1Hadoop在淘寶的應(yīng)用淘寶搜索中心恨少2目錄Hadoop介紹Hadoop在淘寶中的應(yīng)用一個實(shí)際的應(yīng)用案例淘寶網(wǎng)搜索整體架構(gòu)Hadoop介紹 Hadoop是Apache組織的一個開源的分布式計(jì)算框架，框架中最核心的設(shè)計(jì)是HDFS和Map-Reduce?；诙逪adoop有一系列子項(xiàng)目，它們廣泛用于海量數(shù)據(jù)處理，非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)存儲等領(lǐng)域。主要子項(xiàng)目HadoopCommon:ThecommonutilitiesthatsupporttheotherHadoopsubprojects.Chukwa:Adatacollectionsystemformanaginglargedistributedsystems.HBase:Ascalable,distributeddatabasethatsupportsstructureddatastorageforlargetables.HDFS:Adistributedfilesystemthatprovideshighthroughputaccesstoapplicationdata.Hive:Adatawarehouseinfrastructurethatprovidesdatasummarizationandadhocquerying.MapReduce:Asoftwareframeworkfordistributedprocessingoflargedatasetsoncomputeclusters.Pig:Ahigh-leveldata-flowlanguageandexecutionframeworkforparallelcomputation.ZooKeeper:Ahigh-performancecoordinationservicefordistributedapplications.誰在使用HadoopAlibabaAmazonAdobeBaiduFacebookHuluMicrosoftYahoo!WhyHadoop?可擴(kuò)展：不論是存儲的可擴(kuò)展還是計(jì)算的可擴(kuò)展都是Hadoop的設(shè)計(jì)根本。經(jīng)濟(jì)：框架可以運(yùn)行在任何普通的PC上?？煽浚悍植际轿募到y(tǒng)的備份恢復(fù)機(jī)制以及Map-Reduce的任務(wù)監(jiān)控保證了分布式處理的可靠性。高效：分布式文件系統(tǒng)的高效數(shù)據(jù)交互實(shí)現(xiàn)以及Map-Reduce結(jié)合LocalData處理的模式，為高效處理海量的信息作了基礎(chǔ)準(zhǔn)備。HDFS簡介

HDFS(HadoopDistributedFileSystem)是Hadoop提供的基礎(chǔ)設(shè)施，Hadoop其它子項(xiàng)目均依賴于HDFS。 作為一個分布式文件系統(tǒng)，HDFS用于部署在低成本的硬件之上（使用普通PC的硬盤），因此其具有很高的容錯性。HDFS示意圖HDFSShell HDFS除了提供API之外，還提供了一個HDFSShell供用戶訪問文件系統(tǒng)。Shell提供了ls、cat、cp、touch、mkdir、rmr、tail、chmod、chown等接口。Map-Reduce介紹 Map-Reduce是一個分布式的計(jì)算框架，用于大規(guī)模數(shù)據(jù)集的并行運(yùn)算。Map-Reduce大大降低了分布式計(jì)算的難度。 一個Map/Reduce作業(yè)的輸入和輸出類型如下所示：

(input)<k1,v1>->map-><k2,v2>->combine-><k2,v2>->reduce-><k3,v3>(output)Map-Reduce示意圖一個簡單的例子

WordCount是一個簡單的應(yīng)用，它可以計(jì)算出指定數(shù)據(jù)集中每一個單詞出現(xiàn)的次數(shù)。 比如文件中包含如下內(nèi)容。數(shù)據(jù)量可以非常大，它們保存在大量的文件中（HDFS上）。 HelloWorldByeWorld HelloHadoopGoodbyeHadoop 輸出結(jié)果如下： Bye1

Goodbye1

Hadoop2

Hello2

World2

map函數(shù) publicvoidmap(LongWritablekey,Textvalue,OutputCollector<Text,IntWritable>output,Reporterreporter)throwsIOException{ Stringline=value.toString(); StringTokenizertokenizer=newStringTokenizer(line); while(tokenizer.hasMoreTokens()){ word.set(tokenizer.nextToken()); output.collect(word,one); } }reduce函數(shù) publicvoidreduce(Textkey,Iterator<IntWritable>values,OutputCollector<Text,IntWritable>output,Reporterreporter) throwsIOException{ intsum=0; while(values.hasNext()){ sum+=values.next().get(); } output.collect(key,newIntWritable(sum)); }Hive簡介

Hive是一個基于Hadoop的數(shù)據(jù)倉庫分析框架，由Facebook貢獻(xiàn)給了開源社區(qū)。Hive定義了一種類似于SQL的語言-HQL，使用HQL可以方便使用SQL類似的語句分析數(shù)據(jù)，大大降低了數(shù)據(jù)分析的難度。

Hive支持Map-Reduce。Hive支持UDAF（UserDefinedAggregateFunction，用戶自定義的聚合函數(shù)）。HadoopJobWebUIDougCutting介紹 DouglasReedCutting是開源搜索技術(shù)的先驅(qū)。他先后在Excite,AppleInc.andXeroxPARC等公司工作過。他發(fā)起的開源項(xiàng)目有Lucene、Hadoop和Nutch。

DouglasReedCutting目前在Cloudera公司工作。該公司致力于開源云計(jì)算（Hadoop）的商業(yè)應(yīng)用。之前DouglasReedCutting在Yahoo!工作。Hadoop在淘寶的應(yīng)用

