第一章 大数据和Hadoop生态圈

本章主要内容：

理解大数据的挑战

了解Hadoop生态圈

了解Hadoop发行版

使用基于Hadoop的企业级应用

你可能听别人说过，我们生活在“大数据”的环境中。技术驱动着当今世界的发展，计算能力飞速增长，电子设备越来越普遍，因特网越来越容易接入，与此同时，比以往任何时候都多的数据正在被传输和收集。

企业正在以惊人的速度产生数据。仅Facebook每天就会收集 250 TB 的数据。Thompson Reuters News Analytics (汤普森路透社新闻分析)显示，现在数字数据的总量比2009年的1ZB(1ZB等同于一百万 PB)多了两倍多，到 2015 年有可能将达到7.9ZB，到 2020 年则有可能会达到35ZB。其他调查机构甚至做出了更高的预测。

随着企业产生并收集的数据量增多，他们开始认识到数据分析的重要性。但是，他们必须先有效地管理好自己拥有的大量信息。这会产生新的挑战：怎样才能存储大量的数据?怎样处理它们?怎样高效地分析它们?既然数据会增加，又如何构建一个可扩展的解决方案?

不仅研究人员和数据科学家要面对大数据的挑战。几年前，在Google+ 大会上，计算机书籍出版者Tim O’Reilly引用过Alistair Croll的话，“这些产生了大量的无明显规律数据的公司，正在被那些产生了相对较少的有规律数据的新创公司取代……”。简而言之，Croll想要说，除非你的企业“理解”你拥有的数据，否则你的企业无法与那些“理解”自身数据的公司抗衡。

企业已经意识到：大数据与商业竞争、态势感知、生产力、科学和创新等密切相关，分析这些大数据能够获得巨大的效益。因为商业竞争正在驱动大数据分析，所以大多数企业认同O’Reilly和Croll的观点。他们认为当今企业的生存依赖于存储、处理和分析大量信息的能力，依赖于是否掌控了接受大数据挑战的能力。

如果你阅读这本书，你将会熟悉这些挑战，熟悉Apache的Hadoop，并且知道Hadoop可以解决哪些问题。本章主要介绍大数据的前景和挑战，并且概述Hadoop及其组件生态圈。可以利用这些组件构建可扩展、分布式的数据分析解决方案。

1.1 当大数据遇到Hadoop

由于“人力资本”是一个无形的、对成功至关重要的因素，所以多数企业都认为他们的员工才是他们最有价值的财产。其实还有另外一个关键因素——企业所拥有的“信息”。信息可信度、信息量和信息可访问性可以增强企业信息能力，从而使企业做出更好的决策。

要理解企业产生的大量的数字信息是非常困难的。IBM指出在过去仅仅两年的时间里产生了世界90%的数据。企业正在收集、处理和存储这些可能成为战略资源的数据。十年前，Michael Daconta, Leo Obrst, and Kevin T.Smith (Indianapolis: Wiley, 2004)写的一本书《The Semantic Web: A Guide to the Future of XML, Web Services, and Knowledge Management》中有句格言“只有拥有好的信息，知道怎样发现信息，并能够最快利用信息的企业才能立于不败之地”。

知识就是力量。问题是，随着收集的数据越来越多，传统的数据库工具将不能管理，并且快速处理这些数据。这将导致企业“淹没”在自己的数据中：不能有效利用数据，不能理解数据之间的联系，不能理解数据潜在的巨大力量。

人们用“大数据”来描述过于庞大的数据集，这些数据集一般无法使用传统的用于存储、管理、搜索和分析等过程的工具来处理。大数据有众多来源，可以是结构型的，也可以是非结构型的;通过处理和分析大数据，可以发现内部规律和模式，从而做出明智选择。

什么是大数据的挑战?怎么存储、处理和分析如此大的数据量，从而从海量数据中获取有用信息?

