王睿分享：Hadoop在UUSee的实战应用与集群管理

在此次2012年9月的第六次技术聚会上，王睿，一位来自UUSee.com的产品开发总监，分享了Hadoop在该公司应用的具体案例和实践经验。王睿拥有丰富的Java和Hadoop背景，他的分享主要围绕以下几个核心主题： 1. **Hadoop应用领域**： - 在UUSee中，Hadoop被用于多种关键业务场景，包括P2P直播分发、存储，日志处理，归档存储，实时搜索，推荐系统，BI/数据仓库，以及视频和图像分析，甚至广告活动中的数据处理和归档。 2. **Hadoop集群配置**： - 使用的是CDH3u3版本的Hadoop，这是当时较受欢迎的企业级Hadoop发行版。集群规模包含1台NameNode，6台DataNode，以及2台Flume Collector和若干Flume Agent。日志种类多样，每天的数据量达到GB级别，对时效性要求较高，有按小时的统计需求。 3. **组件选择与实践**： - 集群中采用了Flume进行数据收集，它在日志管道架构中发挥重要作用。MapReduce（MR）作为核心计算引擎，Hive用于数据仓库管理和SQL查询，而Sqoop则负责数据迁移，从非Hadoop数据库到HDFS。Oozie虽然尚未正式使用，但被计划引入进行工作流管理和调度。 4. **统计分析框架**： - 分析流程包括数据采集（如通过Flume），数据汇聚，然后在Hadoop的HDFS中进行清洗和初步处理。利用MapReduce进行复杂的计算任务，最终结果存储在Hive中便于查询和分析。此外，还有LogServer用于监控，以及ETL（提取、转换、加载）模块确保数据质量。 5. **监控与任务管理**： - 提供了专门的任务管理和监控模块，如任务管理模块和展现模块，用于监控整个Hadoop集群的运行状态，确保系统的稳定性和性能。 通过这次分享，王睿展示了Hadoop在企业级环境中的广泛应用以及如何有效地整合其他工具和技术来构建高效的数据处理和分析系统。这些实践经验对于理解和实施Hadoop在实际业务场景中的应用具有很高的参考价值。