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将OpenStack部署到Hadoop的四种方案..doc

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将OpenStack部署到Hadoop的四种方案.

将OpenStack部署到Hadoop的四种方案 developerWorks中国 作者:Steve Markey 编辑:王玉圆? 标签:?Hadoop?, OpenStack?, 大数据 ????????随着企业开始同时利用云计算和大数据技术,现在应当考虑如何将这些工具结合使用。在这种情况下,企业将实现最佳的分析处理能力,同时利用私有云的快速弹性 (rapid elasticity) 和单一租赁的特性。如何协同效用和实现部署,是本文希望解决的问题。   一些基础知识   第一是OpenStack 。作为目前最流行的开源云版本,它包括控制器、计算 (Nova)、存储 (Swift)、消息队列 (RabbitMQ) 和网络 (Quantum) 组件。图 1 提供了这些组件的一个图示(不包含 Quantum 网络组件)。 ▲图 1. OpenStack 的组件   这些组件共同提供了一个允许动态配给计算和存储资源的环境。从硬件角度看,这些服务可扩展到许多虚拟的和物理的服务器上。例如,大多数组织部署一个物理服务器作为控制器节点,部署另一个物理服务器作为计算节点。许多组织还选择将其存储环境分离到一个专用的物理服务器上,对于 OpenStack 部署而言,这意味着对 Swift 存储环境使用单独的服务器。   第二是大数据。一般可以理解为三个数据源的数据汇集:传统数据(结构化数据)、感知数据(日志数据和元数据)和社交(社交媒体)数据。大数据通常采用新的技术模式进行存储,比如非关系分布式数据库 NoSQL。共有四种非关系数据库管理此系统 (NRDBMS):基于列、关键值、图表和基于文档。这些 NRDBMS 将源数据聚集在一起,同时用 MapReduce 之类的分析程序对汇总的信息进行分析。   传统的大数据环境包括一个分析程序、一个数据存储、一个可扩展文件系统、一个工作流管理器、一个分布式排序和散列解决方案以及一个数据流编程框架。常用于商业应用程序的数据流编程框架是 Structured Query Language (SQL),对于开源应用程序,通常会使用 SQL 的替代方案,如 Apache Pig for Hadoop。在商用方面,Cloudera 提供了最稳定、最全面的解决方案之一,而 Apache Hadoop 是最流行的开源 Hadoop 版本。   第三是Apache Hadoop 。包含多种组件,包括 Hadoop Distributed File System(即 HDFS,是一种可扩展的文件系统),HBase(数据库/数据存储)、Pig、Hadoop(分析方法)和 MapReduce(分布式排序和散列)。如图 2 所示,Hadoop 任务被分解为几个节点,而 MapReduce 任务则被分解为跟踪器 (tracker)。 ? ▲图 2. HDFS/MapReduce 层的组成部分   图 3 显示了 MapReduce 如何执行任务,它将获取输入并执行一系列分组、排序和合并操作,然后呈现经过排序和散列的输出。 ? ▲图 3. 高级 MapReduce 图   图 4 演示了一个更复杂的 MapReduce 任务及其组成部分。 ? ▲图 4. MapReduce 数据流图解   尽管 Hadoop MapReduce 要比传统的分析环境(如 IBM Cognos和 Satori proCube 在线分析处理)更复杂一些,但它的部署仍然具有可扩展能力和高成本效益。 全盘考虑   大数据技术和私有云环境都很有用;不过,如果将两者结合在一起,企业会获得巨大的利润。尽管结合两者会让环境变得更复杂,企业仍然可以看到将 OpenStack 私有云和 Apache Hadoop 环境结合在一起产生的显著的协同效应。如何来做会更好?   方案1. Swift+Apache Hadoop MapReduce   在私有云环境中,常见的大数据部署模型之一是:将 OpenStack 的 Swift 存储技术部署到 Apache Hadoop MapReduce 集群,从而实现处理功能。使用这种架构的优势是,企业将获得一个可扩展的存储节点,可以用该节点来处理其不断累积的数据。根据 IDC 的调查,数据年增长率已经达到 60%,该解决方案将满足不断增长的数据需求,同时允许组织同时启动一个试点项目来部署私有云。   该部署模型的最佳使用场景是企业希望通过存储池尝试使用私有云技术,同时在内部使用大数据技术。最佳实践表明企业应当先将大数据技术部署到您的生产数据仓库环境中,然后构建并配置您的私有云存储解决方案。如果将 Apache Hadoop MapReduce 技术成功融合到数据仓库环境中,并且已经正确构建并运行您的私有云存储池,那么您就可

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