Hadoop实施已经有快一个月了，对Hadoop(1.0.3)的概念理解、使用，Linux 与 Shell脚本，甚至对 Mysql 都有了更多的理解。
项目背景：用于互联网信息收集后的关键词匹配与内容提取。
主要系统架构分为互联网爬虫、分析、业务应用三块：
- 简单架构描述
由于我在当中的角色主要负责分析架构的搭建，所以其他两块都画得简单，下面也不会过多的描述。
Hadoop理解：提到Hadoop都想到的是云、分布式计算，在一段时间的实施之后有了一些具体的理解。
Hadoop的优势：
针对性能指标，当业务数据量总量或增速上升到一定级别，依靠关系型数据库一定无法支持。对于非关系型数据库，包括NoSQL和Solr一类存储方式，稍显复杂，对于机器集群性能要求偏高（相对于文件系统）。从数据使用模式上来讲，目前海量数据的常常是不包含复杂逻辑的简单统计整理（比如上述系统中的关键词匹配）。这时候文件系统的优势反而比较明显（结构简单，逻辑简单）。
如上述系统的应用场景是怎么样的呢，在一个强大的爬虫系统之下，每个小时的数据增量在G到10G的级别，需要搜索所有的文件，获取关键字的匹配，并且对匹配内容进行摘要。很类似我们windows里面的搜索功能，需要解决的就是如何在这样增幅的文件系统之下，如何满足业务系统的需求。
对分析系统有什么要求呢？
○能够建立集群，分布式的保存数据文件内容（统一控制，可配置）。
- 有一定的保护机制，保证数据或节点丢失不会影响系统使用。
- 如果有一个任务脚本执行框架机制就好了（用于并行计算）。
- 能够进行节点间的数据均衡。
- 能够简单的查看所有的状态与日志（web客户端）
可能主要是这些了。若自己实现，确实是个复杂而庞大的工程，现在我们有了Hadoop。
系统物理架构：
我们使用了一台服务器，利用虚拟化，安装了7套64x位的CentOS。一个Namenode，6个Datanode，复制数设置为3。每个系统分配到一个cpu，2G内存，Datanode挂载了500G的存储空间。
理想的Hadoop的搭建环境，参照《Best Practices for Selecting Apache Hadoop Hardware》一文，以及一些其他的文章。
CPU：最好是双CPU，8核左右。不用太高了。
内存：推荐48G，但是4G应该就可以运行Hadoop了。
硬盘：7200转的SATA硬盘即可，Hadoop很占空间，所以尽量加。
网络：内部的数据交换要求非常高，内网最好是千兆网卡，带宽为1GB。
理想与现实，有钱与没钱，呵呵。
系统软件架构：
Hadoop：版本使用的是1.0.3，再下来就是2了，为了尽量简化应用，所以不考虑2的新特性。对Hadoop没有做太多的设置，基本基于默认。70为Namenode，71-76为Datanode。
JDK：1.6.0_33 （64x）
系统实施过程：
HDFS部分：
爬虫抓取数据，整理后存放在50文件服务器，70以外部挂载的形式读取。网页文件比较小，假如直接写入Hadoop对Namenode负载过大，所以入库前合并，将每小时网页整合成为一个文件写入HDFS，由于区分类别，所以每小时基本写入10个文件左右，总量在5-8G，耗时在40-50分钟。（这个过程中，由于爬虫的IO过于频繁，导致文件读取困难，所以做了定时任务，每小时启动一次，将需要处理的文件先拷贝到临时区域，合并入库之后再删除。此处应该是受到单核cpu的限制，所有操作均是串行，包括拷贝（cp）和合并入库（java），所以Namenode严重建议配置稍高。）
此处没有太多问题。
MapReduce部分：
写入完成后，进行分析工作，MapReduce。此处的工作过程为：数据库定时生成关键词列表文件。Job执行时会读取列表文件，匹配指定范围内的 HDFS文件（过去一小时），匹配出对应的表达式与HTML，Map过程结束。在Reduce阶段，会将Map的所有数据入数据库（Mysql）。
此处出现过一些问题，记录下来。
1. Reduce阶段需要加载Mysql的第三方驱动包。我在三个环境测试过（公司、家里、发布环境），使用 -libjars 一定可以，有的地方不需要也可以。不明确，怀疑与HADOOP_HOME环境变量有关。
2. MR过程中使用log4j打印日志，在Hadoop临时目录（如果你没有配置 dfs.name.dir，dfs.data.dir，mapred.local.dir.mapred.system.dir等目录，这些都会在 hadoop.tmp.dir当中，我就偷懒都没配置）mapred文件夹中查看一下。
整个过程实际上还是比较简单的，基本编码量就在Job的部分，但是一个Java文件就够了。在目前初级阶段应该还是比较好用的。现在还没有测试Job的执行效率。完成后会继续记录下来。有什么问题可以尽量提出。我会继续关注。