分析大数据，需要大量的存储空间和超级计算处理能力。在过去的十年中，研究人员尝试了各种的方法来解决数字信息增加带来的问题。首先，把重点放在了给单个计算机更多的存储、处理能力和内存等上面，却发现单台计算机的分析能力并不能解决问题。随着时间的推移，许多组织实现了分布式系统(通过多台计算机分布任务)，但是分布式系统的数据分析解决方案往往很复杂，并且容易出错，甚至速度不够快。

在2002年，Doug Cutting和Mike Cafarella开发一个名为Nutch的项目(专注于解决网络爬虫、建立索引和搜索网页的搜索引擎项目)，用于处理大量信息。在为Nutch项目解决存储和处理问题的过程中，他们意识到，需要一个可靠的、分布式计算方法，为Nutch收集大量网页数据。

一年后，谷歌发表了关于谷歌文件系统(GFS)和MapReduce的论文，MapReduce是一个用来处理大型数据集的算法和分布式编程平台。当意识到集群的分布式处理和分布式存储的前景后，Cutting和Cafarella把这些论文作为基础，为Nutch构建分布式平台，开发了我们所熟知的Hadoop分布式文件系统(HDFS)和MapReduce。

在2006年，Yahoo在为搜索引擎建立大量信息的索引的过程中，经历了“大数据”挑战的挣扎之后，看到了Nutch项目的前景，聘请了Doug Cutting，并迅速决定采用Hadoop作为其分布式架构，用来解决搜索引擎方面的问题。雅虎剥离出来Nutch项目的存储和处理部分，形成Apache基金的一个开源项目Hadoop，与此同时Nutch的网络爬虫项目保持自己独立性。此后不久，雅虎开始使用Hadoop分析各种产品应用。该平台非常有效，以至于雅虎把搜索业务和广告业务合并成一个单元，从而更好地利用Hadoop技术。

在过去的10年中，Hadoop已经从搜索引擎相关的平台，演变为最流行通用的计算平台，用于解决大数据带来的挑战。它正在快速成为下一代基于数据的应用程序的基础。市场研究公司IDC预计，到2016年，Hadoop驱动的大数据市场将超过23亿美元。自从2008年建立第一家以Hadoop为中心的公司Cloudera之后，几十家基于Hadoop的创业公司吸引了数亿美元的风险投资。简而言之，Hadoop为企业提供了一个行之有效的方法，来进行大数据分析。

1.1.1 Hadoop：迎接大数据挑战

Apache的Hadoop通过简化数据密集型、高度并行的分布式应用的实现，以此迎接大数据的挑战。世界各地的企业、大学和其它组织都在使用Hadoop，Hadoop把任务分成任务片，分布在数千台计算机上，从而进行快速分析，并分布式存储大量的数据。Hadoop利用大量廉价的计算机，提供了一个可扩展强，可靠性高的机制;并利用廉价的方式来存储大量数据。Hadoop还提供了新的和改进的分析技术，从而使大量结构化数据的复杂分析变为可能。

Hadoop与以前的分布式方法的区别：

数据先进行分布式存储。

在集群上备份多份数据，从而来提高可靠性和实用性。数据在哪存储就在哪处理，从而消除了带宽瓶颈问题。

此外，Hadoop隐藏了复杂的分布式实现过程，提供了一种简单的编程方法。从而，Hadoop得以提供强大的数据分析机制，包括以下内容：

存储量大——Hadoop能够使应用程序运行在成千上万的计算机和PB级数据上。在过去的十年中，计算机专家认识到，那些曾经只能由超级计算机来处理的高性能应用，可以由大量廉价的计算机一起处理。在集群中，数百台“小”的电脑的聚合计算能力，可以超过一台超级计算机的计算能力，并且价格便宜。Hadoop利用超过数千台机器的集群，在企业可以承受的价格范围内，提供了巨大的存储空间和处理能力。

