序言

　　数据库和文件中储存的数据量每天都在增长，因此我们需要构建能够储存大量数据(“大数据”)，并且廉价、可维护、可伸缩的环境。传统的关系数据库(RDBMS)系统在当前的需求下成本过高并且不可伸缩，因此开发、使用能够满足需求的新技术正合时宜。

　　在这些方向中，云计算是其中一项领先的技术。云计算有许多不同的实现，我们选择的是Hadoop，这是一个拥有Apache许可、基于Google Map Reduce的框架。

　　在本文中，我将尝试说明如何构建一个可伸缩的Hadoop集群，以存储、索引、检索和维护理论上无限容量的数据。

　　本文将逐步介绍这些部分的安装和配置：

• 网络体系结构
• 操作系统
• 硬件要求
• Hadoop软件安装/设置

　　网络架构

　　根据我们目前能够拿到的文档，可以认为云内的节点越在物理上接近，越能获得更好的性能。根据经验，网络延时越小，性能越好。

　　为了减少背景流量，我们为这个云创建了一个虚拟专用网。另外，还为应用服务器们创建了一个子网，作为访问云的入口点。

　　这个虚拟专用网的预计时延大约是1-2毫秒。这样一来，物理临近性就不再是一个问题，我们应该通过环境测试来验证这一点。

　　建议的网络架构：

• 专用TOR(Top of Rack)交换机
• 使用专用核心交换刀片或交换机
• 确保应用服务器“靠近”Hadoop
• 考虑使用以太网绑定

图1 – Hadoop集群的网络架构

　　操作系统

　　我们选择Linux作为操作系统。Linux有许多不同的发行版，包括Ubuntu、RedHat和CentOS等，无论选择哪一个都可以。基于支持和许可费用的考虑，我们最终选择了CentOS 5.7。最好是定制一个CentOS的映像，把那些需要的软件都预装进去，这样所有的机器可以包含相同的软件和工具，这是一个很好的做法。

　　根据Cloudera的建议，OS层应该采用以下设置：

• 文件系统

　　Ext3文件系统

　　取消atime

　　不要使用逻辑卷管理

• 利用alternatives来管理链接
• 使用配置管理系统(Yum、Permission、sudoers等)
• 减少内核交换
• 撤销一般用户访问这些云计算机的权限
• 不要使用虚拟化
• 至少需要以下Linux命令：

　　/etc/alternatives

　　ln、chmod、chown、chgrp、mount、umount、kill、rm、yum、mkdir

　　硬件要求

　　由于Hadoop集群中只有两种节点(Namenode/Jobtracker和Datanode/Tasktracker)，因此集群内的硬件配置不要超过两种或三种。

图2 – Hadoop集群服务器角色

　　硬件建议：

• Namenode/Jobtracker：1Gb/s以太网口x2、16GB内存、4个CPU、100GB磁盘
• Datanode：1Gb/s以太网口x2、8GB内存、4个CPU、多个磁盘，总容量500GB以上

　　实际的硬件配置可以与我们建议的配置不同，这取决于你们需要存储和处理的数据量。但我们强烈建议不要在集群中混用不同的硬件配置，以免那些较弱的机器成为系统的瓶颈。

　　Hadoop的机架感知

　　Hadoop有一个“机架感知”特性。管理员可以手工定义每个slave数据节点的机架号。为什么要做这么麻烦的事情?有两个原因：防止数据丢失和提高网络性能。

图3 – Hadoop集群的机架感知

　　为了防止数据丢失，Hadoop会将每个数据块复制到多个机器上。想象一下，如果某个数据块的所有拷贝都在同一个机架的不同机器上，而这个机架刚好发生故障了(交换机坏了，或者电源掉了)，这得有多悲剧?为了防止出现这种情况，必须要有一个人来记住所有数据节点在网络中的位置，并且用这些知识来确定——把数据的所有拷贝们放在哪些节点上才是最明智的。这个“人”就是Name Node。

　　另外还有一个假设，即相比不同机架间的机器，同一个机架的机器之间有着更大的带宽和更小的延时。这是因为，机架交换机的上行带宽一般都小于下行带宽。而且，机架内的延时一般也小于跨机架的延时(但也不绝对)。

