前言
最近凡是空閒時，便在看“Hadoop”，“MapReduce”“海量資料處理”這方面的論文。但在看論文的過程中，總覺得那些論文都是淺嘗輒止，常常看的很不過癮，總是一個東西剛要講到緊要處，它便結束了，讓我好生“憤懣”。
儘管我對這個Hadoop與MapReduce知之甚淺，但我還是想記錄自己的學習過程。
Ok，閒話少說。本文從最基本的mapreduce模式，Hadoop框架開始談起，然後由各自的架構引申開來，談到海量資料處理，最後談談淘寶的海量資料產品技術架構，以為了兼備淺出與深入之效，最終，希望得到讀者的喜歡與支援。謝謝。
由於本人是初次接觸這兩個東西，文章有任何問題，歡迎不吝指正。Ok，我們們開始吧。
第一部分、mapreduce模式與hadoop框架深入淺出
架構扼要
想讀懂此文，讀者必須先要明確以下幾點，以作為閱讀後續內容的基礎知識儲備：
Mapreduce是一種模式。
Hadoop是一種框架。
Hadoop是一個實現了mapreduce模式的開源的分散式並行程式設計框架。
所以，你現在，知道了什麼是mapreduce，什麼是hadoop，以及這兩者之間最簡單的聯絡，而本文的主旨即是，一句話概括：在hadoop的框架上採取mapreduce的模式處理海量資料。下面，我們們可以依次深入學習和了解mapreduce和hadoop這兩個東西了。
Mapreduce模式
前面說了，mapreduce是一種模式，一種什麼模式呢?一種雲端計算的核心計算模式，一種分散式運算技術，也是簡化的分散式程式設計模式，它主要用於解決問題的程式開發模型，也是開發人員拆解問題的方法。
Ok，光說不上圖，沒用。如下圖所示，mapreduce模式的主要思想是將自動分割要執行的問題（例如程式）拆解成map（對映）和reduce（化簡）的方式，流程圖如下圖1所示：
在資料被分割後通過Map 函式的程式將資料對映成不同的區塊，分配給計算機機群處理達到分散式運算的效果，在通過Reduce 函式的程式將結果彙整，從而輸出開發者需要的結果。
MapReduce 借鑑了函式式程式設計語言的設計思想，其軟體實現是指定一個Map 函式，把鍵值對(key/value)對映成新的鍵值對(key/value)，形成一系列中間結果形式的key/value 對，然後把它們傳給Reduce(規約)函式，把具有相同中間形式key 的value 合併在一起。Map 和Reduce 函式具有一定的關聯性。函式描述如表1 所示：
MapReduce致力於解決大規模資料處理的問題，因此在設計之初就考慮了資料的區域性性原理，利用區域性性原理將整個問題分而治之。MapReduce叢集由普通PC機構成，為無共享式架構。在處理之前，將資料集分佈至各個節點。處理時，每個節點就近讀取本地儲存的資料處理（map），將處理後的資料進行合併（combine）、排序（shuffle and sort）後再分發（至reduce節點），避免了大量資料的傳輸，提高了處理效率。無共享式架構的另一個好處是配合複製（replication）策略，叢集可以具有良好的容錯性，一部分節點的down機對叢集的正常工作不會造成影響。
ok，你可以再簡單看看下副圖，整幅圖是有關hadoop的作業調優引數及原理，圖的左邊是MapTask執行示意圖，右邊是ReduceTask執行示意圖：
如上圖所示，其中map階段，當map task開始運算，併產生中間資料後並非直接而簡單的寫入磁碟，它首先利用記憶體buffer來對已經產生的buffer進行快取，並在記憶體buffer中進行一些預排序來優化整個map的效能。而上圖右邊的reduce階段則經歷了三個階段，分別Copy->Sort->reduce。我們能明顯的看出，其中的Sort是採用的歸併排序，即merge sort。
瞭解了什麼是mapreduce，接下來，我們們可以來了解實現了mapreduce模式的開源框架—hadoop。