分布式处理与快速的数据访问——Hadoop集群在提供高效数据存储能力的同时，也提供了快速的数据访问能力。在Hadoop出现之前，应用程序很难并行运行在计算机集群之间。这是因为集群模型在创建共享存储数据时，对I/O性能要求很高。用Hadoop来处理数据，减轻了许多高性能的挑战。此外，Hadoop应用程序处理数据通常都是有序进行的，这就避免了随机的数据访问(磁盘寻道操作)，进一步减轻了I/O负载。

可靠性，故障转移和可扩展性——在过去，并行应用程序很难解决集群上机器的可靠性问题。虽然单台机器的可靠性相当高，但是随着群集增加，出故障的概率也随之增加。在数千个节点的集群上，这种日常故障经常发生。由于Hadoop有独特的设计和实施方式，相同的故障将会产生相似的结果。从而，Hadoop可以监测到这些故障，并利用不同的节点重新执行任务。此外，Hadoop有很好的可扩展性，实现无缝地将多个服务器整合到一个集群，并利用它们来存储数据、执行程序。

对于大多数Hadoop用户而言，Hadoop最重要的特征是，将业务规划和基础设施维护进行了清晰的划分。为那些专注于商业业务的用户，隐藏了Hadoop的基础设施的复杂性，并提供了一个易于使用的平台，从而使复杂的分布式计算的问题简单化。

1.1.2 商业界的数据科学

Hadoop的存储和处理大数据的能力经常与“数据科学”挂钩。虽然该词是由彼得·诺尔在20世纪60年代提出的，但是直到最近才引起人们广泛关注。美国雪域大学杰弗里·斯坦顿德教授把“数据科学”定义为“一个专注于搜集、分析、可视化、管理和大量信息保存的新兴领域”。

通常将“数据科学”这一术语用在商业业务分析中，与实际中的“大数据”学科有很大的不同。在数据科学中，业务分析师通过研究现有商业运作模式，来提升业务。

数据科学的目标是从数据提取出数据的真正含义。数据科学家基于数学、统计分析、模式识别、机器学习、高性能计算和数据仓库等来工作，通过分析数据来发现事物发展趋势，并基于收集到的信息开发新业务。

在过去的几年中，许多数据库和编程方面的业务分析师成为了数据科学家。他们在Hadoop生态圈中，使用高级的SQL工具(比如：Hive或者实时Hadoop查询工具)进行数据分析，以做出明智的业务决策。

不只是“一个大数据库”

在本书后面会深入讲解Hadoop，但在此之前，让我们先消除这样的误区——Hadoop仅仅是数据分析师使用的工具。因为对于那些熟悉数据库查询的人，Hadoop工具(如Hive和实时Hadoop查询)提供了较低的门槛，所以一些人认为Hadoop仅仅是以数据库为中心的工具。

此外，如果你正在试图解决的问题超出了数据分析的范畴，并涉及到真正的“科学数据”的问题，这时，SQL数据挖掘技术将明显变得不再实用。例如，大多数问题的解决，需要用到线性代数和其它复杂的数学应用程序，然而，这些问题都不能用SQL很好地解决。

这意味着，使用Hadoop工具是解决这类问题的好办法。利用Hadoop的MapReduce编程模型，不但解决了数据科学的问题，而且明显简化了企业级应用创建和部署的过程。可以通过多种方式做到这一点——可以使用一些工具，这些工具往往要求开发者具备软件开发技能。例如，通过使用基于Oozie的应用程序进行协调(在本书后面将详细介绍Oozie)，可以简化多个应用程序的汇集过程，并非常灵活地链接来自多个工具的任务。在本书中，你会看到Hadoop在企业中的实际应用，以及什么时候使用这些工具。

目前Hadoop的开发，主要是为了更好地支持数据科学家。Hadoop提供了一个强大的计算平台，拥有高扩展性和并行执行能力，非常适合应用于新一代功能强大的数据科学和企业级应用。并且，Hadoop还提供了可伸缩的分布式存储和MapReduce编程模式。企业正在使用Hadoop解决相关业务问题，主要集中在以下几个方面：

