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基于英特爾平臺的Hadoop私有云架構(gòu)

發(fā)布時間:  2012/7/3 19:27:07

中國IDC圈12月13日報道:提到云計算,我們通常能夠與Google、微軟、雅虎這樣的業(yè)界大腕相聯(lián)系,與中小企業(yè)無緣。而實際上,得益于諸如Hadoop這樣的開源軟件,廣大中小企業(yè)也可以搭建自己的私有云,并相當程度的滿足自身需求。這篇文章會從實踐出發(fā),談一談企業(yè)如何在基于英特爾的開放架構(gòu)上架設(shè)Hadoop私有云系統(tǒng),以及測試實施的效果到底如何。

目前系統(tǒng)面臨的問題

從過去來看,企業(yè)系統(tǒng)當中存在相當數(shù)量的應用,各自承載不同類型的大計算量任務(wù),比如分詞、產(chǎn)品分析、新詞發(fā)現(xiàn)等等。

而目前的系統(tǒng)由于是基于單機的實現(xiàn)的,盡管單服務(wù)器性能也足夠強,但對于多任務(wù)的執(zhí)行,效率實在相當?shù)拖,某物流公司僅當月的產(chǎn)品分析一項就花了近300個機時。

如果沿著現(xiàn)在的方式走下去的話,那么開發(fā)成本,維護成本,硬件投入,以及跨項目組的溝通協(xié)調(diào)成本都會持續(xù)提升;而硬件使用效率跟開發(fā)人員生產(chǎn)率卻會下降。從這點出發(fā),需要構(gòu)造一個通用的分布式計算框架引擎作為新的基礎(chǔ)計算架構(gòu),來滿足任務(wù)需求。

系統(tǒng)需求

1、通用性——系統(tǒng)需要實現(xiàn)任務(wù)分發(fā),負載平衡,錯誤恢復等分布式計算的基礎(chǔ)工作,一個計算密集型的任務(wù)可以通過簡易的封裝,部署在系統(tǒng)執(zhí)行,在同一時間內(nèi),系統(tǒng)可以執(zhí)行不同類型的任務(wù),由此達到對服務(wù)器資源的最有效利用,從這一點上來看,系統(tǒng)需要的是一個開放式的基礎(chǔ)架構(gòu)。

2、穩(wěn)定性——系統(tǒng)本身的運行穩(wěn)定;

3、可擴展性——主要是指Scale Out的能力,需要新的服務(wù)器資源可以簡易的集成進集群,投入應用;

4、靈活性,除去通過API或者通過擴展框架來將任務(wù)部署在系統(tǒng)中外,也要支持利用Python等腳本語言進行輕量級的開發(fā),來應對一些ad-hoc的任務(wù);

5、支持對大規(guī)模數(shù)據(jù)量的處理,以及對最終結(jié)果的集中收集。

英特爾平臺的Hadoop私有云解決方案

從開放行、穩(wěn)定性和擴展性等多方面角度考慮,基于Intel至強處理器平臺是新的系統(tǒng)架構(gòu)的選擇,整個系統(tǒng)建立在Intel至強5600架構(gòu)平臺之上,在開源的分布式計算框架Hadoop上定制開發(fā)。Hadoop是一套對Google著名MapReduce模式的實現(xiàn),用最簡單的話說,MapReduce就是把任務(wù)數(shù)據(jù)拆分成多塊,分別在不同的服務(wù)器上進行處理,最后再把中間結(jié)果聚合起來,得到最終結(jié)果。

從應用加載來看,所有的服務(wù)器資源根據(jù)應用被劃分,運行穩(wěn)定可靠,如果中間因為網(wǎng)絡(luò)或者小部分服務(wù)器本身故障,Hadoop的內(nèi)部機制可以自動將任務(wù)分配到正常機器上運行,以保證所有任務(wù)最終的順利完成。

另外,由于所有的計算任務(wù)會在單獨的線程中進行,所以可以充分利用至強5600的多線程和超線程技術(shù)。此外,配合英特爾QPI總線設(shè)計,處理器間的連接帶寬提升至25.6GB/s,CPU與內(nèi)存的數(shù)據(jù)帶寬也達到了32GB/s,經(jīng)在四核的服務(wù)器上測試,由于應用本身沒有對多核進行優(yōu)化,因此在主程序執(zhí)行時,即便是單機性能也提高了近50%.

總結(jié)

基于Hadoop的開放平臺私有云架構(gòu)的戰(zhàn)略意義

1、大幅減少現(xiàn)有計算密集型任務(wù)的時間,大幅提高服務(wù)器利用效率;

2、使未來對計算要求更高的業(yè)務(wù)成為可能,這樣的架構(gòu)允許任意添加新的X86服務(wù)器就能擴充計算資源,而不會增加額外的管理和維護成本。

3. 最后,系統(tǒng)除了支持Java,也支持Python和Bash Shell這樣輕量級的腳本語言,也使得開發(fā)人員能夠利用廉價而高性能的計算平臺進行業(yè)務(wù)創(chuàng)新。


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