Hadoop框架
前面說了，hadoop是一個框架，一個什麼樣的框架呢?Hadoop 是一個實現了MapReduce 計算模型的開源分散式並行程式設計框架，程式設計師可以藉助Hadoop 編寫程式，將所編寫的程式執行於計算機機群上，從而實現對海量資料的處理。
此外，Hadoop 還提供一個分散式檔案系統(HDFS）及分散式資料庫（HBase）用來將資料儲存或部署到各個計算節點上。所以，你可以大致認為：Hadoop=HDFS（檔案系統，資料儲存技術相關）+HBase（資料庫）+MapReduce（資料處理）。Hadoop 框架如圖2 所示：
藉助Hadoop 框架及雲端計算核心技術MapReduce 來實現資料的計算和儲存，並且將HDFS 分散式檔案系統和HBase 分散式資料庫很好的融入到雲端計算框架中，從而實現雲端計算的分散式、平行計算和儲存，並且得以實現很好的處理大規模資料的能力。
Hadoop的組成部分
我們已經知道，Hadoop是Google的MapReduce一個Java實現。MapReduce是一種簡化的分散式程式設計模式，讓程式自動分佈到一個由普通機器組成的超大叢集上併發執行。Hadoop主要由HDFS、MapReduce和HBase等組成。具體的hadoop的組成如下圖：
由上圖，我們可以看到：
1、 Hadoop HDFS是Google GFS儲存系統的開源實現，主要應用場景是作為平行計算環境（MapReduce）的基礎元件，同時也是BigTable（如HBase、HyperTable）的底層分散式檔案系統。HDFS採用master/slave架構。一個HDFS叢集是有由一個Namenode和一定數目的Datanode組成。Namenode是一箇中心伺服器，負責管理檔案系統的namespace和客戶端對檔案的訪問。
Datanode
在叢集中一般是一個節點一個，負責管理節點上它們附帶的儲存。在內部，一個檔案其實分成一個或多個block，這些block儲存在Datanode集合裡。如下圖所示（HDFS體系結構圖）：
2、 Hadoop MapReduce是一個使用簡易的軟體框架，基於它寫出來的應用程式能夠執行在由上千個商用機器組成的大型叢集上，並以一種可靠容錯的方式並行處理上TB級別的資料集。
一個MapReduce作業（job）通常會把輸入的資料集切分為若干獨立的資料塊，由 Map任務（task）以完全並行的方式處理它們。框架會對Map的輸出先進行排序，然後把結果輸入給Reduce任務。通常作業的輸入和輸出都會被儲存在檔案系統中。整個框架負責任務的排程和監控，以及重新執行已經失敗的任務。如下圖所示（Hadoop MapReduce處理流程圖）：
3、 Hive是基於Hadoop的一個資料倉儲工具，處理能力強而且成本低廉。
主要特點：
儲存方式是將結構化的資料檔案對映為一張資料庫表。提供類SQL語言，實現完整的SQL查詢功能。可以將SQL語句轉換為MapReduce任務執行，十分適合資料倉儲的統計分析。
不足之處：
採用行儲存的方式（SequenceFile）來儲存和讀取資料。效率低：當要讀取資料表某一列資料時需要先取出所有資料然後再提取出某一列的資料，效率很低。同時，它還佔用較多的磁碟空間。
由於以上的不足，有人（查禮博士）介紹了一種將分散式資料處理系統中以記錄為單位的儲存結構變為以列為單位的儲存結構，進而減少磁碟訪問數量，提高查詢處理效能。這樣，由於相同屬性值具有相同資料型別和相近的資料特性，以屬性值為單位進行壓縮儲存的壓縮比更高，能節省更多的儲存空間。如下圖所示（行列儲存的比較圖）：
4、 HBase