为银行和信用卡公司增强欺诈性检测——公司正在利用Hadoop检测交易过程中的欺诈行为。银行通过使用Hadoop，建立大型集群，进行数据分析;并将分析模型应用于银行交易过程，从而提供实时的欺诈行为检测。

社交媒体市场分析——公司目前正在使用Hadoop进行品牌管理、市场推广活动和品牌保护。互联网充满了各种资源，例如博客、版面、新闻、推特和社会媒体数据等。公司利用Hadoop监测、收集、汇聚这些信息，并提取、汇总自身的产品和服务信息，以及竞争对手的相关信息，发掘内在商业模式，或者预测未来的可能趋势，从而更加了解自身的业务。

零售行业购物模式分析——在零售行业，通过使用Hadoop分析商店的位置和它周围人口的购物模式，来确定商店里哪些产品最畅销。

城市发展的交通模式识别——城市发展往往需要依赖交通模式，来确定道路网络扩展的需求。通过监控在一天内不同时间的交通状况，发掘交通模型，城市规划人员就可以确定交通瓶颈。从而决定是否需要增加街道或者车道，来避免在高峰时段的交通拥堵。

内容优化和内容参与——企业越来越专注于优化内容，将其呈现在不同的设备上，并支持不同格式。因此，许多媒体公司需要处理大量的不同的格式的内容。所以，必须规划内容参与模式，才能进行反馈和改进。

网络分析和调解——针对交易数据、网络性能数据、基站数据、设备数据以及其他形式的后台数据等，进行大数据实时分析，能够降低公司运营成本，增强用户体验。

大数据转换——纽约时报要将1100万篇文章(1851至1980年)转换成PDF文件，这些文章都是从报纸上扫描得到的图片。利用Hadoop技术，这家报社能够在24小时内，将4TB的扫描文章转换为1.5TB的PDF文档。

类似的例子数不胜数。企业正在逐步使用Hadoop进行数据分析，从而作出更好的战略决策。总而言之，数据科学已经进入了商界。

不仅仅是针对商业的大数据工具

虽然这里的大多数例子针对于商业，但是Hadoop也被广泛应用在科学界和公有企业。

最近一项由美国科技基金会进行的研究指出，医疗研究人员已经证明，大数据分析可以被用于分析癌症患者的信息，以提高治疗效果(比如，苹果创始人乔布斯的治疗过程)。警察部门正在使用大数据工具，来预测犯罪可能的发生时间和地点，从而降低了犯罪率。同样的调查也表明，能源方面的官员正在利用大数据工具，分析相关的能量损耗和潜在的电网故障问题。

通过分析大数据可以发现模型和趋势，提高效率，从而用新方法来作出更好的决策。

1.2 Hadoop生态圈

架构师和开发人员通常会使用一种软件工具，用于其特定的用途软件开发。例如，他们可能会说，Tomcat是Apache Web服务器，MySQL是一个数据库工具。

然而，当提到Hadoop的时候，事情变得有点复杂。Hadoop包括大量的工具，用来协同工作。因此，Hadoop可用于完成许多事情，以至于，人们常常根据他们使用的方式来定义它。

对于一些人来说，Hadoop是一个数据管理系统。他们认为Hadoop是数据分析的核心，汇集了结构化和非结构化的数据，这些数据分布在传统的企业数据栈的每一层。对于其他人，Hadoop是一个大规模并行处理框架，拥有超级计算能力，定位于推动企业级应用的执行。还有一些人认为Hadoop作为一个开源社区，主要为解决大数据的问题提供工具和软件。因为Hadoop可以用来解决很多问题，所以很多人认为Hadoop是一个基本框架。

虽然Hadoop提供了这么多的功能，但是仍然应该把它归类为多个组件组成的Hadoop生态圈，这些组件包括数据存储、数据集成、数据处理和其它进行数据分析的专门工具。

