卢亿雷分享：Hadoop应用实践与挑战解析

在Hadoop 10周年庆典上，AdMaster技术副总裁卢亿雷分享了关于Hadoop应用和实践中的经验与教训。他首先探讨了Hadoop数据平台架构，包括MapReduce作为其核心分布式计算模型，以及如何利用其他工具如Storm进行实时流处理、Open API支持数据采集和Crawler抓取文本数据，进一步通过Text Categorization和Clustering进行文本分析，甚至实现Sentiment Analysis。他还强调了数据挖掘和前端应用服务的重要性，以及如何通过API接口如Text Analysis API进行数据处理。 Hadoop系统平台架构方面，卢亿雷讲解了HDFS（Hadoop分布式文件系统）在存储海量数据的角色，以及离线计算平台如MapReduce、Pig和Hive用于批处理数据的流程。他还提到了Zookeeper在协调集群管理中的作用，以及在线计算场景下的HBase、实时计算框架如Spark和YARN资源管理器。此外，他还提到了Cascading和Flink这类数据流水线工具，以及如何利用消息队列KafkaMQ和NoSQL数据库如MySQL、MongoDB等来支持应用服务。 在面对大规模数据挑战时，卢亿雷指出每天可能处理高达5TB的新数据，并执行对数十亿条记录的复杂维度分析。他还分享了离线分析和在线分析的区别，比如如何在离线环境中通过Pig的算法执行大量数据处理，而在实时计算中则可能使用MySQL或Elasticsearch等数据库。 核心应用模块部分，卢亿雷介绍了SocialCRM、数据中心和分析报告等业务场景的应用，以及Track系统、Site系统和算法服务等关键组件。他还提到了NLP（自然语言处理）技术在情感分析、标签分类和NLP Lab中的应用，以及数据采集服务和社交平台的整合。 在技术层面，卢亿雷详细列举了Hadoop生态中的各种工具和技术，如NFS和HDFS的选择，Pig和Hive在不同场景的使用，以及MapReduce和Spark在数据处理中的切换。此外，他还讨论了如何通过API和DSL（领域特定语言）来管理和操作原始数据，以及如何构建数据处理管道以支持Buzz文章的爬虫服务。 卢亿雷的分享涵盖了Hadoop技术的全面应用，从基础架构到实际业务场景，以及如何避免和解决在Hadoop使用过程中遇到的各种问题，为听众提供了丰富的实践经验参考。