产品简介

浪潮云托管Hadoop服务遵循Hadoop技术路线，为海量（TB/PB级）数据提供分布式处理服务，方便开发者轻松跨越大数据分布式计算环境搭建、运维等繁琐工作， 直接专注于数据分析、数据挖掘、商业智能等应用场景。HDInsight包含Hive、Spark、Storm、Kafka、Sqoop、Zeppelin、Oozie、Solr等大数据处理的主流技术组件， 提供了从自动化部署运维、资源隔离、资源调度、数据计算任务执行及跟踪等全套解决方案。

产品优势

• 安全可靠

提供授权、认证、审计、加密的数据安全机制。

• 弹性伸缩

根据业务成长，灵活弹性扩展大数据服务计算资源。

• 高可用

支撑超大规模集群的稳定运行，支持资源合理按需分配，任务智能化调度，服务实时监控和自愈。

• 灵活高效

集成MapReduce与Spark双数据处理引擎，极大提高数据运算处理效率。

• 兼容开放

兼容Hadoop开源生态，支持应用无缝迁移。

产品功能

• 按需创建集群

提供可视化集群创建能力，可自由选择服务器规模，支持根据业务量增长而对集群动态扩容。

• 数据集成

提供数据抽取转化加载能力，可采集非结构化、半结构化和结构化数据，并集成到HDInsight服务提供的存储介质中或第三方中间件。

• 数据存储

与分布式文件系统、非关系型数据库及传统数据库无缝集成，支持不同存储场景。

• 数据计算

支持MapReduce、Spark、Storm等多种开源计算框架，可实现批量计算和实时计算，并支持对计算结果极速查询。

• 多类型作业管理

支持多种作业类型，包括离线处理作业、关系型分析查询作业、机器学习作业、图处理作业等。

• 资源调度

可以对服务实例中各个作业任务，根据其优先级、资源使用限制自动进行调度，同时还可以设置多种资源调度算法，满足不同场景的多任务资源调度。

• 数据安全管理

提供用户认证、用户权限（数据访问权限、服务组件使用权限）和数据加密等一系列安全机制。集群在响应用户请求时，对用户身份进行认证；同时校验用户是否有权限访问数据以及是否有权限使用该服务组件。另外，HDInsight服务还提供数据加密能力，确保数据安全。

产品架构

应用场景

批处理ETL

传统的OLTP系统、数据仓库、客户关系库或者一些线上的应用服务器采用批处理进行数据处理，但是批处理处理时间较长，输入输出的数据量大，数据的装载、转换以及清洗易出错。借助大数据 HDInsight可以通过Flume或者Sqoop导入到HDFS上，作为原始数据存放。如果合适，可以将这部分原始数据转载成列式存储的文件格式。之后可以借助一些图形化的配置工具或者脚本来定义ETL的处理流程，调用Hive来完成数据处理。执行引擎可以选择MapReduce或者是Spark。用列式存储处理生成的中间结果。

在线服务应用

与传统的在线应用相比，基于HBase的方案优势在于良好的水平可扩展性、高可靠性及高并发性。在线应用的数据源主要有两种：一种是存量数据，来源于DW或者一些备份库上；还有一种来自于线上系统实时产生的数据。对于存量数据可以先导入到HDFS上，然后通过批处理引擎加载进HBase库。数据先加载进HDFS，有几个原因：1）可以减少对其他系统的依赖；2）提高加载的性能（如果从其他系统直接加载入HBase，系统之间的数据访问性能得不到保障）；3）载入的HDFS数据可以用于OLAP的应用。对于实时数据可以通过Flume或者Kafka采集进来，借助于Spark Streaming对实时数据做一些过滤或者统计（这个处理过程可选），然后载入HBase，通过HBase的API或者SQL前端（如Apache Phoenix）进行在线数据查询。

实时数据分析

实时数据分析的时间窗口一般都在秒级，如实时的文本搜索、实时推荐引擎等。这种分析的数据源一般都来自线上系统，或是外部捕获的实时数据。获取的数据可以通过Flume和Kafka加载入Hadoop平台，数据一方面可以存入HDFS，其中保存了全量数据，可以对数据做全量的或者批量的分析；另一方面数据可以经过Spark Streaming引擎，它只是对一个很小的时间窗口数据进行分析。在HDFS上的数据可用于建模，模型可以存入分布式数据库，并做定期的模型修正。实时处理模块可以从分布式数据库中获取相应的模型，并对实时数据使用模型计算出实时的结果，这些结果可以用于线上系统的实时展现。

产品术语