【大數(shù)據(jù)干貨】基于Hadoop的大數(shù)據(jù)平臺實施——整體架構(gòu)設(shè)計

大數(shù)據(jù)的熱度在持續(xù)的升溫，繼云計算之后大數(shù)據(jù)成為又一大眾所追捧的新星。我們暫不去討論大數(shù)據(jù)到底是否適用于您的公司或組織，至少在互聯(lián)網(wǎng)上已經(jīng)被吹噓成無所不能的超級戰(zhàn)艦。
大數(shù)據(jù)的熱度在持續(xù)的升溫，繼云計算之后大數(shù)據(jù)成為又一大眾所追捧的新星。我們暫不去討論大數(shù)據(jù)到底是否適用于您的公司或組織，至少在互聯(lián)網(wǎng)上已經(jīng)被吹噓成無所不能的超級戰(zhàn)艦。好像一夜之間我們就從互聯(lián)網(wǎng)時代跳躍進(jìn)了大數(shù)據(jù)時代!關(guān)于到底什么是大數(shù)據(jù)，說真的，到目前為止就和云計算一樣，讓我總覺得像是在看電影《云圖》——云里霧里的感覺?；蛟S那些正在向你推銷大數(shù)據(jù)產(chǎn)品的公司會對您描繪一幅烏托邦似的美麗畫面，但是您至少要保持清醒的頭腦，認(rèn)真仔細(xì)的慎問一下自己，我們公司真的需要大數(shù)據(jù)嗎?
做為一家第三方支付公司，數(shù)據(jù)的確是公司最最重要的核心資產(chǎn)。由于公司成立不久，隨著業(yè)務(wù)的迅速發(fā)展，交易數(shù)據(jù)呈幾何級增加，隨之而來的是系統(tǒng)的不堪重負(fù)。業(yè)務(wù)部門、領(lǐng)導(dǎo)、甚至是集團(tuán)老總整天嚷嚷的要報表、要分析、要提升競爭力。而研發(fā)部門能做的唯一事情就是執(zhí)行一條一條復(fù)雜到自己都難以想象的SQL語句，緊接著系統(tǒng)開始罷工，內(nèi)存溢出，宕機(jī)........簡直就是噩夢。OMG!please release me!!!
其實數(shù)據(jù)部門的壓力可以說是常人難以想象的，為了把所有離散的數(shù)據(jù)匯總成有價值的報告，可能會需要幾個星期的時間或是更長。這顯然和業(yè)務(wù)部門要求的快速響應(yīng)理念是格格不入的。俗話說，工欲善其事，必先利其器。我們也該鳥槍換炮了......。
網(wǎng)上有一大堆文章描述著大數(shù)據(jù)的種種好處，也有一大群人不厭其煩的說著自己對大數(shù)據(jù)的種種體驗，不過我想問一句，到底有多少人多少組織真的在做大數(shù)據(jù)?實際的效果又如何?真的給公司帶來價值了?是否可以將價值量化?關(guān)于這些問題，好像沒看到有多少評論會涉及，可能是大數(shù)據(jù)太新了(其實底層的概念并非新事物，老酒裝新瓶罷了)，以至于人們還沉浸在各種美妙的YY中。
做為一名嚴(yán)謹(jǐn)?shù)募夹g(shù)人員，在經(jīng)過短暫盲目的崇拜之后，應(yīng)該快速的進(jìn)入落地應(yīng)用的研究中，這也是踩著“云彩”的架構(gòu)師和騎著自行車的架構(gòu)師的本質(zhì)區(qū)別。說了一些牢騷話，當(dāng)做發(fā)泄也好，博眼球也好，總之，我想表達(dá)的其實很簡單：不要被新事物所迷惑，也不要盲目的崇拜任何一樣新事物，更不要人云亦云，這是我們做研究的人絕對要不得。
說了很多也是時候進(jìn)入正題了。公司高層決定，正式在集團(tuán)范圍內(nèi)實施大數(shù)據(jù)平臺(還特地邀請了一些社區(qū)的高手，很期待.......)，做為第三方支付公司實施大數(shù)據(jù)平臺也無可厚非，因此也積極的參與到這個項目中來。正好之前關(guān)于OSGi的企業(yè)級框架的研究也告一段落，所以想利用CSDN這個平臺將這次大數(shù)據(jù)平臺實施過程記錄下來。我想一定能為其它有類似想法的個人或公司提供很好的參考資料!
