Schmidt引用一個驚人的事實指出,我們現(xiàn)在每兩天創(chuàng)造的信息和2003年以來整個歷史上所創(chuàng)建的信息一樣多。信息泛濫帶來了一系列的技術(shù)突破,這讓企業(yè)的數(shù)據(jù)存儲擴展到數(shù)千億字節(jié)甚至是數(shù)拍字節(jié)。谷歌在此領(lǐng)域的貢獻是尤其值得注意,包括它在MapReduce上的工作,它是一種大型分布式數(shù)據(jù)處理的方法,谷歌采用此方法來記錄位于索引資源(映射這些數(shù)據(jù))收藏里的關(guān)鍵字或短語,接著再把這些位置的記錄和清單返回給用戶(將映射數(shù)據(jù)減少到緊密相關(guān)的結(jié)果)。映射和減少操作可以涵蓋模式識別、圖解分析、風(fēng)險管理和預(yù)測模式。

  雖然谷歌的MapReduce安裝是專有的,還存在MapReduce概念的很多開源安裝,包括Apache Hadoop。事實上,Hadoop已經(jīng)是分布式數(shù)據(jù)處理的實際解決方案了,數(shù)十個國際公司已經(jīng)從執(zhí)行和開發(fā)兩個方面大力投資該項目。Adobe、Amazon、AOL、Baidu、EBay、Facebook、Hulu、IBM、Last.fm、LinkedIn、Ning、Twitter和Yahoo等已成為用戶,很多大學(xué)、醫(yī)院和研究中心也都成為用戶,采用并不受互聯(lián)網(wǎng)重要人物的限制。

  Hadoop項目介紹

  和Apache軟件基金會(ASF)的很多項目一樣,Hadoop是一個涵蓋性術(shù)語,它分配基金會的全部措施來產(chǎn)生“可信、可擴展且分布式計算的開源軟件”?,F(xiàn)在的措施由四個子項目組成,包括:

  • Hadoop Common:Hadoop Common形成Hadoop項目的核心,通過緊跟著的同胞項目提供所需的“管道裝置”。
  • HDFS:Hadoop分布式文件系統(tǒng)(HDFS)是遍及計算集群負責(zé)復(fù)制和分配數(shù)據(jù)的存儲系統(tǒng)。
  • MapReduce:MapReduce是開發(fā)人員用來編寫應(yīng)用的軟件架構(gòu),這些應(yīng)用處理那些存儲在HDFS中的數(shù)據(jù)。
  • ZooKeeper:ZooKeeper負責(zé)協(xié)調(diào)配置數(shù)據(jù)、進程同步和其它所有被分配應(yīng)用有效運作所需的網(wǎng)絡(luò)相關(guān)服務(wù)。因此,雖然你確實會以單一檔案文件的形式下載Hadoop,記住,你正在下載的實際上是四個子項目,它們齊心協(xié)力來實施映射和歸算處理。

  用Hadoop做實驗

  盡管Hadoop試圖解決的問題本質(zhì)復(fù)雜,從運用這個項目開始會非常容易。作為一個例子,我認為用Hadoop來完成我“用PHP簡化貝寶”一書中的詞頻率分析會很有趣。這個任務(wù)會仔細查看整本書(長度大概在130頁左右),并且產(chǎn)生一個所有書中出現(xiàn)詞語的分組列表,連同其中每個詞出現(xiàn)在頻率。

  安裝Hadoop之后,我用Calibre把我的書從PDF轉(zhuǎn)成文本文檔。Hadoop wiki還包含相似的指令,但由于比較近期的Hadoop配置過程改變,以前的資源包含略有更新的指令。

  接下來我用下面的命令從臨時位置把這本書復(fù)制到Hadoop分布式文件系統(tǒng):

 $ ./bin/hadoop dfs -copyFromLocal /tmp/easypaypalwithphp/ easypaypalwithphp

  你可以通過運用以下命令確認復(fù)制成功:

 $ ./bin/hadoop dfs -ls
drwxr-xr-x - hadoop supergroup 0 2011-01-04 12:48 /user/hadoop/easypaypalwithphp

  緊接著,運用和Hadoop一起打包的示例WordCount腳本來執(zhí)行詞頻率分析:

$ ./bin/hadoop jar hadoop-mapred-examples-0.21.0.jar wordcount \
> easypaypalwithphp easypaypalwithphp-output ...
11/01/04 12:51:38 INFO mapreduce.Job:  map 0% reduce 0%
11/01/04 12:51:48 INFO mapreduce.Job:  map 100% reduce 0%
11/01/04 12:51:57 INFO mapreduce.Job:  map 100% reduce 100%
11/01/04 12:51:59 INFO mapreduce.Job: Job complete: job_201101041237_0002
11/01/04 12:51:59 INFO mapreduce.Job: Counters: 33
        FileInputFormatCounters
               BYTES_READ=274440

  最后,你可以用以下命令查看輸出內(nèi)容:

$ ./bin/hadoop dfs -cat easypaypalwithphp-output/part-r-00000
...
Next 21
Next, 8
No    5
NoAutoBill     1
Norwegian      1
Not     2
Notably,       2
Note    5
Notice  6
Notification   13
...

  示例WordCount頻率分析腳本非常基本,對書中文本里的每一列分配同等的重量,包括代碼。但是為了解析例如DocBook格式的文件并忽略代碼而修改腳本則會是很煩瑣的事情。無論如何,考慮一下你想要創(chuàng)建谷歌全球書籍詞頻統(tǒng)計器一類服務(wù)的情況,它查看超過520萬本書的關(guān)鍵詞語。

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責(zé)任編輯:趙寧寧
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