当前国内外Hadoop的实际使用案例

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说到Hadoop，很多朋友都想知道到底它是如何被应用的呢？通过下文，笔者就向大家介绍一下具体的情况。1.YahooYahoo是Hadoop的最大支持者，截至2012年，Yahoo的Hadoop机器总节点数目超过420000个，有超过10万的核心CPU在运行Hadoop。最大的一个单Master节点集群有4500个节点（每个节点双路4核心CPUboxesw，4×1TB磁盘，16GBRAM）。总的集群存储容量大于350PB，每月提交的作业数目超过1000万个，在Pig中超过60%的Hadoop作业是使用Pig编写提交的。Yahoo的Hadoop应用主要包括以下几个方面：<ul><li>支持广告系统</li><li>用户行为分析</li><li>支持Web搜索</li><li>反垃圾邮件系统</li><li>会员反滥用</li><li>内容敏捷</li><li>个性化推荐</li></ul>同时Pig研究并测试支持超大规模节点集群的Hadoop系统。2.FacebookFacebook使用Hadoop存储内部日志与多维数据，并以此作为报告、分析和机器学习的数据源。目前Hadoop集群的机器节点超过1400台，共计11?200个核心CPU，超过15PB原始存储容量，每个商用机器节点配置了8核CPU，12TB数据存储，主要使用StreamingAPI和JavaAPI编程接口。Facebook同时在Hadoop基础上建立了一个名为Hive的高级数据仓库框架，Hive已经正式成为基于Hadoop的Apache一级项目。此外，还开发了HDFS上的FUSE实现。3.A9.comA9.com为Amazon使用Hadoop构建了商品搜索索引，主要使用StreamingAPI以及C++、Perl和Python工具，同时使用Java和StreamingAPI分析处理每日数以百万计的会话。A9.com为Amazon构建的索引服务运行在100节点左右的Hadoop集群上。4.AdobeAdobe主要使用Hadoop及HBase，同于支撑社会服务计算，以及结构化的数据存储和处理。大约有超过30个节点的Hadoop-HBase生产集群。Adobe将数据直接持续地存储在HBase中，并以HBase作为数据源运行MapReduce作业处理，然后将其运行结果直接存到HBase或外部系统。Adobe在2008年10月就已经将Hadoop和HBase应用于生产集群。5.CbIR自2008年4月以来，日本的CbIR（Content-basedInformationRetrieval）公司在AmazonEC2上使用Hadoop来构建图像处理环境，用于图像产品推荐系统。使用Hadoop环境生成源数据库，便于Web应用对其快速访问，同时使用Hadoop分析用户行为的相似性。6.DatagraphDatagraph主要使用Hadoop批量处理大量的RDF数据集，尤其是利用Hadoop对RDF数据建立索引。Datagraph也使用Hadoop为客户执行长时间运行的离线SPARQL查询。Datagraph是使用AmazonS3和Cassandra存储RDF数据输入和输出文件的，并已经开发了一个基于MapReduce处理RDF数据的Ruby框架——RDFgrid。Datagraph主要使用Ruby、RDF.rb以及自己开发的RDFgrid框架来处理RDF数据，主要使用HadoopStreaming接口。7.EBay单集群超过532节点集群，单节点8核心CPU，容量超过5.3PB存储。大量使用的MapReduce的Java接口、Pig、Hive来处理大规模的数据，还使用HBase进行搜索优化和研究。8.IBMIBM蓝云也利用Hadoop来构建云基础设施。IBM蓝云使用的技术包括：Xen和PowerVM虚拟化的Linux操作系统映像及Hadoop并行工作量调度，并发布了自己的Hadoop发行版及大数据解决方案。9.Last.FmLast.Fm主要用于图表计算、专利申报、日志分析、A/B测试、数据集合并等，也使用Hadoop对超过百万的曲目进行大规模的音频特征分析。节点超过100台机器，集群节点配置双四核<a href="mailto:XeonL5520@2.27GHzL5630@2.13GHz" target="_blank">XeonL5520@2.27GHzL5630@2.13GHz</a>，24GB内存，8TB（4×2TB）存储。10.LinkedInLinkedIn有多种硬件配置的Hadoop集群，主要集群配置如下：<ul><li>800节点集群，基于Westmere的惠普SL170X与2×4的核心，24GB内存，6×2TBSATA。</li><li>1900节点集群，基于Westmere的超微-HX8DTT，与2×6的核心，24GB内存，6×2TBSATA。