第一記，大數(shù)據(jù)平臺的整體架構(gòu)設(shè)計

1. 軟件架構(gòu)設(shè)計

大數(shù)據(jù)平臺架構(gòu)設(shè)計沿襲了分層設(shè)計的思想，將平臺所需提供的服務(wù)按照功能劃分成不同的模塊層次，每一模塊層次只與上層或下層的模塊層次進(jìn)行交互(通過層次邊界的接口)，避免跨層的交互，這種設(shè)計的好處是：各功能模塊的內(nèi)部是高內(nèi)聚的，而模塊與模塊之間是松耦合的。這種架構(gòu)有利于實現(xiàn)平臺的高可靠性，高擴(kuò)展性以及易維護(hù)性。比如，當(dāng)我們需要擴(kuò)容Hadoop集群時，只需要在基礎(chǔ)設(shè)施層添加一臺新的Hadoop節(jié)點服務(wù)器即可，而對其他模塊層無需做任何的變動，且對用戶也是完全透明的。
整個大數(shù)據(jù)平臺按其職能劃分為五個模塊層次，從下到上依次為：
運行環(huán)境層：
運行環(huán)境層為基礎(chǔ)設(shè)施層提供運行時環(huán)境，它由2部分構(gòu)成，即操作系統(tǒng)和運行時環(huán)境。
(1)操作系統(tǒng)我們推薦安裝REHL5.0以上版本(64位)。此外為了提高磁盤的IO吞吐量，避免安裝RAID驅(qū)動，而是將分布式文件系統(tǒng)的數(shù)據(jù)目錄分布在不同的磁盤分區(qū)上，以此提高磁盤的IO性能。
(2)運行時環(huán)境的具體要求如下表：
名稱版本說明
JDK1.6或以上版本Hadoop需要Java運行時環(huán)境，必須安裝JDK。
gcc/g++3.x或以上版本當(dāng)使用Hadoop Pipes運行MapReduce任務(wù)時，需要gcc編譯器，可選。
python2.x或以上版本當(dāng)使用Hadoop Streaming運行MapReduce任務(wù)時，需要python運行時，可選。
基礎(chǔ)設(shè)施層：
基礎(chǔ)設(shè)施層由2部分組成：Zookeeper集群和Hadoop集群。它為基礎(chǔ)平臺層提供基礎(chǔ)設(shè)施服務(wù)，比如命名服務(wù)、分布式文件系統(tǒng)、MapReduce等。
(1)ZooKeeper集群用于命名映射，做為Hadoop集群的命名服務(wù)器，基礎(chǔ)平臺層的任務(wù)調(diào)度控制臺可以通過命名服務(wù)器訪問Hadoop集群中的NameNode，同時具備failover的功能。
(2)Hadoop集群是大數(shù)據(jù)平臺的核心，是基礎(chǔ)平臺層的基礎(chǔ)設(shè)施。它提供了HDFS、MapReduce、JobTracker和TaskTracker等服務(wù)。目前我們采用雙主節(jié)點模式，以此避免Hadoop集群的單點故障問題。
基礎(chǔ)平臺層：
基礎(chǔ)平臺層由3個部分組成：任務(wù)調(diào)度控制臺、HBase和Hive。它為用戶網(wǎng)關(guān)層提供基礎(chǔ)服務(wù)調(diào)用接口。
(1)任務(wù)調(diào)度控制臺是MapReduce任務(wù)的調(diào)度中心，分配各種任務(wù)執(zhí)行的順序和優(yōu)先級。用戶通過調(diào)度控制臺提交作業(yè)任務(wù)，并通過用戶網(wǎng)關(guān)層的Hadoop客戶端返回其任務(wù)執(zhí)行的結(jié)果。其具體執(zhí)行步驟如下：
任務(wù)調(diào)度控制臺接收到用戶提交的作業(yè)后，匹配其調(diào)度算法;
請求ZooKeeper返回可用的Hadoop集群的JobTracker節(jié)點地址;
提交MapReduce作業(yè)任務(wù);
輪詢作業(yè)任務(wù)是否完成;
如果作業(yè)完成發(fā)送消息并調(diào)用回調(diào)函數(shù);
繼續(xù)執(zhí)行下一個作業(yè)任務(wù)。
作為一個完善的Hadoop集群實現(xiàn)，任務(wù)調(diào)度控制臺盡量自己開發(fā)實現(xiàn)，這樣靈活性和控制力會更加的強(qiáng)。
(2)HBase是基于Hadoop的列數(shù)據(jù)庫，為用戶提供基于表的數(shù)據(jù)訪問服務(wù)。
(3)Hive是在Hadoop上的一個查詢服務(wù)，用戶通過用戶網(wǎng)關(guān)層的Hive客戶端提交類SQL的查詢請求，并通過客戶端的UI查看返回的查詢結(jié)果，該接口可提供數(shù)據(jù)部門準(zhǔn)即時的數(shù)據(jù)查詢統(tǒng)計服務(wù)。