HBase是一個分散式的、面向列的開源資料庫，它不同於一般的關聯式資料庫,是一個適合於非結構化資料儲存的資料庫。另一個不同的是HBase基於列的而不是基於行的模式。HBase使用和 BigTable非常相同的資料模型。使用者儲存資料行在一個表裡。一個資料行擁有一個可選擇的鍵和任意數量的列，一個或多個列組成一個ColumnFamily，一個Fmaily下的列位於一個HFile中，易於快取資料。表是疏鬆的儲存的，因此使用者可以給行定義各種不同的列。在HBase中資料按主鍵排序，同時表按主鍵劃分為多個HRegion，如下圖所示（HBase資料表結構圖）：
Ok，行文至此，看似洋洋灑灑近千里，但若給讀者造成閱讀上的負擔，則不是我本意。接下來的內容，我不會再引用諸多繁雜的專業術語，以給讀者心裡上造成不良影響。
我再給出一副圖，算是對上文所說的hadoop框架及其組成部分做個總結，如下圖所示，便是hadoop的內部結構，我們可以看到，海量的資料交給hadoop處理後，在hadoop的內部中，正如上文所述：hadoop提供一個分散式檔案系統（HDFS）及分散式資料庫（Hbase）用來儲存或部署到各個計算點上，最終在內部採取mapreduce的模式對其資料進行處理，然後輸出處理結果：
第二部分、淘寶海量資料產品技術架構解讀—學習海量資料處理經驗
在上面的本文的第一部分中，我們已經對mapreduce模式及hadoop框架有了一個深入而全面的瞭解。不過，如果一個東西，或者一個概念不放到實際應用中去，那麼你對這個理念永遠只是停留在理論之內，無法向實踐邁進。
Ok，接下來，本文的第二部分，我們們以淘寶的資料魔方技術架構為依託，通過介紹淘寶的海量資料產品技術架構，來進一步學習和了解海量資料處理的經驗。
淘寶海量資料產品技術架構
如下圖2-1所示，即是淘寶的海量資料產品技術架構，我們們下面要針對這個架構來一一剖析與解讀。
在此之前，有一點必須說明的是：本文下面的內容大都是參考自朋春先生的這篇文章：淘寶資料魔方技術架構解析所寫，我個人所作的工作是對這篇文章的一種解讀與關鍵技術和內容的抽取，以為讀者更好的理解淘寶的海量資料產品技術架構。與此同時，還能展示我自己讀此篇的思路與感悟，順帶學習，何樂而不為呢?。
本文接下來，要詳細闡述這個架構。我也做了不少準備工作（如把這圖2-1列印了下來，經常琢磨）：
圖2-1 淘寶海量資料產品技術架構
好的，如上圖所示，我們可以看到，淘寶的海量資料產品技術架構，分為以下五個層次，從上至下來看，它們分別是：資料來源，計算層，儲存層，查詢層和產品層。我們來一一瞭解這五層：
資料來源層。存放著淘寶各店的交易資料。在資料來源層產生的資料，通過DataX，DbSync和Timetunel準實時的傳輸到下面第2點所述的“雲梯”。
計算層。在這個計算層內，淘寶採用的是hadoop叢集，這個叢集，我們暫且稱之為雲梯，是計算層的主要組成部分。在雲梯上，系統每天會對資料產品進行不同的mapreduce計算。
儲存層。在這一層，淘寶採用了兩個東西，一個使MyFox，一個是Prom。MyFox是基於MySQL的分散式關係型資料庫的叢集，Prom是基於hadoop Hbase技術 的（讀者可別忘了，在上文第一部分中，我們們介紹到了這個hadoop的組成部分之一，Hbase—在hadoop之內的一個分散式的開源資料庫）的一個NoSQL的儲存叢集。
查詢層。在這一層中，有一個叫做glider的東西，這個glider是以HTTP協議對外提供restful方式的介面。資料產品通過一個唯一的URL來獲取到它想要的資料。同時，資料查詢即是通過MyFox來查詢的。下文將具體介紹MyFox的資料查詢過程。
產品層。簡單理解，不作過多介紹。
接下來，我們們重點來了解第三層-儲存層中的MyFox與Prom，然後會稍帶分析下glide的技術架構，最後，再瞭解下快取。文章即宣告結束。
我們知道，關係型資料庫在我們現在的工業生產中有著廣泛的引用，它包括Oracle，MySQL、DB2、Sybase和SQL Server等等。
MyFOX
