[Hadoop] 实际应用场景之

fox111

　　Hadoop在淘宝和支付宝的应用从09年开始，用于对海量数据的离线处理，例如对日志的分析，也涉及内容部分，结构化数据等。使用Hadoop主要基于可扩展性的考虑，规模从当初的3-4百节点增长到今天单一集群3000节点以上，2-3个集群，支付宝的集群规模也达700台，使用Hbase，个人消费记录，key-value型。
　　阿里对Hadoop的源码做了如下修改：

• 改进Namenode单点问题
  
• 增加安全性
  
• 改善Hbase的稳定性
  
• 改进反哺Hadoop社区
  

阿里数据处理的整体架构图如下：


架构分为五层，分别是数据源、计算层、存储层、查询层和产品层。

• 数据源：这里有淘宝主站的用户、店铺、商品和交易等数据库，还有用户的浏览、搜索等行为日志等。这一系列的数据是数据产品最原始的生命力所在。
  
• 计算层：在数据源层实时产生的数据，通过淘宝主研发的数据传输组件DataX、DbSync和Timetunnel准实时地传输到Hadoop集群“云梯”，是计算层的主要组成部分。在“云梯”上，每天有大约40000个作业对1.5PB的原始数据按照产品需求进行不同的MapReduce计算。一些对实效性要求很高的数据采用“云梯”来计算效率比较低，为此做了流式数据的实时计算平台，称之为“银河”。“银河”也是一个分布式系统，它接收来自TimeTunnel的实时消息，在内存中做实时计算，并把计算结果在尽可能短的时间内刷新到NoSQL存储设备中，供前端产品调用。
  
• 存储层：针对前端产品设计了专门的存储层。在这一层，有基于MySQL的分布式关系型数据库集群MyFOX和基于HBase的NoSQL存储集群Prom。
  

MyFOX的结构图如下：



Prom（即普罗米修斯）结构图如下：

• 查询层（glider）
  

• 产品层：数据魔方、量子恒道等