開放原始碼的雲端運算平台技術(1)
初探Hadoop開放原始碼平台環境
大量資料的處理一直是電腦科學與實務應用中非常重要的課題，雲端運算的風起雲湧也使得分散式運算這項技術成了新顯學，整合MapReduce演算法並已被 各大企業所廣泛採用的Hadoop套件，更是開發雲端運算技術的佼佼者，本系列文章將會帶領讀者一步步瞭解並活用該技術。
近年來最熱門的雲端運算(Cloud Computing)，其概念結合了IaaS、PaaS、SaaS、Web 2.0和其它相關技術(如MapReduce、Ajax、虛擬化)，共同在網際網路架構上，來滿足使用者在運算資源的高度需求。目前雲端運算有各家專業研 究機構分別提出了不同的定義，如表1所示。
雲端運算不是一項新興技術，而是一種過去就有分散式運算(Distributed Computing)的形式，與代表多台電腦同時進行運算與叢集運算(Cluster Computing)的概念類似，皆是指透過整合大量電腦的運算資源來處理運算需求。
不過叢集運算多為硬體業者採用，強調同一資料中心中的大量電腦；雲端運算則納入網際網路的概念，由遠端網際網路上的伺服器群進行資料的存取與運算，由於這 些伺服器群可能分散在各處不同的資料中心，同時處理來自各地成千上萬使用者的需求，從使用者的觀點來看，根本無從分辨是哪一台伺服器處理了自己送出的運算 需求，如同把需求送入模糊的雲朵中一般，因此便將這種分散式運算模式稱為雲端運算。
諸如Google、Yahoo和Amazon等大型網路公司，由於財力雄厚，可以採購數以萬計的伺服器，叢集便成為一個龐大的運算資源，讓使用者得以透過 網路來存取資料或進行運算，而近年來爆紅的Facebook，也將Hadoop使用在分析Facebook塗鴉牆上某一關鍵詞出現頻率的Lexicon專案 ，以及改善使用者體驗、搜尋結果等功能上。
雲端服務 vs. 雲端運算
若要更明確的定義這兩者的區別，雲端服務專注在藉由網路連線從遠端取得服務，如提供使用者安裝和使用各種類型作業系統的Amazon EC2服務。這類型的雲端運算可以視為軟體即服務概念的延伸，利用這些服務，使用者甚至可以只靠一支手機做到許多過去只能在個人電腦上完成的工作。
雲端運算則是著眼於利用虛擬化以及自動化等資訊技術，來建構和普及電腦中的各種運算資源，這種類型可以視為傳統資料中心(Data Center)的延伸，且不需要經由第三方機構提供外部資源，便可套用在整個公司的內部系統上。
IDC研究機構則針對雲端服務和雲端運算提供了更清楚的定義，所謂的雲端服務應該有如表2的特性。
透過這些特性，可讓雲端服務的提供者和消費者享受到比起傳統服務遞送模式更為簡易且便宜的優點，這些特性可以降低花費，加速服務遞送的速度，簡化存取的方式，大量增加可用服務的數量和內容，並增進了服務整合性的可能。
雲端運算包含了六種特性，如表3所示；可提供的遞送模型則有SaaS、PaaS、IaaS等三種類型，如表4；部署模型則有私有雲、社群雲、公眾雲和混和雲等四種類型，如表5。
雲端運算架構
對於這些雲端技術和基礎設施，使用者無須擁有專業知識和任何控制權，透過雲端運算，服務提供者可以在數秒之內，達成處理數以千萬計甚至億計的資訊，達到和超級電腦同樣強大效能的各式各樣網路服務。
提供雲端運算時，會涉及的軟體系統架構，通常涵蓋多重的雲端元件，這些元件會透過應用程式設計介面如Web服務來相互通訊，雲端架構會延伸至用戶端，讓用戶端的瀏覽器和軟體應用程式得以存取雲端應用程式。
軟體應用程式的設計，可透過網際網路隨需使用服務，以雲端架構做為建置基礎的應用程式，是一種基本的運算基礎架構，有需要時才會使用(例如處理使用者要 求)；可以隨需獲取必要資源(例如運算伺服器或儲存設備)、執行特定工作，然後放棄不需要的資源，通常會在完成工作後自我處置。
透過雲端運算可以解決與大規模資料處理有關的重大難題，如：
組成雲端運算的架構則如圖1所示，由下而上分別為基礎架構平台、儲存服務、平台服務、應用程式服務以及客戶端所組成。基礎架構提供了虛擬化運算、電腦叢集、硬體抽象化、虛擬化等硬體服務功能，以及可由使用者配置的運算環境作業系統、網路，記憶體、磁碟、CPU等設定。
