1.5 用Hadoop开发企业级应用
为了满足大数据带来的新挑战，需要重新思考构建数据分析的程序的方式。传统的在数据库中存储数据，构建应用程序的方法，对于大数据处理将不再有效。主要因为：
传统的应用程序基于事务处理型数据库，这种数据库将不再被Hadoop支持。
随着存储在Hadoop上的数据量增大，实时访问仅仅能够访问到集群上的一部分数据。
Hadoop的海量数据存储功能可以存储更多的数据集版本，不会像传统方法一样覆盖原始数据。
因此，一个典型的基于Hadoop的企业级应用如图1-2所示。在这些应用中，包括数据存储层、数据处理层、实时访问层和安全层。要实现这种体系结构，不仅需要理解Hadoop组件所涉及的API，而且需要理解他们的功能和局限性，以及每个组件在整体架构中的作用。
如图1-2所示，数据存储层包括源数据和中间数据。源数据主要来自这些外部数据源，外部数据源包括企业应用程序、外部数据库、执行日志和其它数据源。中间数据结果来自Hadoop的执行过程，它们被Hadoop的实时应用程序使用，并交付给其他应用程序和终端用户。
图1-2： Hadoop企业级应用
可以使用不同的机制将源数据转移到Hadoop，包括：Sqoop，Flume，直接安装HDFS作为一个网络文件系统(NFS)，或者利用Hadoop的实时服务和应用程序。在HDFS中，新的数据不会覆盖现有数据，而是新建一个数据版本。这一点很重要，因为HDFS是一个“写一次”的文件系统。
对于数据处理层，Oozie预处理源数据，并将其转换为中间数据。不同于源数据，中间数据会被覆盖，没有多个版本，所以中间数据量不会很大。
对于实时访问层，Hadoop的实时应用程序既支持直接数据访问，也支持基于数据集的访问。这些应用程序读取基于Hadoop的中间数据，并将源数据存储在Hadoop。该应用程序也可以用于服务用户，或者用于其它企业的Hadoop集成。
源数据用来存储和初步处理数据，中间数据用于传递和整合数据。因为采用了源数据和中间数据完全分离的结构，所以允许开发人员在没有任何事务处理需求的情况下，构建任何虚拟和复杂的应用程序。通过中间预处理过程，明显减少了服务数据量，使得实时数据访问更加灵活。
HADOOP扩充性
虽然许多文章认为，对于开发人员来讲，Hadoop隐藏了底层的复杂性。但是，其实是这些文章没有充分认识到Hadoop的可扩展。
通过设计Hadoop的实现方式，可以使开发人员轻松、无缝地集成新的功能到Hadoop中执行。Hadoop明确指定一些类库来负责MapReduce执行的不同阶段。通过这种方式，满足了开发者执行特定问题的要求，从而确保每一个作业以最低成本、最高性能性能来执行。
可以自定义Hadoop执行的以下内容：
自定义Hadoop并行执行问题的方式，包括被分割的方式和执行的位置
支持新的输入数据类型和数据定位
支持新的输出数据类型
自定义输出数据的位置
本书有一部分内容，在他人工作成果的基础上，对自定义方法，以及实现方式进行了专门的描述。
本书涵盖了Hadoop企业级应用的所有主要层，如图1-2所示。
第2章介绍了构建数据层的方法，包括HDFS和HBase(架构和API)。然后，对两者进行对比分析，以及如何将HDFS和HBase相结合。本章还介绍了Avro(Hadoop的新的序列化框架)，以及它在存储或访问数据中的作用。最后，你将了解HCatalog，以及用它来做广告和访问数据的方式。
本书将对数据处理进行了大量的描述。对于应用程序的数据处理部分，笔者建议使用MapReduce和Oozie。
在本书中，为什么以MapReduce源码为核心?
