◆李紅麗

Hadoop與MapReduce應(yīng)用下的大數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)設(shè)計(jì)

◆李紅麗

（陽(yáng)泉師范高等?？茖W(xué)校 山西 045200）

移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)、云計(jì)算與物聯(lián)網(wǎng)等信息技術(shù)應(yīng)用日益廣泛的大范圍增加了數(shù)據(jù)的產(chǎn)生量，使得整個(gè)社會(huì)正加速步入“大數(shù)據(jù)”時(shí)代。采取何種技術(shù)進(jìn)行大數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)的高效構(gòu)建，對(duì)各種類型的數(shù)據(jù)源進(jìn)行集成，讓用戶無(wú)障礙地訪問(wèn)這些數(shù)據(jù)，進(jìn)而完成對(duì)大數(shù)據(jù)價(jià)值的充分挖掘，成為業(yè)界與學(xué)者共同關(guān)注的問(wèn)題。

Hadoop；MapReduce；ETL；大數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)

近年來(lái)，諸多大數(shù)據(jù)處理技術(shù)與框架吸引了人們的高度關(guān)注，其中，以Hadoop開(kāi)源計(jì)算平臺(tái)得到的關(guān)注與應(yīng)用最廣。它是一種具有分布式特點(diǎn)的系統(tǒng)架構(gòu)，基于自身所表現(xiàn)出來(lái)的數(shù)據(jù)提取、轉(zhuǎn)換與清洗以及加載（ETL）強(qiáng)大優(yōu)勢(shì)而在大數(shù)據(jù)處理中發(fā)揮重要作用。本文進(jìn)行一種以Hadoop和MapReduce為基礎(chǔ)的大數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)的構(gòu)建，該系統(tǒng)可以整合數(shù)據(jù)處理的全部流程，涉及從分布異構(gòu)數(shù)據(jù)源處進(jìn)行各種相關(guān)數(shù)據(jù)的收集、對(duì)信息進(jìn)行清洗以將冗余或是無(wú)用信息剔除、重構(gòu)有用的各項(xiàng)數(shù)據(jù)、對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行向數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)等的加載等一系列任務(wù)，以期為今后大數(shù)據(jù)處理工作更加順利與有效的開(kāi)展提供一種可供參考的計(jì)算架構(gòu)。

1 Hadoop平臺(tái)與MapReduce技術(shù)

分析Hadoop平臺(tái)的總體構(gòu)成，主要對(duì)HDFS、MapReduce以及Hive等重要組件予以涉及。

1.1 HDFS

這是一種分布式文件系統(tǒng)，在一個(gè)集群網(wǎng)絡(luò)中，通常會(huì)有很多臺(tái)計(jì)算機(jī)，而每臺(tái)計(jì)算機(jī)內(nèi)又會(huì)存儲(chǔ)大量不同的數(shù)據(jù)，借助該系統(tǒng)，可以完成對(duì)這些數(shù)據(jù)的管理任務(wù)。HDFS可在普通商用服務(wù)器節(jié)點(diǎn)上部署，容錯(cuò)性能強(qiáng)，可靠性高。為了在極短的時(shí)間內(nèi)實(shí)現(xiàn)對(duì)數(shù)據(jù)的快速訪問(wèn)，HDFS對(duì)流式數(shù)據(jù)訪問(wèn)的設(shè)計(jì)理念及其思路予以遵循，對(duì)大數(shù)據(jù)的處理執(zhí)行的為一次寫入與多次讀取模式。