淘寶選擇了MySQL的MyISAM引擎作為底層的資料儲存引擎。且為了應對海量資料，他們設計了分散式MySQL叢集的查詢代理層-MyFOX。
如下圖所示，是MySQL的資料查詢過程：
圖2-2 MyFOX的資料查詢過程
在MyFOX的每一個節點中，存放著熱節點和冷節點兩種節點資料。顧名思義，熱節點存放著最新的，被訪問頻率較高的資料；冷節點，存放著相對而來比較舊的，訪問頻率比較低的資料。而為了儲存這兩種節點資料，出於硬體條件和儲存成本的考慮，你當然會考慮選擇兩種不同的硬碟，來儲存這兩種訪問頻率不同的節點資料。如下圖所示：
圖2-3 MyFOX節點結構
“熱節點”，選擇每分鐘15000轉的SAS硬碟，按照一個節點兩臺機器來計算，單位資料的儲存成本約為4.5W/TB。相對應地，“冷資料”我們選擇了每分鐘7500轉的SATA硬碟，單碟上能夠存放更多的資料，儲存成本約為1.6W/TB。
Prom
出於文章篇幅的考慮，本文接下來不再過多闡述這個Prom了。如下面兩幅圖所示，他們分別表示的是Prom的儲存結構以及Prom查詢過程：
圖2-4 Prom的儲存結構
圖2-5 Prom查詢過程
glide的技術架構
圖2-6 glider的技術架構
在這一層-查詢層中，淘寶主要是基於用中間層隔離前後端的理念而考慮。Glider這個中間層負責各個異構表之間的資料JOIN和UNION等計算，並且負責隔離前端產品和後端儲存，提供統一的資料查詢服務。
快取
除了起到隔離前後端以及異構“表”之間的資料整合的作用之外，glider的另外一個不容忽視的作用便是快取管理。我們有一點須瞭解，在特定的時間段內，我們認為資料產品中的資料是隻讀的，這是利用快取來提高效能的理論基礎。
在上文圖2-6中我們看到，glider中存在兩層快取，分別是基於各個異構“表”（datasource）的二級快取和整合之後基於獨立請求的一級快取。除此之外，各個異構“表”內部可能還存在自己的快取機制。
圖2-7 快取控制體系
圖2-7向我們展示了資料魔方在快取控制方面的設計思路。使用者的請求中一定是帶了快取控制的“命令”的，這包括URL中的query string，和HTTP頭中的“If-None-Match”資訊。並且，這個快取控制“命令”一定會經過層層傳遞，最終傳遞到底層儲存的異構“表”模組。
快取系統往往有兩個問題需要面對和考慮：快取穿透與失效時的雪崩效應。
快取穿透是指查詢一個一定不存在的資料，由於快取是不命中時被動寫的，並且出於容錯考慮，如果從儲存層查不到資料則不寫入快取，這將導致這個不存在的資料每次請求都要到儲存層去查詢，失去了快取的意義。至於如何有效地解決快取穿透問題，最常見的則是採用布隆過濾器（這個東西，在我的此篇文章中有介紹：），將所有可能存在的資料雜湊到一個足夠大的bitmap中，一個一定不存在的資料會被這個bitmap攔截掉，從而避免了對底層儲存系統的查詢壓力。
而在資料魔方里，淘寶採用了一個更為簡單粗暴的方法，如果一個查詢返回的資料為空（不管是資料不存在，還是系統故障），我們仍然把這個空結果進行快取，但它的過期時間會很短，最長不超過五分鐘。
2、快取失效時的雪崩效應儘管對底層系統的衝擊非常可怕。但遺憾的是，這個問題目前並沒有很完美的解決方案。大多數系統設計者考慮用加鎖或者佇列的方式保證快取的單執行緒（程式）寫，從而避免失效時大量的併發請求落到底層儲存系統上。
在資料魔方中，淘寶設計的快取過期機制理論上能夠將各個客戶端的資料失效時間均勻地分佈在時間軸上，一定程度上能夠避免快取同時失效帶來的雪崩效應。
本文參考：
基於雲端計算的海量資料儲存模型，侯建等。
基於hadoop的海量日誌資料處理，王小森
基於hadoop的大規模資料處理系統，王麗兵。
淘寶資料魔方技術架構解析，朋春。
Hadoop作業調優引數整理及原理，guili。
掃描下方二維碼，關注我們。每天都有精彩內容哦！~