</li><li>1400节点集群，基于SandyBridge超微与2×6的核心，32GB内存，6×2TBSATA。</li></ul>使用的软件如下：<ul><li>操作系统使用RHEL6.3。</li><li>JDK使用SUNJDK1.6.0_32。</li><li>Apache的Hadoop0.20.2的补丁和ApacheHadoop的1.0.4补丁。</li><li>Azkaban和Azkaban用于作业调度。</li><li>Hive、Avro、Kafka等。</li></ul>11.MobileAnalytic.TV主要使用Hadoop应用在并行化算法领域，涉及的MapReduce应用算法如下。<ul><li>信息检索和分析。</li><li>机器生成的内容——文档、文本、音频、视频。</li><li>自然语言处理。</li><li>项目组合包括：</li><li>移动社交网络。</li><li>网络爬虫。</li><li>文本到语音转化。</li><li>音频和视频自动生成。</li></ul>12.Openstat主要利用Hadoop定制一个网络日志分析并生成报告，其生产环境下超过50个节点集群（双路四核Xeon处理器，16GB的RAM，4～6硬盘驱动器），还有两个相对小的集群用于个性化分析，每天处理约500万的事件，每月15亿美元的交易数据，集群每天产生大约25GB的报告。使用的技术主要包括：CDH、Cascading、Janino。13.Quantcast3000个CPU核心，3500TB存储，每日处理1PB以上的数据，使用完全自定义的数据路径和排序器的Hadoop调度器，对KFS文件系统有突出贡献。14.Rapleaf超过80个节点的集群（每个节点有2个双核CPU，2TB×8存储，16GBRAM内存）；主要使用Hadoop、Hive处理Web上关联到个人的数据，并引入Cascading简化数据流穿过各种处理阶段。15.WorldLingo硬件上超过44台服务器（每台有2个双核CPU，2TB存储，8GB内存），每台服务器均运行Xen，启动一个虚拟机实例运行Hadoop/HBase，再启动一个虚拟机实例运行Web或应用程序服务器，即有88台可用的虚拟机；运行两套独立的Hadoop/HBase机群，它们各自拥有22个节点。Hadoop主要用于运行HBase和MapReduce作业，扫描HBase的数据表，执行特定的任务。HBase作为一种可扩展的、快速的存储后端，用于保存数以百万的文档。目前存储了1200万篇文档，近期的目标是存储4.5亿篇文档。16.格拉斯哥大学的TerrierTeam超过30个节点的实验集群（每节点配置XeonQuadCore2.4GHz，4GB内存，1TB存储）。使用Hadoop促进信息检索研究和试验，特别是用于TREC，用于TerrierIR平台。Terrier的开源发行版中包含了基于HadoopMapReduce的大规模分布式索引。17.内布拉斯加大学的HollandComputingCenter运行一个中等规模的Hadoop机群（共计1.6PB存储）用于存储和提供物理数据，以支持紧凑型μ子螺旋型磁谱仪（CompactMuonSolenoid，CMS）实验的计算。这需要一类能够以几Gbps的速度下载数据，并以更高的速度处理数据的文件系统的支持。18.VisibleMeasures将Hadoop作为可扩展数据流水线的一个组件，最终用于VisibleSuite等产品。使用Hadoop汇总、存储和分析与网络视频观众收看行为相关的数据流。目前的网格包括超过128个CPU核心，超过100TB的存储，并计划大幅扩容。国内Hadoop的应用现状Hadoop在国内的应用主要以互联网公司为主，下面主要介绍大规模使用Hadoop或研究Hadoop的公司。1.百度百度在2006年就开始关注Hadoop并开始调研和使用，在2012年其总的集群规模达到近十个，单集群超过2800台机器节点，Hadoop机器总数有上万台机器，总的存储容量超过100PB，已经使用的超过74PB，每天提交的作业数目有数千个之多，每天的输入数据量已经超过7500TB，输出超过1700TB。百度的Hadoop集群为整个公司的数据团队、大搜索团队、社区产品团队、广告团队，以及LBS团体提供统一的计算和存储服务，主要应用包括：<ul><li>数据挖掘与分析。</li><li>日志分析平台。</li><li>数据仓库系统。</li><li>推荐引擎系统。</li><li>用户行为分析系统。</li></ul>同时百度在Hadoop的基础上还开发了自己的日志分析平台、数据仓库系统，以及统一的C++编程接口，并对Hadoop进行深度改造，开发了HadoopC++扩展HCE系统。2.