1.2 MapReduce

這是一種數(shù)據(jù)模型（主要框架如圖1所示），具有對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行并行化處理的功能，在多個(gè)計(jì)算節(jié)點(diǎn)上，該數(shù)據(jù)模型可以執(zhí)行對(duì)大規(guī)模計(jì)算分析任務(wù)的分配操作，能夠在較大的程度上為統(tǒng)計(jì)分析任務(wù)效率的提升提供可靠保證。在完成數(shù)據(jù)輸入之后，系統(tǒng)會(huì)對(duì)所輸入的各項(xiàng)數(shù)據(jù)執(zhí)行分片處理操作，對(duì)于各輸入分片，它們都會(huì)進(jìn)行一個(gè)Map任務(wù)的單獨(dú)啟動(dòng)，并在此基礎(chǔ)之上生成并得到一些鍵值對(duì)，并在本地硬盤中執(zhí)行對(duì)這些鍵值對(duì)的存儲(chǔ)任務(wù)。Map處理之后所得結(jié)果，會(huì)在網(wǎng)絡(luò)傳輸?shù)闹С肿饔孟掠蓪?duì)Reduce任務(wù)予以運(yùn)行的相應(yīng)節(jié)點(diǎn)接收，在此過(guò)程中，Reduce函數(shù)的功能在于對(duì)它們進(jìn)行合并處理，并以此操作為基礎(chǔ)將得到的最終處理結(jié)果在HDFS中存儲(chǔ)下來(lái)。

圖1 MapReduce計(jì)算模型

1.3 Hive

構(gòu)建于Hadoop上的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)框架，可將HiveQL查詢有效地轉(zhuǎn)換為MapReduce任務(wù)，減小HiveQL程序向Hadoop平臺(tái)移植難度。

2 系統(tǒng)設(shè)計(jì)

系統(tǒng)主要包括4個(gè)層次，圖1所示為本文設(shè)計(jì)的系統(tǒng)整體框架。

（1）數(shù)據(jù)采集層。主要利用各類采集設(shè)備，在設(shè)備接口的支持下獲取各種類型的數(shù)據(jù)，在這些數(shù)據(jù)中，包括結(jié)構(gòu)化、半結(jié)構(gòu)化以及非結(jié)構(gòu)化多種類型的數(shù)據(jù)，同時(shí)，還有可能涉及錯(cuò)誤、冗余或者是用處不大的數(shù)據(jù)，因此需要先對(duì)這些數(shù)據(jù)執(zhí)行數(shù)據(jù)的清洗任務(wù)，為干凈可用數(shù)據(jù)的獲取提供便利，同時(shí)，保障數(shù)據(jù)安全存取。

（2）數(shù)據(jù)存取與計(jì)算層。涉及大數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)、Hadoop平臺(tái)與ETL計(jì)算框架。數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)與Hadoop之間具有互補(bǔ)的關(guān)系，前者中的數(shù)據(jù)能夠在后者中轉(zhuǎn)存，這可實(shí)現(xiàn)對(duì)用戶在多種不同場(chǎng)景下業(yè)務(wù)需求的有效滿足。ETL計(jì)算框架同Hadoop結(jié)合可以執(zhí)行對(duì)數(shù)據(jù)的一系列處理，為后期的數(shù)據(jù)查詢、分析以及挖掘提供強(qiáng)有力的平臺(tái)支持。

（3）數(shù)據(jù)服務(wù)層。以ETL計(jì)算框架與Hadoop平臺(tái)為基礎(chǔ)，提供對(duì)數(shù)據(jù)的管理、分析以及挖掘服務(wù)。為了達(dá)到數(shù)據(jù)的共享目的，該層同時(shí)提供統(tǒng)一接口，供平臺(tái)及其他相關(guān)應(yīng)用使用。

（4）數(shù)據(jù)應(yīng)用層?；跀?shù)據(jù)服務(wù)層接口的支持，執(zhí)行預(yù)警預(yù)測(cè)、知識(shí)發(fā)現(xiàn)以及決策支持等多種大數(shù)據(jù)應(yīng)用。

圖1 大數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)總體架構(gòu)

3 系統(tǒng)分布式ETL框架（圖2）

第一，考慮到Hadoop HDFS可以分布式存取文件，對(duì)其這一功能加以應(yīng)用，從邏輯層面上整合之前那些物理上相互隔離的各類數(shù)據(jù)；第二，遵循事先制定好的業(yè)務(wù)規(guī)則，在Hive組件的支持下，執(zhí)行對(duì)HiveQl腳本的編寫任務(wù)，同時(shí)，有效地發(fā)揮Hadoop MapReduce所具有的對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理的強(qiáng)大功能，進(jìn)一步執(zhí)行對(duì)HDFS中相關(guān)數(shù)據(jù)的轉(zhuǎn)換與處理操作，最終獲取所需要的Hive數(shù)據(jù)表；第三，為了盡可能地將時(shí)間的消耗降到最低程度，發(fā)揮Sqoop工具的作用，對(duì)Hive表進(jìn)行批量加載，并將其存儲(chǔ)至關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)中。

