腾讯大数据集群演进：Hadoop高可用与高扩展性实践

“腾讯HADOOP集群实践主要讲述了腾讯在构建和优化大规模Hadoop集群方面的经验，包括集群的架构、面临的挑战以及解决方案。集群涉及到多个业务部门，如SNG、OMG、IEG等，旨在实现数据共享、计算资源的集中管理和高效利用。集群规模不断扩大，从200台到4000台，但同时也遇到了NameNode无容灾、JobTracker调度效率低下等问题。为解决这些问题，腾讯考虑了Yarn和Corona等方案，最终选择了JobTracker分散化来提高集群的高可用性、高效性和扩展性。” 腾讯在大数据处理上采用了Hadoop作为基础架构，构建了大规模的Hadoop集群，服务于公司内部的多个业务部门，如社交网络、在线广告、电商和视频等。这个集群的构成包括数据仓库、数据应用、数据采集与分发、实时计算平台等多个部分，实现了海量数据的存储和计算。其中，Lhotse统一调度系统负责资源管理和作业调度，而TDW（Tencent Data Warehouse）则作为重要的数据仓库组件，处理海量数据的存储和分析。 随着集群规模的扩大，腾讯遇到了一系列技术挑战。NameNode是Hadoop HDFS的关键组件，负责元数据管理，但在集群中没有容灾机制，一旦出现问题，可能会导致一个小时的数据丢失，并且NameNode的重启过程耗时较长，不支持灰度变更。此外，JobTracker作为作业调度器，其效率低下，影响了集群的扩展性。 为了解决上述问题，腾讯研究了不同的解决方案，比如Yarn（Yet Another Resource Negotiator）和Corona，两者都旨在改进JobTracker的功能，提供更好的资源管理和任务调度。经过评估，腾讯决定采用JobTracker分散化策略，将JobTracker的功能拆分为资源管理和任务调度两个独立的部分，这样可以实现JobTracker的平行扩展，提高整个系统的高可用性、高效性和扩展性。新的架构中，Cluster Manager负责资源管理，而Task Tracker则专注于任务调度和管理，这样的设计使得任务调度更加精细化，提升了整体性能。 此外，腾讯还构建了数据开发者平台和数据应用门户，以支持自助提取与分析，促进数据规范化管理，并通过TRC实时计算平台进行实时采集和流式计算，以满足实时业务需求。通过这样的大数据平台，腾讯能够提供精准推荐模型，支持社交广告、电商等业务的精准营销。 腾讯HADOOP集群实践展示了大型企业如何面对和解决大数据处理中的挑战，通过技术创新和架构优化，实现高效、稳定和灵活的大数据处理环境，为业务发展提供强大支撑。