Hadoop在Facebook的应用

Facebook作为全球知名的社交网站，拥有超过3亿的活跃用户，其中约有3千万用户至少每天更新一次自己的状态;用户每月总共上传10亿余张照片、1千万个视频;以及每周共享10亿条内容，包括日志、链接、新闻、微博等。因此Facebook需要存储和处理的数据量是非常巨大的，每天新增加4TB压缩后的数据，扫描135TB大小的数据，在集群上执行Hive任务超过7500次，每小时需要进行8万次计算，所以高性能的云平台对Facebook来说是非常重要的，而Facebook主要将Hadoop平台用于日志处理、推荐系统和数据仓库等方面。

Facebook将数据存储在利用Hadoop/Hive搭建的数据仓库上，这个数据仓库拥有4800个内核，具有5.5PB的存储量，每个节点可存储12TB大小的数据，同时，它还具有两层网络拓扑。Facebook中的MapReduce集群是动态变化的，它基于负载情况和集群节点之间的配置信息可动态移动。

Facebook的数据仓库架构，在这个架构中，网络服务器和内部服务生成日志数据，这里Facebook使用开源日志收集系统，它可以将数以百计的日志数据集存储在NFS服务器上，但大部分日志数据会复制到同一个中心的HDFS实例中，而HDFS存储的数据都会放到利用Hive构建的数据仓库中。Hive提供了类SQL的语言来与MapReduce结合，创建并发布多种摘要和报告，以及在它们的基础上进行历史分析。Hive上基于浏览器的接口允许用户执行Hive查询。Oracle和MySQL数据库用来发布这些摘要，这些数据容量相对较小，但查询频率较高并需要实时响应。一些旧的数据需要及时归档，并存储在较便宜的存储器上。

下面介绍Facebook在AvatarNode和调度策略方面所做的一些工作。AvatarNode主要用于HDFS的恢复和启动，若HDFS崩溃，原有技术恢复首先需要花10～15分钟来读取12GB的文件镜像并写回，还要用20～30分钟处理来自2000个DataNode的数据块报告，最后用40～60分钟来恢复崩溃的NameNode和部署软件。表3-1说明了BackupNode和AvatarNode的区别，AvatarNode作为普通的NameNode启动，处理所有来自DataNode的消息。AvatarDataNode与DataNode相似，支持多线程和针对多个主节点的多队列，但无法区分原始和备份。人工恢复使用AvatarShell命令行工具，AvatarShell执行恢复操作并更新ZooKeeper的zNode，恢复过程对用户来说是透明的。分布式Avatar文件系统实现在现有文件系统的上层。

基于位置的调度策略在实际应用中存在着一些问题：如需要高内存的任务可能会被分配给拥有低内存的TaskTracker;CPU资源有时未被充分利用;为不同硬件的TaskTracker进行配置也比较困难等。Facebook采用基于资源的调度策略，即公平享有调度方法，实时监测系统并收集CPU和内存的使用情况，调度器会分析实时的内存消耗情况，然后在任务之间公平分配任务的内存使用量。它通过读取/proc/目录解析进程树，并收集进程树上所有的CPU和内存的使用信息，然后通过TaskCounters在心跳(heartbeat)时发送信息。

Facebook的数据仓库使用Hive，这里HDFS支持三种文件格式：文本文件(TextFile)，方便其他应用程序读写;顺序文件(SequenceFile)，只有Hadoop能够读取并支持分块压缩;RCFile，使用顺序文件基于块的存储方式，每个块按列存储，这样有较好的压缩率和查询性能。Facebook未来会在Hive上进行改进，以支持索引、视图、子查询等新功能。

现在Facebook使用Hadoop遇到的挑战有：

服务质量和隔离性方面，较大的任务会影响集群性能;

安全性方面，如果软件漏洞导致NameNode事务日志崩溃该如何处理;

数据归档方面，如何选择归档数据，以及数据如何归档;

性能提升方面，如何有效地解决瓶颈等。