圖2 分布式ETL框架圖

在數(shù)據(jù)抽取模塊中，又可以進(jìn)一步分為兩個(gè)子模塊，分別為數(shù)據(jù)源與數(shù)據(jù)過(guò)濾器。而在這兩個(gè)子模塊中，后者的功能在于執(zhí)行對(duì)數(shù)據(jù)的初步清洗與過(guò)濾任務(wù)。

數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換模塊主要由數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換器（Hive）與數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換引擎（Hadoop）2個(gè)子模塊共同構(gòu)成，其中，前者的功能表現(xiàn)為對(duì)轉(zhuǎn)換規(guī)則進(jìn)行制定，并執(zhí)行對(duì)規(guī)則的輸入任務(wù)；后者主要運(yùn)行具體轉(zhuǎn)換規(guī)則并得到最終的結(jié)果，是整個(gè)ETL部件的核心，內(nèi)部工作流程在圖2中已給出。

在關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)中，數(shù)據(jù)加載模塊存在的意義表現(xiàn)為可執(zhí)行對(duì)最終結(jié)果表的批量加載任務(wù)，而該項(xiàng)操作會(huì)進(jìn)一步在Sqoop的支持下來(lái)完成。

4 基于MapReduce計(jì)算模型的HDFS數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換實(shí)現(xiàn)

在對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行抽取、轉(zhuǎn)換以及執(zhí)行對(duì)程序的加載任務(wù)等各個(gè)環(huán)節(jié)，ETL程序均會(huì)同Hadoop MapReduce庫(kù)建立起相應(yīng)的鏈接關(guān)系，此過(guò)程會(huì)調(diào)用Map以及Reduce這兩個(gè)最為基本的函數(shù)，以此轉(zhuǎn)換HDFS數(shù)據(jù)，得到Hive數(shù)據(jù)表。圖3所示為其順序執(zhí)行流程圖。

圖3 基于MapReduce的HDFS數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換流程圖

（1）MapReduce庫(kù)先對(duì)HDFS數(shù)據(jù)進(jìn)行M份劃分（M由用戶定義），每1份為16~64M，之后利用分叉拷貝在集群內(nèi)的其他機(jī)器上進(jìn)行用戶進(jìn)程的拷貝。

（2）在ETL程序副本分配的機(jī)器中，有一個(gè)是Master，負(fù)責(zé)調(diào)度，其他的都是Worker，數(shù)量亦由用戶制定。Master為空閑的Worker分配Map作業(yè)或Reduce作業(yè)。

（3）對(duì)于Worker而言，如果其被分配的是Map作業(yè)，則需執(zhí)行對(duì)所對(duì)應(yīng)的分片中輸入數(shù)據(jù)的讀取任務(wù)，Map作業(yè)數(shù)量并不是固定的，M會(huì)對(duì)其產(chǎn)生決定性影響，也就是說(shuō)，Map作業(yè)同分片之間存在著一一對(duì)應(yīng)的關(guān)系；在所輸入的所有數(shù)據(jù)中，Map作業(yè)會(huì)執(zhí)行相應(yīng)的鍵值對(duì)抽取操作，在此基礎(chǔ)上，會(huì)通過(guò)參數(shù)的形式將所抽取到的鍵值對(duì)傳遞給Map函數(shù)，而接下來(lái)，Map函數(shù)會(huì)基于接收到的鍵值對(duì)而產(chǎn)生對(duì)應(yīng)的中間鍵值對(duì)，這些中間鍵值對(duì)會(huì)在內(nèi)存中被緩存下來(lái)。

（4）當(dāng)有一定數(shù)量的中間鍵值對(duì)被緩存下來(lái)之后，它們會(huì)被寫入到本地磁盤之中，而磁盤又會(huì)進(jìn)一步將它們劃分為R個(gè)區(qū)，用戶自行定義R的大小，后期，每個(gè)區(qū)均會(huì)與一個(gè)Reduce作業(yè)相對(duì)應(yīng)；另外，寫入本地磁盤的中間鍵值對(duì)位置會(huì)經(jīng)由Master向Reduce Worker轉(zhuǎn)發(fā)。