阿里巴巴阿里巴巴的Hadoop集群截至2012年大约有3200台服务器，大约30?000物理CPU核心，总内存100TB，总的存储容量超过60PB，每天的作业数目超过150?000个，每天hivequery查询大于6000个，每天扫描数据量约为7.5PB，每天扫描文件数约为4亿，存储利用率大约为80%，CPU利用率平均为65%，峰值可以达到80%。阿里巴巴的Hadoop集群拥有150个用户组、4500个集群用户，为淘宝、天猫、一淘、聚划算、CBU、支付宝提供底层的基础计算和存储服务，主要应用包括：<ul><li>数据平台系统。</li><li>搜索支撑。</li><li>广告系统。</li><li>数据魔方。</li><li>量子统计。</li><li>淘数据。</li><li>推荐引擎系统。</li><li>搜索排行榜。</li></ul>为了便于开发，其还开发了WebIDE继承开发环境，使用的相关系统包括：Hive、Pig、Mahout、Hbase等。3.腾讯腾讯也是使用Hadoop最早的中国互联网公司之一，截至2012年年底，腾讯的Hadoop集群机器总量超过5000台，最大单集群约为2000个节点，并利用Hadoop-Hive构建了自己的数据仓库系统TDW，同时还开发了自己的TDW-IDE基础开发环境。腾讯的Hadoop为腾讯各个产品线提供基础云计算和云存储服务，其支持以下产品：<ul><li>腾讯社交广告平台。</li><li>搜搜（SOSO）。</li><li>拍拍网。</li><li>腾讯微博。</li><li>腾讯罗盘。</li><li>QQ会员。</li><li>腾讯游戏支撑。</li><li>QQ空间。</li><li>朋友网。</li><li>腾讯开放平台。</li><li>财付通。</li><li>手机QQ。</li><li>QQ音乐。</li></ul>4.奇虎360奇虎360主要使用Hadoop-HBase作为其搜索引擎so.com的底层网页存储架构系统，360搜索的网页可到千亿记录，数据量在PB级别。截至2012年年底，其HBase集群规模超过300节点，region个数大于10万个，使用的平台版本如下。<ul><li>HBase版本：facebook0.89-fb。</li><li>HDFS版本：facebookHadoop-20。</li></ul>奇虎360在Hadoop-HBase方面的工作主要为了优化减少HBase集群的启停时间，并优化减少RS异常退出后的恢复时间。5.华为华为公司也是Hadoop主要做出贡献的公司之一，排在Google和Cisco的前面，华为对Hadoop的HA方案，以及HBase领域有深入研究，并已经向业界推出了自己的基于Hadoop的大数据解决方案。6.中国移动中国移动于2010年5月正式推出大云BigCloud1.0，集群节点达到了1024。中国移动的大云基于Hadoop的MapReduce实现了分布式计算，并利用了HDFS来实现分布式存储，并开发了基于Hadoop的数据仓库系统HugeTable，并行数据挖掘工具集BC-PDM，以及并行数据抽取转化BC-ETL，对象存储系统BC-ONestd等系统，并开源了自己的BC-Hadoop版本。中国移动主要在电信领域应用Hadoop，其规划的应用领域包括：<ul><li>经分KPI集中运算。</li><li>经分系统ETL/DM。</li><li>结算系统。</li><li>信令系统。</li><li>云计算资源池系统。</li><li>物联网应用系统。</li><li>E-mail。</li><li>IDC服务等。</li></ul>7.盘古搜索盘古搜索（目前已和即刻搜索合并为中国搜索）主要使用Hadoop集群作为搜索引擎的基础架构支撑系统，截至2013年年初，集群中机器数量总计超过380台，存储总量总计3.66PB，主要包括的应用如下。<ul><li>网页存储。</li><li>网页解析。</li><li>建索引。</li><li>Pagerank计算。</li><li>日志统计分析。</li><li>推荐引擎等。</li></ul>8.即刻搜索（人民搜索）即刻搜索（目前已与盘古搜索合并为中国搜索）也使用Hadoop作为其搜索引擎的支撑系统，截至2013年，其Hadoop集群规模总计超过500台节点，配置为双路6核心CPU，48G内存，11×2T存储，集群总容量超过10PB，使用率在78%左右，每天处理读取的数据量约为500TB，峰值大于1P，平均约为300TB。即刻搜索在搜索引擎中使用sstable格式存储网页并直接将sstable文件存储在HDFS上面，主要使用HadoopPipes编程接口进行后续处理，也使用Streaming接口处理数据，主要的应用包括：<ul><li>网页存储。</li><li>解析。</li><li>建索引。</li><li>推荐引擎。</li></ul>

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