Facebook如何使用Hadoop实现实时计算

"Facebook在其实时计算中应用了Apache Hadoop和HBase，构建了首个基于Hadoop平台的用户界面应用程序——Facebook Messages。该系统每天能处理数十亿条消息，选择了Hadoop和HBase而非Cassandra或Voldemort，以满足一致性、可用性、分区容错性和数据模型以及可扩展性的需求。文中深入探讨了对Hadoop进行的改进，使其更适合实时系统，配置系统时的权衡，以及这个解决方案相对于Facebook其他应用中使用的分片MySQL数据库的优势。" Apache Hadoop是一个分布式计算框架，主要用于处理和存储大量数据。在Facebook的案例中，Hadoop被选中作为构建实时应用程序的基础，这标志着Hadoop不再仅仅是离线批处理工具，而是能够支持实时数据处理。Facebook Messages的推出，表明Hadoop可以有效地应对高并发、实时性的用户交互需求。 HBase是建立在Hadoop之上的一个分布式、版本化的NoSQL数据库，设计用于处理大规模数据。与Apache Cassandra和Voldemort等其他分布式存储系统相比，Facebook选择HBase的原因可能在于其对一致性的支持和强大的数据模型。HBase支持行级操作，提供了更好的读写性能，并且可以处理PB级别的数据，这对于处理Facebook级别的海量消息至关重要。 在一致性、可用性和分区容错性（CAP定理）之间，Facebook必须做出权衡。HBase通过其强一致性模型，保证了数据的一致性，同时通过Hadoop的分布式架构提供了高可用性和分区容错性。这使得即使在部分节点故障的情况下，系统仍能保持运行，确保用户消息的实时性和完整性。 为了将Hadoop转变为更有效的实时系统，Facebook对Hadoop进行了优化。这些优化可能包括改进数据读写流程、提升MapReduce的执行效率，以及优化YARN资源调度器，以更好地适应实时查询的需求。同时，配置系统时，Facebook需要平衡延迟、吞吐量和资源利用率，以达到最佳性能。 与传统的分片MySQL数据库相比，Hadoop-HBase解决方案提供了显著的优势。MySQL在处理大规模数据和高并发时可能会遇到性能瓶颈，而Hadoop和HBase的分布式架构则能更好地扩展。此外，HBase的列族数据模型更灵活，可以适应不断变化的数据需求，而无需进行大量的数据库重构。 Facebook利用Hadoop和HBase构建的实时计算系统展示了大数据技术在实时应用中的潜力，同时也揭示了在大型社交网络中如何选择和优化分布式系统来处理海量数据和实现高可用性的挑战。这一实践为其他需要处理实时数据的大型企业提供了有价值的参考。