淘宝分布式数据处理实践：Hadoop与Hive的扩展与应用

"淘宝分布式数据处理实践" 在淘宝的分布式数据处理实践中，云梯是一个重要的组件，它是一个大规模的分布式计算平台，旨在处理海量的数据。云梯由大量的硬件资源组成，包括1100台机器，其中主节点配置为8核（超线程）CPU、48GB内存和SAS RAID存储，而从节点则采用了异构配置，包含不同CPU数量、内存大小和磁盘容量的机器。这些从节点中的6T磁盘利用率相对较高，为了平衡负载，会进行定期的Rebalance操作，并且控制单机读写速度在10M/s以内，作业运行时间主要集中在每天的9:00到23:30。 云梯1的总容量达到了9.3PB，且利用率高达77.09%，每天处理大约18000道作业，扫描数据量约为500TB。尽管面临较高的硬盘故障率（每周10~20次），云梯通过优化设计，比如Slave单磁盘容错机制，确保了系统的稳定运行。在硬件故障发生时，如TaskTracker的磁盘故障，系统能够确保作业不受影响。 在软件层面，云梯基于Hadoop 0.19.1版本并应用了大量的补丁，这些补丁主要来自Hadoop的后续版本，如0.19.2、0.20、0.21，同时也有部分自研的改进。为了简化管理，云梯将Hadoop的客户端和服务端代码开发进行了分离，仅由管理员负责服务端的升级，并确保向下兼容。 在功能扩展上，云梯引入了安全性措施，如密码认证（hadoop.job.ugi）和正在开发的扩展ACL，以支持用户访问其他组的数据。调度器方面，云梯基于FairScheduler进行了改造，允许通过网页形式动态调整slots，并且每个用户组可以独立使用自己的资源。此外，为了实现高可用性，云梯采用3个Master节点加1个Standby节点的架构，利用Virtual IP进行NameNode和JobTracker的故障切换。 淘宝的Hadoop实践还包括对Hive的使用和改造。Hive作为一个基于Hadoop的数据仓库工具，使非编程人员也能方便地进行大数据查询和分析。淘宝对Hive的改造可能涉及到性能优化、功能增强等方面，以适应其内部业务需求。 除此之外，淘宝还构建了一个分布式数据仓库的构思，可能涉及到更高级别的数据组织和处理模式，以支持各种业务，如搜索、支付宝、B2B、数据魔方、量子统计、口碑等。这些业务依赖于Exchange、爬虫数据、MapReduce Java Jobs、Streaming Jobs、Hive Jobs等多种处理方式来获取、存储、处理和分析数据，从而驱动推荐系统、搜索排行等功能。 淘宝的分布式数据处理实践展示了大型电商如何应对海量数据挑战，通过定制化的Hadoop集群、安全性增强、调度策略优化以及对Hive的改造，实现了高效、稳定和安全的数据处理环境，服务于公司的各项业务需求。