1.3 HADOOP核心部件

随着时间的推移，Hadoop生态圈越来越大，图1-1给出了Hadoop核心组件。

图1：Hadoop生态圈的核心组成组件

从图1-1的底部开始，Hadoop生态圈由以下内容组成：

HDFS—— Hadoop生态圈的基本组成部分是Hadoop分布式文件系统(HDFS)。HDFS是一种数据分布式保存机制，数据被保存在计算机集群上。数据写入一次，读取多次。HDFS为HBase等工具提供了基础。

MapReduce——Hadoop的主要执行框架是MapReduce，它是一个分布式、并行处理的编程模型。MapReduce把任务分为map(映射)阶段和reduce(化简)。开发人员使用存储在HDFS中数据(可实现快速存储)，编写Hadoop的MapReduce任务。由于MapReduce工作原理的特性， Hadoop能以并行的方式访问数据，从而实现快速访问数据。

Hbase——HBase是一个建立在HDFS之上，面向列的NoSQL数据库，用于快速读/写大量数据。HBase使用Zookeeper进行管理，确保所有组件都正常运行。

Zookeeper ——用于Hadoop的分布式协调服务。Hadoop的许多组件依赖于Zookeeper，它运行在计算机集群上面，用于管理Hadoop操作。

Oozie——Oozie是一个可扩展的工作体系，集成于Hadoop的堆栈，用于协调多个MapReduce作业的执行。它能够管理一个复杂的系统，基于外部事件来执行，外部事件包括数据的定时和数据的出现。

Pig——它是MapReduce编程的复杂性的抽象。Pig平台包括运行环境和用于分析Hadoop数据集的脚本语言(Pig Latin)。其编译器将Pig Latin翻译成MapReduce程序序列。

Hive ——Hive类似于SQL高级语言，用于运行存储在Hadoop上的查询语句，Hive让不熟悉MapReduce开发人员也能编写数据查询语句，然后这些语句被翻译为Hadoop上面的MapReduce任务。像Pig一样，Hive作为一个抽象层工具，吸引了很多熟悉SQL而不是Java编程的数据分析师。

Hadoop的生态圈还包括以下几个框架，用来与其它企业融合：

Sqoop是一个连接工具，用于在关系数据库、数据仓库和Hadoop之间转移数据。Sqoop利用数据库技术描述架构，进行数据的导入/导出;利用MapReduce实现并行化运行和容错技术。

Flume提供了分布式、可靠、高效的服务，用于收集、汇总大数据，并将单台计算机的大量数据转移到HDFS。它基于一个简单而灵活的架构，并提供了数据流的流。它利用简单的可扩展的数据模型，将企业中多台计算机上的数据转移到Hadoop。

除了在图1-1所示的核心部件外，Hadoop生态圈正在不断增长，以提供更新功能和组件，如以下内容：

Whirr——Whirr是一组用来运行云服务的Java类库，使用户能够轻松地将Hadoop集群运行于Amazon EC2、Rackspace等虚拟云计算平台。

Mahout——Mahout是一个机器学习和数据挖掘库，它提供的MapReduce包含很多实现，包括聚类算法、回归测试、统计建模。通过使用 Apache Hadoop 库，可以将Mahout有效地扩展到云中。

BigTop —— BigTop作为Hadoop子项目和相关组件，是一个用于打包和互用性测试的程序和框架。

Ambari——Ambar通过为配置、管理和监控Hadoop集群提供支持，简化了Hadoop的管理。

Hadoop家族成员正在逐步增加。在本书中，主要涉及到了三个新的Apache Hadoop孵化项目。

孵化项目演变到Apach项目的过程

下面将会简要介绍Apache基金会的运作方式，以及Apache各种项目及其彼此之间的联系。Apache的个人会员共同治理整个组织，Apache提供项目的创建、成熟和回收。

新的项目开始于“孵化器”。建立Apache孵化器，是为了帮助新项目加入Apache。Apache提供管理和检验，经过筛选后，再建立新的项目或者子项目。在创建孵化项目后，Apache会评估项目的成熟度，并负责将孵化器中的项目“毕业”到Apache项目或子项目。孵化器也会由于各种原因而终止一些项目。

