将OpenStack私有云部署到HadoopMapReduce环境中四种方案

OpenStack 与 Hadoop 被誉为继 Linux之后最有可能获得巨大成功的开源项目。这二者如何结合成为更猛的新方案？业内给出两种答案：Hadoop 跑在 OpenStack 上或 OpenStack部署到 Hadoop 上。Steve Markey教授重点介绍了后者。 这两种答案都有企业在实践。“Hadoop 跑在 OpenStack 上”可以参考《Project Savanna：让 Hadoop 运行在 OpenStack 之上》，“OpenStack 部署到 Hadoop 上”则重点可查阅本文。 随着企业开始同时利用云计算和大数据技术，现在应当考虑如何将这些工具结合使用。在这种情况下，企业将实现最佳的分析处理能力，同时利用私有云的快速弹性 (rapid elasticity) 和单一租赁的特性。如何协同效用和实现部署，是本文希望解决的问题。 一些基础知识 第一是 OpenStack 。作为目前最流行的开源云版本，它包括控制器、计算 (Nova)、存储 (Swift)、消息队列 (RabbitMQ) 和网络 (Quantum) 组件。图 1 提供了这些组件的一个图示（不包含 Quantum 网络组件）。 图 1. OpenStack 的组件 这些组件共同提供了一个允许动态配给计算和存储资源的环境。从硬件角度看，这些服务可扩展到许多虚拟的和物理的服务器上。例如，大多数组织部署一个物理服务器作为控制器节点，部署另一个物理服务器作为计算节点。许多组织还选择将其存储环境分离到一个专用的物理服务器上，对于 OpenStack 部署而言，这意味着对 Swift 存储环境使用单独的服务器。 第二是大数据。 一般可以理解为三个数据源的数据汇集：传统数据（结构化数据）、感知数据（日志数据和元数据）和社交（社交媒体）数据。大数据通常采用新的技术模式进行存储，比如非关系分布式数据库 NoSQL。共有四种非关系数据库管理此系统 (NRDBMS)：基于列、关键值、图表和基于文档。这些 NRDBMS 将源数据聚集在一起，同时用 MapReduce 之类的分析程序对汇总的信息进行分析。 传统的大数据环境包括一个分析程序、一个数据存储、一个可扩展文件系统、一个工作流管理器、一个分布式排序和散列解决方案以及一个数据流编程框架。常用于商业应用程序的数据流编程框架是 Structured Query Language (SQL)，对于开源应用程序，通常会使用 SQL 的替代方案，如 Apache Pig for Hadoop。在商用方面，Cloudera 提供了最稳定、最全面的解决方案之一，而 Apache Hadoop 是最流行的开源 Hadoop 版本。 第三是Apache Hadoop 。包含多种组件...