Hadoop
Hadoop 概况
Hadoop 由 Apache Software Foundation 公司于 2005 年秋天作为Lucene的子项目 Nutch的一部分正式引入。它受到最先由 Google Lab 开发的 Map/Reduce 和 Google File System(GFS) 的启发。Yahoo! 是最主要源代码贡献者, 贡献了大约80%的代码，Powerset写的HBase, Facebook 写的Hive都是Hadoop上很重要的子项目。Hadoop的使用异常广泛，凡是涉及大数据处理的互联网公司几乎都使用Hadoop，已知为接近150家的大型组织实际使用: Yahoo!, Amazon, EBay, AOL, Google, IBM, Facebook, Twitter, Baidu, Alibaba, Tencent。在这里可以看到一些使用Hadoop的公司。
Hadoop目标可以概括为：可扩展性: Petabytes (1015 Bytes) 级别的数据量, 数千个节点，经济性: 利用商品级(commodity)硬件完成海量数据存储和计算，可靠性: 在大规模集群上提供应用级别的可靠性。
Hadoop包含两个部分：
1、HDFS
HDFS即Hadoop Distributed File System(Hadoop分布式文件系统)，HDFS具有高容错性，并且可以被部署在低价的硬件设备之上。HDFS很适合那些有大数据集的应用，并且提供了对数据读写的高吞吐率。HDFS是一个master/slave的结构，就通常的部署来说，在master上只运行一个Namenode，而在每一个slave上运行一个Datanode。
HDFS支持传统的层次文件组织结构，同现有的一些文件系统在操作上很类似，比如你可以创建和删除一个文件，把一个文件从一个目录移到另一个目录，重命名等等操作。Namenode管理着整个分布式文件系统，对文件系统的操作（如建立、删除文件和文件夹）都是通过Namenode来控制。
HDFS的结构图中可以看出，Namenode，Datanode，Client之间的通信都是建立在TCP/IP的基础之上的。当Client要执行一个写入的操作的时候，命令不是马上就发送到Namenode，Client首先在本机上临时文件夹中缓存这些数据，当临时文件夹中的数据块达到了设定的Block的值（默认是64M）时，Client便会通知Namenode，Namenode便响应Client的RPC请求，将文件名插入文件系统层次中并且在Datanode中找到一块存放该数据的block，同时将该Datanode及对应的数据块信息告诉Client，Client便这些本地临时文件夹中的数据块写入指定的数据节点。
HDFS采取了副本策略，其目的是为了提高系统的可靠性，可用性。HDFS的副本放置策略是三个副本，一个放在本节点上，一个放在同一机架中的另一个节点上，还有一个副本放在另一个不同的机架中的一个节点上。
2、MapReduce
有另一种分布式计算框架MPI，它在很多的问题上实现起来比Map/Reduce更方便，比如带迭代的机器学习的模型，但是个人还是要提倡Map/Reduce。原因是Map/Reduce模型中Map之间是相互独立的，因为相互独立，使得系统的可靠性大大提高了。比如一个任务需要1000个结点共同完成，在MPI中需要这1000个结点协同来完成这个任务，结点间可能有通信，数据交换。如果你有一个结点发生问题，整个任务就会失败，当然你也可能有一些容错的处理可以让任务继续算。但在海量数据情况下，比如你需要四位数的服务器运算一个任务，而你的机器是普通的服务器（commodity server），一个机器失败的概率是非常高的，这也就是Map/Reduce在处理海量数据情况下更适合的原因。在后面谈到LDA等Topic Model运算的时候，个人认为Map/Reduce不一定是最适合的，因为文档级的运算称不上是海量数据，最多是大量数据运算，它的量级是百万级左右，是否要用Map/Reduce的模型，值得探讨。但是用户级别的数据，是亿的量级，用Map/Reduce比较适合。
它是用调度计算代替调度，在处理数据时，是将程序复制到目标机器上，而不是拷贝数据到目标计算机器上。
计算流程非常类似于简单的Unix pipe，上次给出一个Unix pipe方式和Map/Reduce统计单词的功能的比较:
Pipe: cat input | grep | sort | uniq -c > output
M/R: Input | map | shuffle & sort | reduce | output
Hadoop支持多样的编程接口:
Java native map/reduce – 可以操作M/R各细节
Streaming – 利用标准输入输出模拟以上pipeline