要查看孵化器中项目(当前的、孵化成功的、暂时停止的和回收的)的完整列表，可以通过此网址：http://incubator.apache.org/projects/index.html。

当今大多数的Hadoop方面的书籍，要么专注于Hadoop生态圈中某个独立组件的描述，要么介绍如何使用Hadoop业务分析工具(如Pig和Hive)。尽管这些方面也很重要，但是这些书籍通常没有进行深入的描述，并不能帮助架构师建立基于Hadoop的企业级应用或复杂应用。

1.4 Hadoop发行版本

虽然Hadoop是开源的Apache(和现在GitHub)项目，但是在Hadoop行业，仍然出现了大量的新兴公司，以帮助人们更方便地使用Hadoop为目标。这些企业大多将Hadoop发行版进行打包、改进，以确保所有的软件一起工作，并提供技术支持。现在，Apache自己也在开发更多的工具来简化Hadoop的使用，并扩展其功能。这些工具是专有的，并有所差异。有的工具成为了Apache Hadoop家族中新项目的基础。其中，有些是经过Apache2许可的开源GitHub项目。尽管所有这些公司都基于Apache Hadoop发行版，但是他们都与Hadoop的愿景有了细微的不同——应该选取哪个方向，怎样完成它。

这些公司之间大的区别是：Apache源代码的使用。除了MapR公司之外，都认为Hadoop应该由Apache项目的代码定义。相反，MapR认为Apache的代码只是实施参考，可以基于Apache提供的API来实现自己的需求。这种方法使得MapR做出了很大的创新，特别是在HDFS和HBase方面，MapR让这两个基本Hadoop的存储机制更加可靠、更加高性能。MapR还推出了高速网络文件系统(NFS)，可以访问HDFS，从而大大简化了一些企业级应用的集成。

有两个关注度较高的Hadoop发行版，分别由亚马逊和微软发布。两者都提供Hadoop的预安装版本，运行于相应的云服务平台(Amazon or Azure)，提供PaaS服务。它们都提供了扩展服务，允许开发人员不仅能够利用Hadoop的本地HDFS，也可以通过HDFS映射利用微软和雅虎的数据存储机制(Amazon的S3，和Azure的Windows Azure存储机制)。亚马逊还提供了，在S3上面保存和恢复HBase内容的功能。

表1-1展示了主要的Hadoop发行版的主要特点。

表1： 不同的Hadoop供应商

当然，大量的发行版让你疑惑“我应该使用哪个发行版?”当公司/部门决定采用一个具体的版本时，应该考虑以下几点：

技术细节——包括Hadoop的版本、组件、专有功能部件等等。

易于部署——使用工具箱来实现管理的部署、版本升级、打补丁等等。

易于维护——主要包括集群管理、多中心的支持、灾难恢复支持等等。

成本——包括针发行版的实施成本、计费模式和许可证。

企业集成的支持——Hadoop应用程序与企业中其他部分的集成。

版本的选择依赖于，你打算利用Hadoop来解决哪些问题。本书中的讨论与版本无关，因为笔者看中的是每个发行版提供的价值。

1.5 用Hadoop开发企业级应用

为了满足大数据带来的新挑战，需要重新思考构建数据分析的程序的方式。传统的在数据库中存储数据，构建应用程序的方法，对于大数据处理将不再有效。主要因为：

传统的应用程序基于事务处理型数据库，这种数据库将不再被Hadoop支持。

随着存储在Hadoop上的数据量增大，实时访问仅仅能够访问到集群上的一部分数据。

Hadoop的海量数据存储功能可以存储更多的数据集版本，不会像传统方法一样覆盖原始数据。

因此，一个典型的基于Hadoop的企业级应用如图1-2所示。在这些应用中，包括数据存储层、数据处理层、实时访问层和安全层。要实现这种体系结构，不仅需要理解Hadoop组件所涉及的API，而且需要理解他们的功能和局限性，以及每个组件在整体架构中的作用。

