暴风Hadoop集群架构：海量数据处理与Hive数据仓库详解

本文档主要探讨了暴风公司基于Hadoop的大数据处理和数据仓库解决方案，以应对海量数据挑战。首先，介绍了Hadoop生态系统中的关键组件，包括Hadoop 1.0.3基础计算框架，Hive用于离线数据分析的95%任务，Pig的辅助离线分析，以及HBase用于存储部分数据。数据挖掘工具如Mahout被用于深入分析数据，以实现数据挖掘和用户细分，进而支持推荐系统和广告策略。 Scribe在集群架构中起到了数据接收和分发的作用，确保日志处理效率。Nginx和PHP的组合可能用于前端服务和数据处理层面，但具体职责在这篇文章中并未详细说明。此外，文档还提到了暴风公司的数据仓库实践，强调了Hive在数据仓库中的核心地位，它构建在Hadoop的HDFS（分布式文件系统）和MapReduce（并行计算模型）之上，提供HQL（Hive Query Language）查询接口，底层存储采用HDFS，执行层则是MapReduce。 学习虚拟化和云计算技术可以参考三通it学院（www.santongit.com），这可能是一个推荐的学习平台。Hive的安装和配置是关键环节，包括设置HADOOP_HOME和JAVA_HOME环境变量，以及配置元数据存储。Hive默认使用内存数据库Derby，但也可以选择MySQL或Oracle等外部数据库，以持久化元数据，避免因HiveServer重启而丢失数据。 文章还涉及了Hive的DDL（数据定义语言）和DML（数据操作语言）操作，这些都是构建和管理数据仓库的基础。最后，暴风公司通过创建暴风指数，对数据进行深度分析和可视化，为决策制定提供有力支持。 总结来说，这篇文档重点讲解了暴风公司在大数据处理场景下如何利用Hadoop生态，尤其是Hive，构建高效的数据仓库系统，并结合其他工具和技术，如Scribe、Nginx+PHP、HBase等，以满足高吞吐量的离线数据分析需求，以及数据挖掘和商业智能应用。