腾讯大数据：Hadoop集群的挑战与解决方案

"这篇资料详细介绍了腾讯在大规模Hadoop集群实践中的经验和挑战，涉及到Hadoop在数据存储、计算、调度和高可用性等方面的问题。腾讯通过构建统一的数据平台，包括Lhotse统一调度、TDW数据仓库、TRC实时计算平台等，实现了数据的海量存储与计算，并提供了数据应用和分析的解决方案。资料还提到了Hadoop集群面临的一系列问题，如NameNode的容灾、JobTracker的调度效率等，并提出了JobTracker分散化和NameNode高可用的改进策略。此外，资料还讨论了方案选择，如对比Yarn和Corona的优缺点。" 正文: Hadoop作为开源的大数据处理框架，被广泛应用于大数据存储和分析领域。腾讯在大规模Hadoop集群的实践中，构建了一个涵盖多个业务部门的数据服务总体框架，包括SNG、IEG、MIG、CDG、ECC、TEG和OMG等，旨在实现数据共享、计算资源共享，从而减轻运营负担。 在腾讯的数据平台中，Lhotse作为统一调度系统，负责协调各种任务的执行；TDW（Tencent Data Warehouse）则作为数据仓库，用于海量数据的存储和处理；而TRC实时计算平台则用于实时采集流式计算，支持分布式存储和精准推荐模型的建立。这些组件共同构成了一个高效、灵活的数据处理生态系统，服务于社交广告、电商视频等多种业务场景。 然而，随着集群规模的扩大，Hadoop原生的NameNode和JobTracker面临着一系列挑战。NameNode的单点故障可能导致一个小时的数据丢失风险，且其重启耗时长，不支持灰度变更。JobTracker的调度效率低，限制了集群的扩展性。为解决这些问题，腾讯考虑了JobTracker的分散化和NameNode的高可用性改进，以提高整个系统的稳定性和效率。 在方案选择上，腾讯选择了基于CDH3u3的TDW基线版本，并对比了Yarn和Corona两个可能的升级路径。Yarn（Yet Another Resource Negotiator）是Hadoop 2.x引入的新一代资源管理系统，它将JobTracker的功能拆分为ResourceManager和ApplicationMaster，提高了系统的可扩展性和高可用性。而Corona则是Facebook贡献的一个早期尝试，尽管其设计理念与Yarn类似，但其社区开发状态和稳定性尚不确定。 通过这个资料，我们可以深入理解Hadoop在实际大规模集群中的运用，以及面对挑战时的解决方案。对于Hadoop的学习者和从业者来说，这是一个宝贵的资源，可以提供关于集群管理和优化的实用知识。同时，资料也展示了如何在实际业务环境中，结合特定需求来选择和优化大数据处理架构。