"阿里技术沙龙-基于Hadoop的阿里搜索计算平台,由一淘搜索技术部的任春德(瓦力)分享,涵盖了Hadoop计算平台架构、搜索业务、计算模型以及YARN的改进等内容,旨在探讨如何利用Hadoop技术构建大规模的搜索计算平台。" 阿里搜索计算平台是基于Hadoop构建的,由大约400个节点组成,经历了从Hadoop-0.20.2到Hadoop-2.2的版本升级,其中包括HDFS-2.0、MR-1.0以及YARN的引入。平台采用了HDFS作为分布式文件系统,HBase作为大规模数据存储,YARN负责集群资源管理和调度,Zookeeper用于协调服务,还有Hue提供用户界面,Thrift用于不同语言间通信,Phoenix提供SQL接口,OpenTSDB处理时序数据,MapReduce处理批量计算任务,iStream支持实时流计算,Hive提供数据分析,Oozie管理工作流,WebHDFS、HttpFS、libHDFS和NFS3提供了多种访问HDFS的方式,PIG用于大数据处理,Ganglia和Monitor进行监控,HistoryServer和HStats记录作业历史。 平台支撑了包括Tmall、Taobao、主站B2B、etao、OpenSearch和OpenCrawl在内的多个搜索业务,其中以HBase为核心的全网商品库是一个重要的应用实例。通过Dump+Build框架,数据从XML文件中抽取,经过iStreamService和DumpJob处理,生成IndexBuildJob,然后通过HQueueXML文件进行索引构建,最终服务于iSearch搜索引擎。 计算模型方面,除了传统的MapReduce模型,阿里搜索团队还开发了iStream,这是一个运行在YARN上的流计算引擎,它能够与MapReduce、Spark等并行计算框架统一调度,提供了一种统一的集群解决方案,支持增量和实时流式数据处理。这使得平台在功能和应用场景上可以与Twitter的Storm、Yahoo的S4和LinkedIn的Samza等实时计算框架相媲美。 未来发展方向可能包括优化YARN以提升资源利用率,扩展计算模型以适应更多类型的数据处理需求,增强系统的稳定性和可扩展性,以及进一步推动搜索业务的智能化和个性化。此外,随着大数据技术的不断发展,可能会引入更多的先进技术,如机器学习、人工智能等,以提升搜索结果的准确性和用户体验。
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