能夠替代Hadoop用作資料湖新的開源專案 - unpocodejava

banq發表於2022-01-03
HadoopJava

資料湖 通常與面向 Hadoop 的物件儲存相關聯。在這種情況下，組織的資料首先上傳到 Hadoop 平臺，然後對駐留在 Hadoop 叢集節點上的資料應用資料探勘和分析工具。
我們發現 Hadoop 的核心是它的儲存層HDFS（Hadoop 分散式檔案系統），它可以跨多個伺服器儲存和複製資料，此外，Hadoop 生態系統還包括一些輔助工具，例如 Hive、Flume、Sqoop 和 Kafka，它們有助於包括資料攝取、準備和提取。
Hadoop 資料湖可以使用 Cloudera、Azure HDInsight 或 GCP DataProc 等企業平臺在本地或雲中安裝。
 

Hadoop 資料湖的優勢
即使在今天，由於以下原因，在 Hadoop 上安裝資料湖仍然是一種流行的選擇：

  • 技術團隊之間更加熟悉
  • 開源解決方案，使其實施經濟
  • 更便宜，因為它們是開源的
  • 許多可用於 Hadoop 整合的工具
  • 易於擴充套件
  • 資料區域性性可實現更快的計算
  • 可以將其安裝在本地或作為各種雲中的服務

 

今天的 Hadoop
Hadoop 曾經是資料湖的主要選擇，但在不斷變化的技術世界中，還有其他更現代的方法基於 Spark 或 Presto 等工具。
讓我們回顧一下，瞭解事情發生了怎樣的變化。Hadoop出現在2000年代初，十年間開始流行，其實是因為很多公司走開源，當時早期的BigData和Data Lakes專案大部分都是基於Hadoop的。
Hadoop 提供了兩個主要功能：

  • 用於持久化資料的分散式檔案系統 (HDFS)。
  • 允許並行處理所有資料的處理框架。

越來越多的組織開始希望使用他們的所有資料，而不僅僅是一些資料。因此，Hadoop 因其儲存和處理新資料來源（包括日誌記錄、點選流以及機器和感測器生成的資料）的能力而廣受歡迎。
在 2000 年代，Hadoop 很有意義，因為它允許您使用基本硬體構建本地叢集，以低成本儲存和處理這些新資料。
但開源繼續發展，出現了一個新框架：Apache Spark，經過最佳化以處理記憶體中而不是磁碟上的資料。這當然意味著在 Spark 上執行的演算法會更快，但資料仍然需要持久化，因此 Spark 被包含在許多 Hadoop 發行版中。那行得通，但隨著雲的興起，有一種更好的資料持久化方法：物件儲存。
除此之外，隨著 Cloudera 購買 Hortonworks（以及 HP 購買 MapR），本質上我們可以說 Hadoop 不再有免費發行版，這意味著開源世界正在尋找替代解決方案。

MinIO 和 Presto 作為資料湖
我們提到它目前可以掛載在 Spark 和物件儲存庫之上。在這一點上，我們將描述一個有趣的替代方案，以替代基於 HDFS 的環境以及基於 MinIO 和 Presto 的 Hadoop 生態系統的其餘部分。
 


它是實現 AWS S3 API 的分散式物件儲存。MinIO 可以部署在本地和雲端，並在 Kubernetes 之上工作。
MinIO 的儲存基於物件，其中每個物件由 3 個概念組成：
  • 資料本身。資料可以是您想要儲存的任何內容，從照片到 400,000 頁的手冊
  • 可擴充套件數量的後設資料。後設資料由建立物件的人定義；它們包含有關資料是什麼、應該用於什麼、其機密性或與資料應該如何使用相關的任何其他內容的上下文資訊。
  • 全域性唯一識別符號。識別符號是提供給物件的地址，以便它可以在分散式系統中找到。透過這種方式，無需知道其物理位置（可能存在於資料中心的不同部分或世界的不同部分）即可找到資料。

如果 MinIO 可以代替 HDFS 作為資料湖中的儲存，我們就缺少一個 HIVE 風格的 SQL 查詢引擎。
  • Presto 

是一個用 Java 構建的開源分散式 SQL 查詢引擎，旨在針對大量資料來源（透過聯結器）啟動互動式分析查詢，支援對從千兆位元組到 PB 級資料來源的查詢。
Presto 是一個 ANSI-SQL 查詢引擎，它允許使用相同的 SQL 語句、函式和運算子在任何連線的資料來源中查詢和運算元據。
因此，在資料湖中，我們可以使用 Presto 查詢儲存在 MinIO 中的資料。 
此外，Presto 可以在 Spark 之上執行，讓您可以利用 Spark 作為 Presto 查詢的執行環境。
與在 Hadoop 上安裝資料湖相比，這種方法具有許多優點：
  • 這種組合比典型的 Hadoop 配置更具彈性，而在 Hadoop 中，向 Hadoop 叢集新增和刪除節點是一個完整的過程，在這種方法中，一切都執行在 Kubernetes 之上，這使我們能夠輕鬆擴充套件。
  • 單獨的計算和儲存：使用 Hadoop，如果您想新增更多儲存，您可以透過新增更多節點（使用計算）來實現。如果您需要更多儲存，無論您是否需要，您都將擁有更多計算，而使用物件儲存架構，如果您需要更多計算，您可以將節點新增到 Presto 叢集並保留儲存，以便計算和儲存不僅具有彈性，而且它們獨立地具有彈性。
  • 維護：維護一個穩定可靠的 Hadoop 叢集是一項複雜的任務，例如更新叢集通常涉及停止叢集，持續更新很複雜，...
  • 降低成本：透過這種架構，我們將降低總擁有成本：因為 MinIO 幾乎不需要管理，而且物件的儲存更便宜。



 

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