（5）Mater會(huì)對(duì)Worker被分配到的作業(yè)性質(zhì)進(jìn)行判斷，如果是Reduce作業(yè)，這時(shí)，Worker會(huì)向Worker下達(dá)相應(yīng)的通知，讓其知曉自身所負(fù)責(zé)的具體區(qū)域所處的位置，當(dāng)Reduce Worker完成自身的初步任務(wù)，亦即將由自己負(fù)責(zé)的所有中間鍵值對(duì)讀取完畢以后，會(huì)進(jìn)一步地對(duì)它們進(jìn)行排序處理，將有著相同鍵的鍵值對(duì)集聚起來(lái)。

（6）Reduce Worker遍歷按順序排列之后的中間鍵值對(duì)，針對(duì)每一個(gè)唯一的鍵，均向Reduce函數(shù)執(zhí)行鍵及其關(guān)聯(lián)值的傳遞任務(wù)，在此過(guò)程中，Reduce函數(shù)會(huì)有相應(yīng)的輸出產(chǎn)生，而這些輸出會(huì)添加到該分區(qū)的輸出文件中。

（7）當(dāng)全部的Map作業(yè)以及Reduce作業(yè)均被完成之后，Master會(huì)進(jìn)一步執(zhí)行對(duì)ETL程序的喚醒操作，在此過(guò)程中，MapReduce函數(shù)又會(huì)調(diào)用向ETL程序返回的相關(guān)代碼。

基于上述所有操作的完成，MapReduce輸出會(huì)放于R個(gè)分區(qū)的輸出文件中，用戶可將它們作為輸入交由另一個(gè)MapReduce程序，最終得到Hive數(shù)據(jù)表。

5 應(yīng)用測(cè)試與性能比較

系統(tǒng)設(shè)計(jì)完成之后，需要對(duì)其可應(yīng)用性進(jìn)行測(cè)試，以確定系統(tǒng)是否具有價(jià)值，對(duì)此，本文圍繞系統(tǒng)的具體應(yīng)用及其在應(yīng)用過(guò)程中表現(xiàn)出來(lái)的相關(guān)性能展開(kāi)具體的測(cè)試工作。

5.1 應(yīng)用測(cè)試

在測(cè)試過(guò)程中，將加速比（單機(jī)完成某一應(yīng)用所耗費(fèi)的時(shí)間同多機(jī)并行完成某一應(yīng)用所耗費(fèi)的時(shí)間的比值）作為指標(biāo)分析系統(tǒng)可應(yīng)用性，也就是測(cè)試系統(tǒng)在對(duì)各種數(shù)據(jù)進(jìn)行處理的過(guò)程中表現(xiàn)出來(lái)的實(shí)際加速比，對(duì)此實(shí)際加速比同理想的加速比進(jìn)行比較分析。具體地，將在實(shí)驗(yàn)室中采集到的訓(xùn)練數(shù)據(jù)作為實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)，根據(jù)測(cè)試結(jié)果進(jìn)行加速比變化曲線的繪制，圖4（a）為隨數(shù)據(jù)變化的加速比變化曲線，（b）為隨計(jì)算節(jié)點(diǎn)變化的加速比變化曲線。

圖4 加速比變化曲線圖

根據(jù)圖4（a），在數(shù)據(jù)集不斷變大的過(guò)程中，加速比呈現(xiàn)出逐漸上升之勢(shì)，究其原因，在于系統(tǒng)設(shè)計(jì)最初時(shí)的目的在于對(duì)龐大而又復(fù)雜的數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，這一處理通常情況下都以一次性的處理為主。以Hadoop與MapReduce為基礎(chǔ)的大數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)在運(yùn)行過(guò)程中無(wú)須執(zhí)行對(duì)數(shù)據(jù)的預(yù)處理操作，同時(shí)，也不必將它們寫入數(shù)據(jù)庫(kù)，系統(tǒng)直接在平面文件的基礎(chǔ)之上將相應(yīng)的分析工作展開(kāi)，最小化分析延遲，因此，數(shù)據(jù)集的增大可在一定程度上提高其處理效率。

