近期Hadoop實施心得與總結
Hadoop實施已經有快一個月了，對Hadoop(1.0.3)的概念理解、使用，Linux 與 Shell腳本，甚至對 Mysql 都有了更多的理解。
項目背景：用于互聯網信息收集后的關鍵詞匹配與內容提取。
主要系統架構分為互聯網爬蟲、分析、業務應用三塊：
- 簡單架構描述
由于我在當中的角色主要負責分析架構的搭建，所以其他兩塊都畫得簡單，下面也不會過多的描述。
Hadoop理解：提到Hadoop都想到的是云、分布式計算，在一段時間的實施之后有了一些具體的理解。
Hadoop的優勢：
針對性能指標，當業務數據量總量或增速上升到一定級別，依靠關系型數據庫一定無法支持。對于非關系型數據庫，包括NoSQL和Solr一類存儲方式，稍顯復雜，對于機器集群性能要求偏高（相對于文件系統）。從數據使用模式上來講，目前海量數據的常常是不包含復雜邏輯的簡單統計整理（比如上述系統中的關鍵詞匹配）。這時候文件系統的優勢反而比較明顯（結構簡單，邏輯簡單）。
如上述系統的應用場景是怎么樣的呢，在一個強大的爬蟲系統之下，每個小時的數據增量在G到10G的級別，需要搜索所有的文件，獲取關鍵字的匹配，并且對匹配內容進行摘要。很類似我們windows里面的搜索功能，需要解決的就是如何在這樣增幅的文件系統之下，如何滿足業務系統的需求。
對分析系統有什么要求呢？
○能夠建立集群，分布式的保存數據文件內容（統一控制，可配置）。
- 有一定的保護機制，保證數據或節點丟失不會影響系統使用。
- 如果有一個任務腳本執行框架機制就好了（用于并行計算）。
- 能夠進行節點間的數據均衡。
- 能夠簡單的查看所有的狀態與日志（web客戶端）
可能主要是這些了。若自己實現，確實是個復雜而龐大的工程，現在我們有了Hadoop。
系統物理架構：
我們使用了一臺服務器，利用虛擬化，安裝了7套64x位的CentOS。一個Namenode，6個Datanode，復制數設置為3。每個系統分配到一個cpu，2G內存，Datanode掛載了500G的存儲空間。
理想的Hadoop的搭建環境，參照《Best Practices for Selecting Apache Hadoop Hardware》一文，以及一些其他的文章。
CPU：最好是雙CPU，8核左右。不用太高了。
內存：推薦48G，但是4G應該就可以運行Hadoop了。
硬盤：7200轉的SATA硬盤即可，Hadoop很占空間，所以盡量加。
網絡：內部的數據交換要求非常高，內網最好是千兆網卡，帶寬為1GB。
理想與現實，有錢與沒錢，呵呵。
系統軟件架構：
Hadoop：版本使用的是1.0.3，再下來就是2了，為了盡量簡化應用，所以不考慮2的新特性。對Hadoop沒有做太多的設置，基本基于默認。70為Namenode，71-76為Datanode。
JDK：1.6.0_33 （64x）
系統實施過程：
HDFS部分：
爬蟲抓取數據，整理后存放在50文件服務器，70以外部掛載的形式讀取。網頁文件比較小，假如直接寫入Hadoop對Namenode負載過大，所以入庫前合并，將每小時網頁整合成為一個文件寫入HDFS，由于區分類別，所以每小時基本寫入10個文件左右，總量在5-8G，耗時在40-50分鐘。（這個過程中，由于爬蟲的IO過于頻繁，導致文件讀取困難，所以做了定時任務，每小時啟動一次，將需要處理的文件先拷貝到臨時區域，合并入庫之后再刪除。此處應該是受到單核cpu的限制，所有操作均是串行，包括拷貝（cp）和合并入庫（java），所以Namenode嚴重建議配置稍高。）
此處沒有太多問題。
MapReduce部分：
寫入完成后，進行分析工作，MapReduce。此處的工作過程為：數據庫定時生成關鍵詞列表文件。Job執行時會讀取列表文件，匹配指定范圍內的 HDFS文件（過去一小時），匹配出對應的表達式與HTML，Map過程結束。在Reduce階段，會將Map的所有數據入數據庫（Mysql）。
此處出現過一些問題，記錄下來。
1. Reduce階段需要加載Mysql的第三方驅動包。我在三個環境測試過（公司、家里、發布環境），使用 -libjars 一定可以，有的地方不需要也可以。不明確，懷疑與HADOOP_HOME環境變量有關。
2. MR過程中使用log4j打印日志，在Hadoop臨時目錄（如果你沒有配置 dfs.name.dir，dfs.data.dir，mapred.local.dir.mapred.system.dir等目錄，這些都會在 hadoop.tmp.dir當中，我就偷懶都沒配置）mapred文件夾中查看一下。
整個過程實際上還是比較簡單的，基本編碼量就在Job的部分，但是一個Java文件就夠了。在目前初級階段應該還是比較好用的。現在還沒有測試Job的執行效率。完成后會繼續記錄下來。有什么問題可以盡量提出。我會繼續關注。
