正文
图2 Hadoop生态系统
低成本、高可靠、高扩展、高有效、高容错等特性让Hadoop成为最流行的大数据分析系统，然而其赖以生存的HDFS 和MapReduce 组件却让其一度陷入困境——批处理的工作方式让其只适用于离线数据处理，在要求实时性的场景下毫无用武之地。因此，各种基于Hadoop的工具应运而生。为了减少管理成本，提升资源的利用率，有当下众多的资源统一管理调度系统，例如Twitter 的Apache Mesos、Apache 的YARN、Google 的Borg、腾讯搜搜的Torca、Facebook Corona（开源）等。Apache Mesos是Apache孵化器中的一个开源项目，使用ZooKeeper实现容错复制，使用Linux Containers 来隔离任务，支持多种资源计划分配（内存和CPU）。提供高效、跨分布式应用程序和框架的资源隔离和共享，支持Hadoop、MPI、Hypertable、Spark 等。YARN 又被称为MapReduce 2.0，借鉴Mesos，YARN 提出了资源隔离解决方案Container，提供Java 虚拟机内存的隔离。对比MapReduce 1.0，开发人员使用ResourceManager、ApplicationMaster与NodeManager代替了原框架中核心的JobTracker 和TaskTracker。在YARN平台上可以运行多个计算框架，如MR、Tez、Storm、Spark等。
基于业务对实时的需求，有支持在线处理的Storm、Cloudar Impala、支持迭代计算的Spark 及流处理框架S4。Storm是一个分布式的、容错的实时计算系统，由BackType开发，后被Twitter捕获。Storm属于流处理平台，多用于实时计算并更新数据库。Storm也可被用于“连续计算”（Continuous Computation），对数据流做连续查询，在计算时就将结果以流的形式输出给用户。它还可被用于“分布式RPC”，以并行的方式运行昂贵的运算。Cloudera Impala是由Cloudera开发，一个开源的Massively Parallel Processing（MPP）查询引擎。与Hive 相同的元数据、SQL语法、ODBC 驱动程序和用户接口（HueBeeswax），可以直接在HDFS 或HBase 上提供快速、交互式SQL 查询。Impala是在Dremel的启发下开发的，不再使用缓慢的Hive+MapReduce 批处理，而是通过与商用并行关系数据库中类似的分布式查询引擎（由Query Planner、Query Coordinator 和Query Exec Engine这3部分组成），可以直接从HDFS 或者HBase 中用SELECT、JOIN 和统计函数查询数据，从而大大降低了延迟。
Hadoop社区正努力扩展现有的计算模式框架和平台，以便解决现有版本在计算性能、计算模式、系统构架和处理能力上的诸多不足，这正是Hadoop2.0 版本“ YARN”的努力目标。各种计算模式还可以与内存计算模式混合，实现高实时性的大数据查询和计算分析。混合计算模式之集大成者当属UC Berkeley AMP Lab 开发的Spark生态系统，如图3所示。Spark 是开源的类Hadoop MapReduce的通用的数据分析集群计算框架，用于构建大规模、低延时的数据分析应用，建立于HDFS之上。Spark提供强大的内存计算引擎，几乎涵盖了所有典型的大数据计算模式，包括迭代计算、批处理计算、内存计算、流式计算（Spark Streaming）、数据查询分析计算（Shark）以及图计算（GraphX）。Spark 使用Scala 作为应用框架，采用基于内存的分布式数据集，优化了迭代式的工作负载以及交互式查询。与Hadoop 不同的是，Spark 和Scala 紧密集成，Scala 像管理本地collective 对象那样管理分布式数据集。Spark支持分布式数据集上的迭代式任务，实际上可以在Hadoop文件系统上与Hadoop一起运行（通过YARN、Mesos等实现）。另外，基于性能、兼容性、数据类型的研究，还有Shark、Phoenix、Apache Accumulo、Apache Drill、Apache Giraph、Apache Hama、Apache Tez、Apache Ambari 等其他开源解决方案。预计未来相当长一段时间内，主流的Hadoop平台改进后将与各种新的计算模式和系统共存，并相互融合，形成新一代的大数据处理系统和平台。
图
3 Spark
生态系统
在大数据的生命周期中，数据采集处于第一个环节。根据MapReduce产生数据的应用系统分类，大数据的采集主要有4种来源：管理信息系统、Web信息系统、物理信息系统、科学实验系统。对于不同的数据集，可能存在不同的结构和模式，如文件、XML 树、关系表等，表现为数据的异构性。对多个异构的数据集，需要做进一步集成处理或整合处理，将来自不同数据集的数据收集、整理、清洗、转换后，生成到一个新的数据集，为后续查询和分析处理提供统一的数据视图。针对管理信息系统中异构数据库集成技术、Web 信息系统中的实体识别技术和DeepWeb集成技术、传感器网络数据融合技术已经有很多研究工作，取得了较大的进展，已经推出了多种数据清洗和质量控制工具，例如，美国SAS公司的Data Flux、美国IBM 公司的Data Stage、美国Informatica 公司的Informatica Power Center。