根據(jù)圖4（b），在計(jì)算節(jié)點(diǎn)數(shù)量不斷增加的過(guò)程中，加速比的變化趨勢(shì)為先上升，后下降，其原因在于網(wǎng)絡(luò)通信過(guò)程中所需支付的費(fèi)用會(huì)在計(jì)算節(jié)點(diǎn)數(shù)量不斷增加的過(guò)程中而逐漸增加，由于Hadoop MapReduce對(duì)以掃描為基礎(chǔ)的數(shù)據(jù)處理模式以及對(duì)中間結(jié)果不斷物化的執(zhí)行策略予以采用，因此這會(huì)在較大程度上提高I/O代價(jià)，同時(shí)，增加網(wǎng)絡(luò)傳輸?shù)娜蝿?wù)量，在數(shù)據(jù)集并非特別大的前提條件下，節(jié)點(diǎn)數(shù)量的增加會(huì)對(duì)處理效率產(chǎn)生相應(yīng)的影響。

5.2 基于不同平臺(tái)的系統(tǒng)性能比較（表1）

對(duì)于大數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)，以往學(xué)者已經(jīng)作了相應(yīng)的研究，設(shè)計(jì)出基于SOA平臺(tái)的大數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)以及基于多Agent的大數(shù)據(jù)系統(tǒng)等，為確定本文所設(shè)計(jì)的基于Hadoop MapReduce的大數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)的優(yōu)越性，本文從系統(tǒng)交互性、靈活性、擴(kuò)展性、穩(wěn)定性以及有效性5個(gè)方面對(duì)本文系統(tǒng)以及基于SOA平臺(tái)的系統(tǒng)和基于多Agent的系統(tǒng)進(jìn)行對(duì)比分析，得到如表1所示對(duì)比分析結(jié)果。

表1 三種平臺(tái)下的系統(tǒng)性能比較

注：“√”表明系統(tǒng)可滿足此項(xiàng)性能要求，“×”表示不可滿足。

根據(jù)表1，基于SOA方式的系統(tǒng)設(shè)計(jì)以對(duì)緊耦合問(wèn)題的解決為目的，可提高ETL之間的交互性，但未較好地解決擴(kuò)展性與有效性問(wèn)題，故對(duì)于大數(shù)據(jù)來(lái)說(shuō)，其效率相對(duì)不高；采用多Agent技術(shù)的系統(tǒng)以對(duì)Agent之間負(fù)載均衡問(wèn)題的解決為目的，但無(wú)法確保各Agent之間的穩(wěn)定性，當(dāng)其中任意1個(gè)Agent出現(xiàn)故障之時(shí)，整個(gè)系統(tǒng)均會(huì)面臨癱瘓的風(fēng)險(xiǎn)，且無(wú)法有效地對(duì)大數(shù)據(jù)進(jìn)行處理；Hadoop平臺(tái)對(duì)數(shù)據(jù)復(fù)制的方式予以采用，可提升節(jié)點(diǎn)之間訪問(wèn)數(shù)據(jù)的效率，對(duì)數(shù)據(jù)丟失的可能性予以降低，因此基于Hadoop平臺(tái)的大數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)具有很好的穩(wěn)定性、擴(kuò)展性與有效性，適用性很高。

6 結(jié)語(yǔ)

文章進(jìn)行了一種基于Hadoop與MapReduce的大數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)的設(shè)計(jì)，給出其框架設(shè)計(jì)方案，并對(duì)各模塊的功能進(jìn)行了介紹，同時(shí)，針對(duì)其最為核心的部分，分析了基于MapReduce計(jì)算模型的HDFS數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換實(shí)現(xiàn)。系統(tǒng)可對(duì)分布于不同主機(jī)上的數(shù)據(jù)執(zhí)行簡(jiǎn)單且高效的數(shù)據(jù)抽取、轉(zhuǎn)換與加載操作，實(shí)驗(yàn)顯示，系統(tǒng)可靠性、可擴(kuò)展性、負(fù)載平衡性能良好，執(zhí)行效率高，且在對(duì)海量數(shù)據(jù)的處理中表現(xiàn)出了優(yōu)于采用SOA方式與采用多Agent方式的系統(tǒng)性能。

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