儲存服務表示雲端上的分散式持續資料儲存，其可能使用不具結構化的傳統式檔案系統來進行資料儲存，例如：HDFS、Key-Object pair、Amazon S3，或者結構化的資料儲存如Amazon SimpleDB、Google AppEngine DataStore；平台服務則是提供開發與執行應用程式服務的雲端平台，例如Google App Engine可讓開發人員在Google的基礎架構上，執行Web應用程式，其中也提供了Java與Python程式語言的執行環境，並完全支援通用的 Web技術與服務，以便用來執行MapReduce應用程式的開放原始碼分散式運算平台；客戶端則是仰賴雲端運算架構來執行應用程式服務，主要操作介面是 透過主流的瀏覽器，如微軟Internet Explorer、Mozilla Firefox、Google Chrome，以及智慧型行動裝置，如Android、iPhone、Windows Mobile。
接下來的文章中將會介紹由Apache所提供開放原始碼的Hadoop雲端運算開發環境，並分別探討在Hadoop中核心的Map-Reduce演算法概念，以及由Hadoop所延伸的HDFS、HBase、Pig、ZooKeeper等套件。
Hadoop簡介Apache Lucene文字搜尋引擎 ，這是用Java設計的高效能文件索引引擎API，其可索引文件中的每一字，讓搜尋的效率比傳統逐字比較還要高的多，而在開發這個元件的過程，也進而開發了Apache Nutch這個基於開放原始碼所開發的網頁搜尋引擎元件。
其利用了Lucene函式庫開發，並加入了許多與網頁協定相關的特性，如網頁爬蟲(Web crawler)、網頁連結架構資料庫、HTML和其他文件格式的剖析器等，在Nutch 0.8版之後，Hadoop為獨立項目演變為獨立的Hadoop開發套件。
Hadoop這個代號並不代表任何英文字彙或者縮寫代碼，其是一個無中生有被創造的名稱，作者曾經針對這個名稱做過相關解釋，Hadoop名稱來自於作者 小孩的一個絨毛填充黃色大象玩具，而官方的吉祥物也採用了該圖案(圖2)，主要原因在於開發這項套件的過程中作者需要為開套件提供一個代號方便溝通，而 Hadoop這個名字具備了幾個特性，如相當容易拼字和發音，毫無意義、且沒有在任何地方使用過，因此雀屏中選。
在Hadoop其後所發展的幾個相關套件和模組也都參考了這樣的方式，名稱都不會與主要功能實際相關，而會採用與大象或其他動物的概念來命名作為其開發代號，某些較小的模組功能則會給予較有意義的名稱，如jobtracker會用來追蹤MapReduct的作業。
其實Hadoop(圖2)命名的概念也非常類似當年Google命名的由來，Google是英文單詞「Googol」按照通常的英語拼法改寫而來的。Googol是一個大數的名稱，也就是10的100次方，表示1後面加上100個零。
乍看之下好像沒有特殊之處，但實際上該數字比宇宙所有的基本粒子數量總和還要大。Googol這個字是由美國數學家Edward Kasner九歲的侄子Milton Sirotta發明的，後來在數學家Edward Kasner和James Newman的著作《Mathematics and the Imagination》(http://tinyurl.com/lxunra)中被引用，Google公司使用這個字顯示了公司想征服網路無窮無盡資 料的夢想，最後沒有選用Googol可能是因為版權的問題，而且當註冊Google.com網域的時候已經被註冊。
Hadoop的定位是用來處理與保存大量資料的雲端運算平台，目前屬於Apache頂層專案，在Hadoop中包含了最著名的分散式檔案系統(HDFS)、MapReduce框架、儲存系統(HBase)等元件，如圖3所示，以及根據Hadoop延伸發展的其他子專案：