用戶網(wǎng)關(guān)層：
用戶網(wǎng)關(guān)層用于為終端客戶提供個性化的調(diào)用接口以及用戶的身份認(rèn)證，是用戶唯一可見的大數(shù)據(jù)平臺操作入口。終端用戶只有通過用戶網(wǎng)關(guān)層提供的接口才可以與大數(shù)據(jù)平臺進(jìn)行交互。目前網(wǎng)關(guān)層提供了3個個性化調(diào)用接口：
(1)Hadoop客戶端是用戶提交MapReduce作業(yè)的入口，并可從其UI界面查看返回的處理結(jié)果。
(2)Hive客戶端是用戶提交HQL查詢服務(wù)的入口，并可從其UI界面查看查詢結(jié)果。
(3)Sqoop是關(guān)系型數(shù)據(jù)庫與HBase或Hive交互數(shù)據(jù)的接口?？梢詫㈥P(guān)系型數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)按照要求導(dǎo)入到HBase或Hive中，以提供用戶可通過HQL進(jìn)行查詢。同時HBase或Hive或HDFS也可以將數(shù)據(jù)導(dǎo)回到關(guān)系型數(shù)據(jù)庫中，以便其他的分析系統(tǒng)進(jìn)行進(jìn)一步的數(shù)據(jù)分析。
用戶網(wǎng)關(guān)層可以根據(jù)實際的需求無限的擴(kuò)展，以滿足不同用戶的需求。
客戶應(yīng)用層：
客戶應(yīng)用層是各種不同的終端應(yīng)用程序，可以包括：各種關(guān)系型數(shù)據(jù)庫，報表，交易行為分析，對賬單，清結(jié)算等。
目前我能想到的可以落地到大數(shù)據(jù)平臺的應(yīng)用有：
1.行為分析：將交易數(shù)據(jù)從關(guān)系型數(shù)據(jù)庫導(dǎo)入到Hadoop集群中，然后根據(jù)數(shù)據(jù)挖掘算法編寫MapReduce作業(yè)任務(wù)并提交到JobTracker中進(jìn)行分布式計算，然后將其計算結(jié)果放入Hive中。終端用戶通過Hive客戶端提交HQL查詢統(tǒng)計分析的結(jié)果。
2.對賬單：將交易數(shù)據(jù)從關(guān)系型數(shù)據(jù)庫導(dǎo)入到Hadoop集群，然后根據(jù)業(yè)務(wù)規(guī)則編寫MapReduce作業(yè)任務(wù)并提交到JobTracker中進(jìn)行分布式計算，終端用戶通過Hadoop客戶端提取對賬單結(jié)果文件(Hadoop本身也是一個分布式文件系統(tǒng)，具備通常的文件存取能力)。
3.清結(jié)算：將銀聯(lián)文件導(dǎo)入HDFS中，然后將之前從關(guān)系型數(shù)據(jù)庫中導(dǎo)入的POSP交易數(shù)據(jù)進(jìn)行MapReduce計算(即對賬操作)，然后將計算結(jié)果連接到另外一個MapReduce作業(yè)中進(jìn)行費率及分潤的計算(即結(jié)算操作)，最后將計算結(jié)果導(dǎo)回到關(guān)系型數(shù)據(jù)庫中由用戶觸發(fā)商戶劃款(即劃款操作)。
部署架構(gòu)設(shè)計

關(guān)鍵點說明：
1.目前整個Hadoop集群均放置在銀聯(lián)機(jī)房中。
2.Hadoop集群中有2個Master節(jié)點和5個Slave節(jié)點，2個Master節(jié)點互為備份通過ZooKeeper可實現(xiàn)failover功能。每個Master節(jié)點共享所有的Slave節(jié)點，保證分布式文件系統(tǒng)的備份存在于所有的DataNode節(jié)點之中。Hadoop集群中的所有主機(jī)必須使用同一網(wǎng)段并放置在同一機(jī)架上，以此保證集群的IO性能。
3.ZooKeeper集群至少配置2臺主機(jī)，以避免命名服務(wù)的單節(jié)點故障。通過ZooKeeper我們可以不再需要F5做負(fù)載均衡，直接由任務(wù)調(diào)度控制臺通過ZK實現(xiàn)Hadoop名稱節(jié)點的負(fù)載均衡訪問。
4.所有服務(wù)器之間必須配置為無密鑰SSH訪問。
5.外部或內(nèi)部用戶均需要通過網(wǎng)關(guān)才能訪問Hadoop集群，網(wǎng)關(guān)在經(jīng)過一些身份認(rèn)證之后才能提供服務(wù)，以此保證Hadoop集群的訪問安全。