　　机架感知的缺点则是，我们需要手工为每个数据节点设置机架号，还要不断地更新这些信息，保证它们是正确的。要是机架交换机们能够自动向Namenode提供本机架的数据节点列表，那就太棒了。

　　Hadoop软件的安装和配置

　　Hadoop集群有多种构建方式：

1. 手工下载tar文件并复制到集群中
2. 利用Yum仓库
3. 利用Puppet等自动化部署工具

　　我们不建议采用手工方式，那只适合很小的集群(4节点以下)，而且会带来很多维护和排障上的问题，因为所有的变更都需要用scp或ssh的方式手工应用到所有的节点上去。

　　从以下方面来看，利用Puppet等部署工具是最佳的选择：

• 安装
• 配置
• 维护
• 扩展性
• 监控
• 排障

　　Puppet是Unix/Linux下的一个自动化管理引擎，它能基于一个集中式的配置执行增加用户、安装软件包、更新服务器配置等管理任务。我们将主要讲解如何利用Yum和Puppet来安装Hadoop。

　　利用Yum/Puppet搭建Hadoop集群

　　要利用Puppet搭建Hadoop集群，首先要符合以下前置条件：

• 包含所有必需Hadoop软件的中央仓库
• 用于Hadoop部署的Puppet装载单(manifest)
• 用于Hadoop配置管理的Puppet装载单
• 用于集群维护的框架(主要是sh或ksh脚本)，以支持集群的start/stop/restart
• 利用puppet构建整个服务器(包括操作系统和其它软件)

　　注：如果要用Yum来安装Hadoop集群，则所有服务器应该预先构建完成，包括操作系统和其它软件都应安装完毕，yum仓库也应在所有节点上设置完毕。

　　构建Datanode/Tasktracker

　　如果用Yum安装Datanode/Tasktracker，需在所有数据节点上执行以下命令：

yum install hadoop-0.20-datanode –y 　　yum install hadoop-0.20-tasktracker –y

　　换成Puppet的话，则是：

class setup_datanode { 　　if ($is_datanode == true) { 　　make_dfs_data_dir { $hadoop_disks: } 　　make_mapred_local_dir { $hadoop_disks: } 　　fix_hadoop_parent_dir_perm { $hadoop_disks: } 　　} 　　# fix hadoop parent dir permissions 　　define fix_hadoop_parent_dir_perm() { 　　… 　　} 　　# make dfs data dir 　　define make_dfs_data_dir() { 　　… 　　} 　　# make mapred local and system dir 　　define make_mapred_local_dir() { 　　… 　　} 　　} # setup_datanode

　　构建Namenode(及辅助Namenode)

　　如果用Yum安装Namenode，需在所有数据节点上执行以下命令：

yum install hadoop-0.20-namenode –y 　　yum install hadoop-0.20-secondarynamenode –y

　　换成Puppet的话，则是：

class setup_namenode { 　　if ($is_namenode == true or $is_standby_namenode == true) { 　　… 　　} 　　exec {“namenode-dfs-perm”: 　　… 　　} 　　exec { “make ${nfs_namenode_dir}/dfs/name”: 　　… 　　} 　　exec { “chgrp ${nfs_namenode_dir}/dfs/name”: 　　… 　　} 　　if ($standby_namenode_host != “”) { 　　… 　　} 　　exec { “own $nfs_standby_namenode_dir”: 　　… 　　} 　　} 　　# /standby_namenode_hadoop 　　if ($standby_namenode_host != “”) { 　　… 　　} 　　exec { “own $standby_namenode_hadoop_dir”: 　　… 　　} 　　} 　　} 　　} 　　class setup_secondary_namenode { 　　if ($is_secondarynamenode == true) { 　　… 　　} 　　…. 　　} 　　exec {“namenode-dfs-perm”: 　　… 　　} 　　} 　　}

　　构建JobTracker

　　如果用Yum安装Jobtracker，需在所有数据节点上执行以下命令：

yum install hadoop-0.20-jobtracker –y

　　换成Puppet的话，则是使用与构建Namenode相同的装载单，唯一的区别在于，在Jobtracker机器上，会启动Jobtracker——即将该机器上的is_jobtracker设置为true。