Facebook如何利用Apache Hadoop实现实时处理

"Apache Hadoop在Facebook实现实时化" Apache Hadoop是一个分布式计算框架，最初设计用于批处理大数据。Facebook在其内部部署了基于Hadoop的Facebook Messages应用，这是该公司首个面向用户的实时应用程序，利用了Hadoop平台的能力。HBase是构建在Hadoop之上的数据库层，旨在支持每天数十亿条消息的处理。这个决定是在权衡了其他系统，如Apache Cassandra和Voldemort之后做出的。 Facebook选择Hadoop和HBase的原因主要在于它们在一致性、可用性、分区容忍性、数据模型和可扩展性方面满足了应用的需求。文章深入探讨了这些关键特性，并解释了为何Hadoop和HBase在这些方面优于传统的分片MySQL数据库方案。在实时系统的需求下，Facebook对Hadoop进行了优化，使其更适应实时处理，这涉及到配置上的权衡，以确保系统的高效运行。 论文中还详细讨论了设计决策背后的动机，以及日常运营中面临的挑战。例如，为了提高实时性，可能需要牺牲部分数据一致性，同时保持高可用性和分区容忍性。此外，Facebook正在研发的未来功能和改进也进行了介绍，这些进步将进一步提升Hadoop在大规模Web应用中的效能。 Facebook的这一部署为其他考虑采用Hadoop解决方案而非传统分片关系型数据库管理系统（RDBMS）的公司提供了一个参考模型。通过分享这一实践经验，Facebook希望其他组织可以从他们的成功和挑战中学习，以便更好地利用分布式计算技术来处理实时数据需求。 总结来说，这篇文章揭示了Facebook如何利用Hadoop和HBase构建实时应用程序，解决了在大规模数据处理中的关键问题，并提供了关于系统设计、优化和未来发展方向的见解。对于那些寻求在云环境中处理海量数据并实现实时响应的IT专业人士，这篇论文提供了宝贵的实践经验和理论指导。