你可能会问，为什么本书将重点放在MapReduce源码上，而不是可以让MapReduce编程变得更简单的高级语言上面。你可以在网上或者Hadoop社区内，找到很多关于这方面的讨论。在这些讨论中给出的解释是，MapReduce源码量(就代码行数而言)比提供相同的功能的Pig源码量通常要多很多。尽管这是一个不争的事实，不过还有一些其他因素：
并不是什么都可以描述为一种高级语言。有些任务，更适合使用传统的Java代码来执行。
如果你写的代码仅需要执行一次，那么代码的行数可能对你很重要。但是，如果你正在编写企业级应用，那么你应该考虑其他标准，包括性能、可靠性和安全性。通常情况下，MapReduce源码提供了更多的途径，从而更容易实现这些特质。
MapReduce通过自定义方式，为用户提供的更多功能，以进一步提高应用程序的性能、可靠性和安全性。
在第3章中，您将了解MapReduce的架构、主要构成和编程模型。本章介绍了MapReduce的应用程序设计、设计模式和MapReduce注意事项。本章还讲介绍MapReduce的执行是如何实现的。正如所提到的，MapReduce最强的特征之一是它可以自定义执行。第4章会介绍自定义选项的详细信息，并举例说明。第5章通过演示实例，对MapReduce进一步讨论，构建可靠的MapReduce应用。
尽管MapReduce功能很强大，但是对于一个切实可行的解决方案，通常需要将多个MapReduce应用集合到在一起。这个过程非常复杂，通过使用Hadoop的Workflow/Coordinator(工作流/协调员)引擎，可以被大大简化MapReduce应用的集成。
Oozie的价值
Oozie是Hadoop中最容易被低估的组件。很少有人(甚至没有)在Hadoop书籍讨论这个极其重要的组件。本书不但彰显了Oozie什么可以做，而且还提供了一个端到端的例子，用来展示如何利用Oozie功能来解决实际问题。类似于Hadoop的其余部分，Oozie的功能也具有很好的扩展性。开发者可以通过不同的方法来扩展Oozie的功能。
在Hadoop中，最容易被低估的挑战是：将Hadoop执行与企业处理的其余部分进行整合。使用Oozie来协调MapReduce应用，并通过公开Oozie API的方式公开了Hadoop进程。通过这种方式，你会很容易就找到更好的集成方法，对Hadoop处理和企业处理部分进行集成。
第6章描述了Oozie是什么，Oozie的体系结构、主要组成、编程语言和执行模型。为了更好地解释每个Oozie组件的功能和角色，第7章通过使用Oozie应用解决端到端的实际问题。第8章中，通过展示Oozie的一些高级功能，对Oozie进一步描述。这些高级功能包括自定义Workflow活动、动态生成Workflow和支持超级JAR文件(一个包含了所有的包及其依赖关系的JAR文件)。
第9章主要讲解实时访问层。该章首先介绍了一个工业中实时Hadoop应用实例，然后针对实现方式提出了整体架构。接着，介绍了建立这种实现的三种主要方法——基于HBase的应用程序、实时查询以及基于流的处理。本章介绍了总体架构，并提供了基于HBase实时应用的两个例子。然后，描述了一个实时查询体系结构，并讨论了两个具体的实现——Apache Drill 和 Cloudera’s Impala。还介绍了实时查询和MapReduce的对比。最后，您将了解基于Hadoop的复杂事件处理，以及两个具体的实现——Strom和HFlame。
开发企业级应用需要大量的规划，以及信息安全方面的策略。第10章将重点讲解Hadoop的安全模型。
随着云计算的发展，许多企业尝试将他们的Hadoop运行在云上。第11章的重点是，通过使用EMR实现，在亚马逊的云上运行Hadoop应用;并且介绍了其它AWS服务(如S3)，用来补充Hadoop的功能。本章还介绍了，通过使用不同的方法来运行云上的Hadoop，并讨论了最佳实践方案。
除了Hadoop自身的安全问题外，通常Hadoop还需要集成其他企业的组件，来实现数据的导入和导出。第12章将重点介绍，如何才能维护好那些使用了Hadoop的企业级应用，并提供了示例和最佳安全实践，来确保所有Hadoop企业级应用的安全运行。
1.6 总结
本章高度概括了大数据和Hadoop之间的关系。并介绍了大数据及其价值，还介绍了企业面临的大数据挑战，包括数据存储和处理的挑战。通过本章，你还了解了Hadoop及其历史。
通过本章，你了解了Hadoop特点，并知道了为什么Hadoop如此适合大数据处理。本章还概述了Hadoop的主要组件，并介绍了一些例子，用来展示Hadoop如何简化数据科学，简化创建企业应用程序的过程。
本章介绍了关于Hadoop发行版本的基础知识，以及为什么许多企业倾向于选择特定供应商的发行版。因为他们不希望处理Apache项目中的兼容问题，或者他们需要供应商的技术支持。
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