```html
大数据处理实践指南：使用Hadoop和Spark处理海量数据
大数据处理实践指南：使用Hadoop和Spark处理海量数据
1. Hadoop与Spark架构对比解析
1.1 分布式存储架构差异
Hadoop Distributed File System (HDFS) 采用主从架构设计，NameNode管理元数据，DataNode存储实际数据块。默认副本数3份的设计可确保99.9%的数据可靠性，但会带来200%的存储开销。相比之下，Spark本身不提供存储系统，但支持对接HDFS、Amazon S3等多种存储系统。
1.2 计算模型演进路线
MapReduce将计算分为Map、Shuffle、Reduce三个阶段，适合离线批处理但迭代计算效率低。Spark通过弹性分布式数据集（Resilient Distributed Dataset, RDD）实现内存计算，官方测试显示迭代算法性能提升20倍以上。但需注意内存资源消耗增加35%-50%。
2. 生产环境搭建实践
2.1 Hadoop集群部署要点
基于Apache Hadoop 3.x版本的部署流程：
# 修改HDFS核心配置
<property>
<name>dfs.replication</name>
<value>3</value> <!-- 设置数据副本数 -->
</property>
<property>
<name>yarn.nodemanager.resource.memory-mb</name>
<value>16384</value> <!-- 配置节点16GB内存 -->
</property>
3. 海量数据读写优化
3.1 HDFS数据导入策略
使用distcp工具进行集群间数据传输时，通过调整mappers数量可提升传输速度。测试数据显示，将mappers从默认20增加到50，可使1TB数据迁移时间从45分钟缩短至28分钟。
3.2 Spark数据分区优化
// 创建RDD时指定分区数
val data = sc.textFile("hdfs://path/to/data", 128) // 将1GB文件分为128个分区
// 处理后的数据持久化存储
resultDF.write
.option("compression", "snappy") // 使用Snappy压缩格式
.parquet("hdfs://output/path")
4. 核心处理模式实现
4.1 MapReduce经典案例
public class WordCount {
public static class TokenizerMapper
extends Mapper<Object, Text, Text, IntWritable>{
public void map(Object key, Text value, Context context) {
// 分词逻辑
String[] words = value.toString().split(" ");
for (String word : words) {
context.write(new Text(word), new IntWritable(1));
}
}
}
}
4.2 Spark流处理实战
构建实时词频统计系统：
val ssc = new StreamingContext(sparkConf, Seconds(1))
val lines = ssc.socketTextStream("localhost", 9999)
val wordCounts = lines.flatMap(_.split(" "))
.map(word => (word, 1))
.reduceByKey(_ + _)
wordCounts.print()
ssc.start()
5. 性能调优关键技术
5.1 内存管理策略
Spark执行内存占比公式：
spark.executor.memoryOverhead = max(384MB, 0.1 * spark.executor.memory)
建议保留至少20%的内存余量应对峰值负载，防止OOM错误。
5.2 数据倾斜解决方案
采用两阶段聚合处理倾斜数据：
// 添加随机前缀进行局部聚合
val saltedRDD = rdd.map(word => {
val salt = new Random().nextInt(10)
(salt + "_" + word, 1)
})
// 去除前缀全局聚合
val result = saltedRDD.reduceByKey(_ + _)
.map{case (key, count) =>
(key.split("_")(1), count)
}
.reduceByKey(_ + _)
#Hadoop #Spark #大数据处理 #分布式计算 #数据工程
```