Hadoop主要核心完全使用Java開發，而使用者端則提供C++/Java/Shell/Command等程式開發介面，目前可執行於Linux、Mac OS/X、Windows和Solaris作業系統，以及一般商用等級的伺服器。
在Hadoop中最核心的演算法參考了由Google針對大量資料處理所累積的經驗，並於2004年所發表的MapReduce演算法 ，隔年Doug Cutting隨即公佈Apache Nutch開始採用全新的MapReduce實作。而在2006年Hadoop程式碼從Apache Nutch移至全新的Lucene子專案，2008年Hadoop成為 Apache頂層專案。
這兩項作業主要是受到函數編程 的啟發，以Map/Reduce為基礎的應用程式，能夠運作在由上千台PC所組成的大型叢集上，並以一種可靠容錯的方式平行處理上P級別的資料集。
在函數編程中很早就有了Map和Reduce觀念，其實類似於演算法中各個擊破的作法(Divide and Conquer)，也就是將問題分解成很多個小問題之後再做總和。Map函數的輸入是一個鍵/值序對組，輸出則為另一組中繼過渡的鍵/值序對組。而 Reduce函數則負責針對相同的中繼過渡的鍵/值序對組合併其所有相關聯的中繼值，並產生輸出結果的鍵/值序對組，如圖4所示。
MapReduce則是由Google所發展的軟體框架，目的是對電腦叢集上的大型資料集執行分散式運算，讓使用者可以把心力放在定義Map和 Reduce函數，MapReduce框架會協調機器資源配置並處理的程式輸入、輸入與執行，所有的執行細節交由MapReduce框架處理。透過 MapReduce可以用於大型資料處理，例如：搜尋、索引製作與排序，大型資料集的資料採礦與機器學習，大型網站的網站存取日誌分析等應用。
Write Once Read Many存取模式 。
也就是檔案一旦建立、寫入之後就不允許修改，在這之中，每個檔案被分割成許多區塊(block)與異地備份，每個區塊的大小通常為128 MB，系統會將每個區塊複製許多複本(replica)，並分散儲存於不同的資料節點(DataNode)上。
除此之外，HDFS中很重要的概念是其認為移動運算到資料端通常比移動資料到運算端來的成本低，這是由於資料的位置資訊會被考慮在內，因此運算作業可以移至資料所在位置，處理資料的檔案複本預設是每個檔案儲存3份，該設定可由開發人員自訂。
HDFS採用的是一般等級伺服器，因此透過複製資料的方式以因應硬體的故障，當偵測到錯誤時，即可從複製的備份資料執行資料回復。圖5所示為HDFS架構，未來會陸續在專欄文章中進行更深入的HDFS探討。
HBase適用於利用數以千計的一般等級伺服器上，來儲存Petabytes級的資料，其中以Hadoop分散式檔案系統(HDFS)為基礎，提供類似Bigtable 的功能，HBase同時也提供了MapReduce程式設計的能力。
在HBase中使用了和Bigtable非常相似的資料模型，使用者在資料表中儲存許多資料列，每個資料列都包括一個可排序的關鍵字，和任意數目的資料列，資料列的格式會以:來存放。其寫入操作會鎖定資料列，但一次只能鎖定單行資料列，且所有對資料列的寫入操作預設都是原子(Atomic)的。
所有的更新操作都有時間戳記(Timestamp)，HBase對每個資料列單元，只會儲存指定個數的最新版本。客戶端可以查詢從某個起始點的最新資料，或者一次得到所有的資料列版本，圖6所示為HBase架構，未來會陸續在專欄文章中進行更深入的探討。
小結
發展雲端運算及雲端服務是台灣軟體業者走入國際舞台及擴大市場占有率的捷徑，雲端服務市場的崛起將會是未來1、2年的事情，台灣軟硬體業者能否立即投入該 市場，將是決定其能否在該市場占得一席之位的關鍵。透過Hadoop的協助，開發人員將無須深入瞭解分散式運算應用程式所需的各種知識，僅需要將大量資料 和解決方式實作Map和Reduce，快速建構出雲端運算的執行環境和服務。
【原文刊載於RUN!PC雜誌：2009年11月號】
MapReduce