Pig –只关注数据逻辑，无须考虑M/R实现
这里提供一个示例，帮助您理解M/R。假设输入域是 one small step for man0, one giant leap for mankind。在这个域上运行 Map 函数将得出以下的键/值对列表：
（one,1） (small,1） (step,1） (for,1） (man,1） (one,1） (giant,1）(leap,1） (for,1） (mankind,1）
如果对这个键/值对列表应用 Reduce 函数，将得到以下一组键/值对：
（one,2） (small,1） (step,1） (for,2） (man,1）（giant,1） (leap,1）(mankind,1）
结果是对输入域中的单词进行计数。
常用统计模型
后面讨论的几种方法会用到机器学习算法，机器学习的算法有很多分类，其中有统计机器学习算法，统计机器学习在Hadoop上仅仅实现其逻辑是比较简单的。常用的统计模型可以大致归为下面两个类别：
指数族分布
大多工程上的实用分布都是指数族分布，指数族分布的形式比较简单：
它是参数和自变量的参数做内积，这个内积就是thetaTu(x)。指数族分布是由最大熵的原则推导出来的，即在最大熵的假设下，满足一定条件的分布可以证明出是指数族的分布。指数族分布函数包括：Gaussian multinomial, maximum entroy。
指数族分布在工程中大量使用是因为它有一个比较好的性质，这个性质可以批核为最大似然（Maximum likelihook, ML）估计可以通过充分统计量（sufficient statistics）链接到数据（注：摘自《Pattern Recognition》），要解模型的参数，即对theta做最大似然估计，实际上可以用充分统计量来解最大似然估计：
充分估计量大小是与模型的参数的空间复杂度成正比，和数据没有关系。换言之，在你的数据上计算出充分统计量后，最就可以将数据丢弃了，只用充分统计量。比如求高斯分布的均值和方差，只需要求出样本的与样本平方和。
指数族的混合分布
它不能通过计算得到充分统计量后将数据丢弃，但它在工程中使用的更多。比如有Mixture of Gaussians，Hidden Markov Model，Probability Latent Semantic Analysis（pLSI）.
虽然概率模型有很多，但个人认为解决问题的思路却很相似。即如果问题本身可以描述成一种分布，比如某种指数族分布，那么就使用该种指数族分布。比如点击率的问题，它的最值总是0或1，那么它就可以描述成Bi-nomial分布，再比如明显的钟型分布，我们可以用高斯分布。如果分布本身比较复杂，无法用单一的指数族分布描述，我们可以将多个分布叠加来描述。基本上常用的技术就这两种。
Map/Reduce统计学习流程
Map的过程是收集充分统计量，充分统计量的形式是u(x)，它是指数族函数变换函数的均值。所以我们只需要得到u(x)的累加值，对高斯分布来讲，即得到样本之和，和样本平方和。Reduce即根据最大似然公式解出theta。即在在mapper中仅仅生成比较紧凑的统计量, 其大小正比于模型参数量, 与数据量无关。在图中还有一个反馈的过程，是因为是EM算法，EM是模拟指数族分布解的过程，它本质上还是用u(x)解模型中的参数，但它不是充分统计量所以它解完之后还要把参数再带回去，进行迭代。我们前面提到的所有的模型，比如高斯分布，pLSI等等都可以用这个框架去解。
大家了解了这个框架后，可以先估计一个统计模型，然后先用这个框架试一下，如果它的确是这个统计模型，那么就用这个模型解就可以了。但如果数据并不满足服从该统计模型，那么我们只能回退到使用梯度族的方法去解，梯度族的方法也很简单，因为我们往往假设样本间有独立性，我们可以在每个样本上计算梯度，累加后得到总体的梯度，Map就是在每个样本上收集梯度，在Reduce上把它们加起来，然后按梯度下降，更新模型，再进行迭代。
下面有的内容是直接从PPT中拷贝的，没有什么解释，大家可以看一下A Universal Statistical Learning Platform on Hadoop Streaming这个视频。
Map/Reduce 基本统计模型训练
|
Mapper
template
class CTrainMapper : public CFeature, public IDataNnalyzer{
protected:
TModel * pModel;
public:
/// Comsume a data record \author Peng Liu
virtual bool consume(const CRecord & record){
CFeature::consume(record);