如图1-2所示，数据存储层包括源数据和中间数据。源数据主要来自这些外部数据源，外部数据源包括企业应用程序、外部数据库、执行日志和其它数据源。中间数据结果来自Hadoop的执行过程，它们被Hadoop的实时应用程序使用，并交付给其他应用程序和终端用户。

图1-2： Hadoop企业级应用

可以使用不同的机制将源数据转移到Hadoop，包括：Sqoop，Flume，直接安装HDFS作为一个网络文件系统(NFS)，或者利用Hadoop的实时服务和应用程序。在HDFS中，新的数据不会覆盖现有数据，而是新建一个数据版本。这一点很重要，因为HDFS是一个“写一次”的文件系统。

对于数据处理层，Oozie预处理源数据，并将其转换为中间数据。不同于源数据，中间数据会被覆盖，没有多个版本，所以中间数据量不会很大。

对于实时访问层，Hadoop的实时应用程序既支持直接数据访问，也支持基于数据集的访问。这些应用程序读取基于Hadoop的中间数据，并将源数据存储在Hadoop。该应用程序也可以用于服务用户，或者用于其它企业的Hadoop集成。

源数据用来存储和初步处理数据，中间数据用于传递和整合数据。因为采用了源数据和中间数据完全分离的结构，所以允许开发人员在没有任何事务处理需求的情况下，构建任何虚拟和复杂的应用程序。通过中间预处理过程，明显减少了服务数据量，使得实时数据访问更加灵活。

HADOOP扩充性

虽然许多文章认为，对于开发人员来讲，Hadoop隐藏了底层的复杂性。但是，其实是这些文章没有充分认识到Hadoop的可扩展。

通过设计Hadoop的实现方式，可以使开发人员轻松、无缝地集成新的功能到Hadoop中执行。Hadoop明确指定一些类库来负责MapReduce执行的不同阶段。通过这种方式，满足了开发者执行特定问题的要求，从而确保每一个作业以最低成本、高性能性能来执行。

可以自定义Hadoop执行的以下内容：

自定义Hadoop并行执行问题的方式，包括被分割的方式和执行的位置

支持新的输入数据类型和数据定位

支持新的输出数据类型

自定义输出数据的位置

本书有一部分内容，在他人工作成果的基础上，对自定义方法，以及实现方式进行了专门的描述。

本书涵盖了Hadoop企业级应用的所有主要层，如图1-2所示。

第2章介绍了构建数据层的方法，包括HDFS和HBase(架构和API)。然后，对两者进行对比分析，以及如何将HDFS和HBase相结合。本章还介绍了Avro(Hadoop的新的序列化框架)，以及它在存储或访问数据中的作用。最后，你将了解HCatalog，以及用它来做广告和访问数据的方式。

本书将对数据处理进行了大量的描述。对于应用程序的数据处理部分，笔者建议使用MapReduce和Oozie。

在本书中，为什么以MapReduce源码为核心?

你可能会问，为什么本书将重点放在MapReduce源码上，而不是可以让MapReduce编程变得更简单的高级语言上面。你可以在网上或者Hadoop社区内，找到很多关于这方面的讨论。在这些讨论中给出的解释是，MapReduce源码量(就代码行数而言)比提供相同的功能的Pig源码量通常要多很多。尽管这是一个不争的事实，不过还有一些其他因素：

并不是什么都可以描述为一种高级语言。有些任务，更适合使用传统的Java代码来执行。

如果你写的代码仅需要执行一次，那么代码的行数可能对你很重要。但是，如果你正在编写企业级应用，那么你应该考虑其他标准，包括性能、可靠性和安全性。通常情况下，MapReduce源码提供了更多的途径，从而更容易实现这些特质。