淘寶網(wǎng)目前有會員近2億，日均UV高達(dá)4000萬，日交易量高達(dá)數(shù)億元。作為目前亞洲最大的B2C/C2C網(wǎng)站，淘寶每天會產(chǎn)生大量的數(shù)據(jù)。如何利用這些數(shù)據(jù)為用戶提供更好的服務(wù)以及發(fā)掘數(shù)據(jù)的價值是個難題。 目前阿里集團(tuán)部署了一個大規(guī)模的Hadoop集群，擁有PCServer近千臺，服務(wù)器均配置16核心CPU和24GB內(nèi)存，存儲總量達(dá)PB級別。 集團(tuán)內(nèi)部各子公司包括B2B和淘寶一起分享該集群。

目前Hadoop主要應(yīng)用于以下幾個方面： 1、為搜索引擎提供數(shù)據(jù)建索引。

dump中心每天凌晨從數(shù)據(jù)庫將表拉到HDFS上，各系統(tǒng)使用各自的Map-Reduce算法生成需要的doc文檔。 2、用戶商務(wù)智能分析，比如使用協(xié)同過濾算法為用戶推薦商品。淘寶搜索引擎建索引流程

數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)庫HDFS，運(yùn)行Map-ReduceJob生成需要的doc文件以建索引引擎服務(wù)器引擎服務(wù)器引擎服務(wù)器build服務(wù)器build服務(wù)器build服務(wù)器dump一個實(shí)際的應(yīng)用案例 定制化搜索項(xiàng)目，在用戶收藏或者購買的店鋪內(nèi)搜索寶貝。項(xiàng)目實(shí)施過程中，使用Hive替代了自己編寫HadoopMap-ReduceJob的方案。

需要處理的數(shù)據(jù)

1、用戶的收藏信息。包括兩個文件，一個是用戶的收藏條目（collect_item）；另一個是收藏條目的詳細(xì)信息（collect_info）。收藏信息只有全量數(shù)據(jù)。collect_item和collect_info均有數(shù)百GB。 2、用戶的購買信息（pay）。購買信息以增量的方式每天產(chǎn)生一個文件。由于數(shù)據(jù)量比較大，目前只使用三個月的數(shù)據(jù)。 3、因?yàn)榍岸酥荒苁褂觅u家的數(shù)字id去搜索寶貝，而collect_item沒有賣家的數(shù)字id，因此必須連接用戶數(shù)據(jù)文件。用戶數(shù)據(jù)文件有數(shù)百GB。第一種方案 項(xiàng)目實(shí)施首先選擇的方案是自己編寫Map-ReduceJob來生成相關(guān)的文檔數(shù)據(jù)。使用Hadoop二次排序的方式連接各文件。 主要優(yōu)點(diǎn)： 1、過程完全可控，依賴少。

2、效率較高。 主要缺點(diǎn)：

1、需要分別針對收藏?cái)?shù)據(jù)和交易數(shù)據(jù)寫兩個HadoopJob。 2、代碼量比較多，可維護(hù)性較差。新方案-使用Hive 由于數(shù)據(jù)量比較大，有些記錄格式有錯，使得自己編寫的Map-ReduceJob生成的數(shù)據(jù)總是少了一些。鑒于Hive諸多優(yōu)點(diǎn)，所以項(xiàng)目中途改用Hive重寫。 主要優(yōu)點(diǎn)：

1、使用HQL，站在更高的邏輯層次上，代碼量少，可維護(hù)性非常好。

2、只需編寫一個UDAF便可聚合同一買家對應(yīng)的收藏和交易買家列表。 主要缺點(diǎn)：

1、運(yùn)行速度略慢。

2、依賴Hive，需要在生產(chǎn)環(huán)境部署Hive。處理過程

1、連接collect_item和用戶表，生成新表t1。 2、連接t1和collect_info，生成新表t2。

3、將交易表做去重處理，生成新表t3。

4、對t2和t3分別使用UDAF處理，生成如下結(jié)構(gòu)（大概數(shù)千萬條）。 <doc> type=0 #type為0表示收藏記錄，type為1表示購買記錄 cid=99999643 #用戶的數(shù)字id nick=ltvlyc #用戶的昵稱 sid=34755926345891714593849912999374770211586320857231804838 #關(guān)聯(lián)的賣家數(shù)字id列表 </doc>建Hive表 $HIVE"CREATEEXTERNALTABLEcustomed_search_collect_item_$day ( collect_item_idstring, titlestring, t3string, seller_id_strstring, seller_nickstring, t6string)ROWFORMATDELIMITEDFIELDSTERMINATEDBY'\t'STOREDASTEXTFILELOCATION'$itemPath';";編寫UDAF 使用Java編寫UDAF以聚合同一key的數(shù)據(jù)，即和同一個買家相關(guān)的賣家。 $HIVE"addjar$WORKDIR/UDAF_2.0.jar; createtemporaryfunctioncustomed_search_joinas'taobao.GenerateXML'; setmapred.reduce.tasks=300; setpress.output=false; INSERTOVERWRITETABLEcustomed_search_pay_XML_$day selectcustomed_search_join(1,winner_id_dig,winner_nick,seller_id_dig) fromcustomed_search_pay_temp_$daygroupbywinner_id_dig;"; 淘寶目前使用阿里集團(tuán)內(nèi)部的iSearch（眾多工具組成的工具集）建索引和提供搜索服務(wù)。iSearch支持多層架構(gòu)，以組成大的搜索集群。將索引數(shù)據(jù)切分后推送到搜索服務(wù)器