京东阿里如何利用Hadoop进行大数据分析

"分享了阿里巴巴和京东在Hadoop技术上的应用实践，涉及Hadoop、Hive、HBase在大数据处理中的角色。" 本文介绍了Hadoop在中国两大电商巨头阿里巴巴和京东的应用情况，展示了它们如何应对大数据挑战并优化数据分析流程。在京东的案例中，每天需要处理的数据量高达500TB，通过实施Hadoop，京东得以有效处理爆炸性增长的电商数据。 在京东的架构中，实时数据和分析数据是分开处理的。对前台交易、账户、订单等实时业务，京东选择了关系型数据库Oracle Exadata进行处理，确保高效和稳定性。而对分析需求，则采用基于Hadoop的LAMP（Linux、Apache、MySQL、PHP）系统。在引入Hadoop之前，京东面临的问题是传统数据仓库无法满足不断增长的数据处理需求，高昂的硬件升级成本促使京东转向Hadoop。初期，京东部署了一个20多节点的Hadoop集群，相较于传统解决方案，成本大幅降低。 在Hadoop技术应用的亮点部分，数据首先通过ETL工具（例如etl脚本或sqoop）从收集服务器定时装载到Hadoop集群。Hive作为数据仓库系统的基础，允许技术人员利用熟悉的SQL语法进行查询，降低了技术迁移的难度。Hive的优势在于，像淘宝、Facebook等企业也在其数据仓库中使用Hive。 进一步，Hive查询统计的结果会被导出到HBase，一个分布式、面向列的NoSQL数据库，以提高查询效率。京东选择将数据导出至HBase而不是直接与Hive连接，是因为HBase在某些场景下能提供更快的访问速度。此外，京东还开发了自己的C程序来实现这个过程。对于Hive分析功能的不足，京东团队还开发了自定义UDF（用户定义函数）以增强其分析能力。 总结起来，阿里巴巴和京东利用Hadoop、Hive和HBase构建了一套高效、经济的大数据处理框架，这为其他面临类似问题的企业提供了有价值的参考。这些技术的运用，不仅解决了大数据存储和处理的难题，还显著降低了IT成本，体现了大数据技术在电商行业的巨大潜力。