MapReduce通过自定义方式，为用户提供的更多功能，以进一步提高应用程序的性能、可靠性和安全性。

在第3章中，您将了解MapReduce的架构、主要构成和编程模型。本章介绍了MapReduce的应用程序设计、设计模式和MapReduce注意事项。本章还讲介绍MapReduce的执行是如何实现的。正如所提到的，MapReduce强的特征之一是它可以自定义执行。第4章会介绍自定义选项的详细信息，并举例说明。第5章通过演示实例，对MapReduce进一步讨论，构建可靠的MapReduce应用。

尽管MapReduce功能很强大，但是对于一个切实可行的解决方案，通常需要将多个MapReduce应用集合到在一起。这个过程非常复杂，通过使用Hadoop的Workflow/Coordinator(工作流/协调员)引擎，可以被大大简化MapReduce应用的集成。

Oozie的价值

Oozie是Hadoop中最容易被低估的组件。很少有人(甚至没有)在Hadoop书籍讨论这个极其重要的组件。本书不但彰显了Oozie什么可以做，而且还提供了一个端到端的例子，用来展示如何利用Oozie功能来解决实际问题。类似于Hadoop的其余部分，Oozie的功能也具有很好的扩展性。开发者可以通过不同的方法来扩展Oozie的功能。

在Hadoop中，最容易被低估的挑战是：将Hadoop执行与企业处理的其余部分进行整合。使用Oozie来协调MapReduce应用，并通过公开Oozie API的方式公开了Hadoop进程。通过这种方式，你会很容易就找到更好的集成方法，对Hadoop处理和企业处理部分进行集成。

第6章描述了Oozie是什么，Oozie的体系结构、主要组成、编程语言和执行模型。为了更好地解释每个Oozie组件的功能和角色，第7章通过使用Oozie应用解决端到端的实际问题。第8章中，通过展示Oozie的一些高级功能，对Oozie进一步描述。这些高级功能包括自定义Workflow活动、动态生成Workflow和支持超级JAR文件(一个包含了所有的包及其依赖关系的JAR文件)。

第9章主要讲解实时访问层。该章首先介绍了一个工业中实时Hadoop应用实例，然后针对实现方式提出了整体架构。接着，介绍了建立这种实现的三种主要方法——基于HBase的应用程序、实时查询以及基于流的处理。本章介绍了总体架构，并提供了基于HBase实时应用的两个例子。然后，描述了一个实时查询体系结构，并讨论了两个具体的实现——Apache Drill 和 Cloudera’s Impala。还介绍了实时查询和MapReduce的对比。最后，您将了解基于Hadoop的复杂事件处理，以及两个具体的实现——Strom和HFlame。

开发企业级应用需要大量的规划，以及信息安全方面的策略。第10章将重点讲解Hadoop的安全模型。

随着云计算的发展，许多企业尝试将他们的Hadoop运行在云上。第11章的重点是，通过使用EMR实现，在亚马逊的云上运行Hadoop应用;并且介绍了其它AWS服务(如S3)，用来补充Hadoop的功能。本章还介绍了，通过使用不同的方法来运行云上的Hadoop，并讨论了最佳实践方案。

除了Hadoop自身的安全问题外，通常Hadoop还需要集成其他企业的组件，来实现数据的导入和导出。第12章将重点介绍，如何才能维护好那些使用了Hadoop的企业级应用，并提供了示例和最佳安全实践，来确保所有Hadoop企业级应用的安全运行。

1.6 总结

本章高度概括了大数据和Hadoop之间的关系。并介绍了大数据及其价值，还介绍了企业面临的大数据挑战，包括数据存储和处理的挑战。通过本章，你还了解了Hadoop及其历史。

通过本章，你了解了Hadoop特点，并知道了为什么Hadoop如此适合大数据处理。本章还概述了Hadoop的主要组件，并介绍了一些例子，用来展示Hadoop如何简化数据科学，简化创建企业应用程序的过程。

本章介绍了关于Hadoop发行版本的基础知识，以及为什么许多企业倾向于选择特定供应商的发行版。因为他们不希望处理Apache项目中的兼容问题，或者他们需要供应商的技术支持。