pModel -> accumulate(*this, 1.0f);
return true;
}
/// Produced statistics (or modified data in case needed) \author Peng Liu
virtual bool produce(CRecord & record){
static bool first = true;
pModel -> produce(record);
if (record.getField("STAT") != NULL){
record.rmvField("PARAM")
return true;
}
return false;
};
}
|
Reducer
template
class CTrainReducer : public IDataAnalyzer{
protected:
TModel * pModel;
public:
/// Comsume a data record \author Peng Liu
virtual bool consume(const CRecord & record)
{return pModel -> consume(record);}
/// Try to update model after all input data finish \author Peng Liu
virtual void finish()
{pModel -> update();}
/// Produced model \author Peng Liu
virtual bool produce(CRecord & record){
pModel -> produce(record);
if (record.getField("STAT") != NULL){
record.rmvField("STAT");
return true;
}
return false;
}
};
|
示例: Gaussian模型训练
Map阶段所要计算的充分统计量为：
，Reduce阶段要计算的模型参数为：
|
void CGaussDiag::accumulate(CFeature & x, float occ)
{
size_t dim = getFeaDim();
assert(x.size() == dim);
accumOcc(occ);
for (size_t d = 0; d
{
stats[ d] += occ * x[d];
stats[dim + d] += occ * x[d] * x[d];
}
}
|
void CGaussDiag::update()
{
size_t dim = getFeaDim();
for (size_t d = 0; d
{
float X = stats[d],
float X2 = stats[dim + d];
params[ d] = X / occ();
params[dim + d] = occ() / (X2 - X * X / occ());
}
}
|
Hadoop上的工作流引擎-oozie
先说明一下，个人感觉oozie并不好用。
Oozie的功能是连接多个Map/Reduce Job，完成复杂的数据处理的工作流引擎，它可以很方便定制数据流之间的依赖关系，一个Job可以依赖三种条件：数据，时间，其它Job。比如它可以指定一个Job在某些数据到达后开始，可以指定固定时间Job开始运行，还可以指定在其它Job运行完成后开始。
前面说它不好用是因为它的定义很麻烦，它使用hPDL（一种XML流程语言）来定义DAG（有向无环图）工作流：
<action name='ingestor'> …
<action name=‘proc1’> …
<action name='proc2'> …
Java failed, error message…
并且oozie目前不支持Iteration，因为它是DAG。如果大家要用工作流引擎，可以推荐另一个工具是Linkin开发的Azkaban，它其实和Hadoop没什么关系，它是处理Linux环境下的Job的关系，所以它非常轻量级，也有一个比较方便的图形化界面去查看。Oozie是深度的与Hadoop结合，在通过API访问上，可能是有优势的，但简单的使用上又显得太重了。
介绍工作流引擎的原因是它在广告系统中是很重要的，因为广告系统的Hadoop上运行了很多任务，比如Audience Targeting，Click Model，Forecasting（流量预测），这些任务需要一个完善的调度机制，否则在运行环境中会非常混乱，数据的失败，Job的失败很难处理。工作流引擎会使整个系统更容易控制。
京公网安备 11010802041100号