Hadoop海量文本处理系统设计与实现

"基于Hadoop的海量文本处理系统" 本文主要介绍了一个基于Hadoop构建的海量文本处理系统，该系统设计用于高效地管理和处理大规模文本数据。系统的核心是利用Hadoop的分布式计算框架，以应对日益增长的数据量和复杂的数据处理需求。 首先，系统构建在30台双路四核的商用服务器上，每台服务器配备Intel Xeon E5450 3.00GHz处理器，16GB内存，以及8个500GB SAS硬盘。网络连接采用20Gb/s InfiniBand网络和千兆以太网，确保高速的数据传输。操作系统为Red Hat Enterprise Linux AS release 4 (Nahant Update 7)，内核版本为2.6.9-78.ELsmp SMP x86_64，运行Java SE Runtime Environment 1.6.0_13-b03和gcc 3.4.6，同时使用的是Hadoop 0.12.2的定制补丁版本。 系统主要由以下几个部分组成： 1. 数据接收：系统支持通过文件和网络数据流两种方式接收数据。采用数据网关代理模式，接收到的数据直接存储在Hadoop分布式文件系统（HDFS）中。系统配置了4台接收机，每台机器可以同时处理10个数据接收和写入进程，复制因子设为3，单机写入速度可达70MB/s。 2. 分布式运行支撑环境：基于Hadoop的Map/Reduce机制，数据块大小设定为128MB。系统运行4个Hadoop实例，每个实例在每台机器上启动2个任务进程，单机处理速度达到4MB/s。 3. 应用服务：包括数据迁移、索引合并、数据清洗、全文检索和统计服务。数据迁移服务负责在HDFS实例之间移动数据，索引合并服务整合索引以优化搜索性能，数据清洗服务对原始数据进行预处理，全文检索服务则提供高效的文本搜索功能，统计服务则对数据进行分析和汇总。 4. 系统配置与管理：包括基础运行环境配置、处理节点状态监控、数据监控以及插件管理模块，便于系统管理和维护。此外，还提供Eclipse插件以支持用户开发自己的处理逻辑，并通过Web方式对系统进行运行维护管理。 系统设计的关键在于利用Hadoop的分布式特性，通过并行化处理提高数据处理效率。通过合理分配硬件资源，优化数据接收、存储和处理流程，实现了对海量文本数据的有效管理和高效分析，是应对大数据挑战的一个实例。