亚洲免费不卡_在线视频精品_国产尤物精品_久久久久网址_久久精品91_欧美va天堂在线_狠狠入ady亚洲精品_亚洲午夜精品福利_国产精品草草_午夜精品久久99蜜桃的功能介绍

這篇文章主要介紹了Hadoop集群技術在優酷土豆的應用,包括其在大數據和推薦系統中為優酷所起到的關鍵作用的介紹,需要的朋友可以參考下

為了更好的實現個性化視頻推薦，2009年，優酷土豆開始使用Hadoop大數據平臺來進行數據的分析及挖掘。起初整個平臺平臺只有十多個節點，而到2012年集群節點已經達到150個，2013年更是達到了300個。但是隨著數據量的急劇增加以及業務的迅猛發展，每天優酷處理的數據量已突破200TB，優酷土豆的技術人員發現一些場景并不適合利用MapReduce進行處理。

優酷土豆的大數據平臺已使用多年，核心業務數據量的增長與數據處理速度的失衡成為優酷土豆Hadoop大數據平臺的一大瓶頸。這個問題主要表現在三個方面：首先，在BI方面，分析師提交任務后需要等待很久才得到結果。其次，在進行一些模擬廣告投放之時，在調優、篩選方面的計算量十分大，對計算效率的要求也較高，用Hadoop消耗資源過大而且響應較慢。同時，MapReduce在機器學習和圖計算的迭代運算方面不僅需要耗費大量資源，處理速度也不盡人意。

優酷土豆集團大數據團隊大數據平臺架構師傅杰介紹道：“雖然很多互聯網企業都在用MapReduce來處理自己的業務，但是由于優酷的視頻量大概在2億的級別，視頻的關系量目前在10億的級別，這個級別的數據量利用MapReduce來計算CPU資源消耗比較高，而計算效率比較低，單純依靠MapReduce框架已經無法滿足視頻推薦、廣告投放效果預估等情景對實時性和準確性的要求。”

優酷土豆如何打造Hadoop平臺

目前傅杰老師主要負責優酷土豆集團大數據基礎平臺建設，以支撐集團其他業務團隊的存儲與計算需求，包含Hadoop平臺、日志采集系統、實時計算系統、消息系統以及天機鏡系統等。據了解，Hadoop平臺在優酷的發展，主要有以下幾個階段：

平臺搭建期：這個階段主要解決一些技術問題，比如安全問題、整體規劃，以及制定相關流程；

平臺發展期：這個階段主要是在集團內部進行推廣，伴隨著會遇到各種各樣的需求，以及解決各種各樣的問題，修正相關流程，使平臺進入一個穩定、高可用的水平；

平臺穩定期：這個階段主要是從優化資源入手，內部培訓調優作業，統計資源消耗合理性，構建自動化優化流程。

“現階段我們主要在調研Hadoop1.X 到Hadoop2.0的升級方案，預計明年初對Hadoop進行升級。今年我們也搭建了基于Storm的實時計算平臺、kafka消息系統，推廣到集團的線上業務中，也逐步流程化的運營起來了。”傅杰老師介紹說。

新手如何入門Hadoop?

據傅杰老師介紹，目前Hadoop在國內有很好的發展態勢，各大企業對Hadoop的需求也比較旺盛，同時，應用Hadoop的行業也越來越多。但目前存在的問題是，Hadoop的優秀技術人才比較短缺。那么對于想踏入Hadoop領域的新手來說，應如何入門呢?

傅杰老師給出的建議是：

1.經常關注Hadoop官方網站;

2.深入了解Hadoop原理，比如HDFS、MapReduce。并思考目前所在企業哪些應用可以用Hadoop解決;

3.閱讀Hadoop相關書籍。據悉，目前傅杰老師翻譯的《Hadoop實戰手冊》將在年底出版，這本書也很適合新手閱讀;

4.搭建環境實戰，比如可以試著跑一個wordcount。

和英特爾一起Spark/Shark

為此，優酷土豆在英特爾公司的幫助下率先嘗試了Spark/Shark內存計算框架來解決多次迭代以及復雜的算法。以計算實力著稱的英特爾，在項目中在軟件優化、方案設計、Scala語言培訓等方面給優酷土豆提供了多方面的幫助，以過硬的軟實力及對整個行業的深入洞察，與優酷土豆的需求不謀而合。

作為典型的互聯網公司，優酷土豆大數據平臺主要應用在廣告、日常報表、推薦系統等核心業務上。隨著對低延時的、實時要求很高的應用場景的增多，Spark/Shark在快速報表，交互式查詢，做Ad-hoc的查詢的表現，機器學習以及迭代式算法方面的優越性吸引了優酷土豆。Spark/Shark可每次將彈性分布式數據集(RDD)操作之后的結果存入內存中，下次操作可直接從內存中讀取，省去了大量的磁盤IO，效率也大幅提升。

在瞬息萬變的互聯網市場，用戶的個性化需求越來越多，而將Spark/Shark集成到優酷土豆原有的大數據平臺后，在用戶偏好分析、Top-N榜單計算等方面看到了喜人的變化。“與前幾年不同，為了更加精準的為用戶做出視頻推薦，我們已經不再是簡單的匹配視頻的元信息了。計算視頻與視頻之間的相似關系，我們用到了圖計算。利用圖計算，我們將搜集到的視頻圖譜做聚類，然后再推薦給用戶。”優酷土豆集團大數據團隊技術總監盧學裕介紹道，“通過測試與對比，我們發現，計算相同規模的數據量，以前在單機上實現需要80多分鐘，而在四臺節點的Spark集群上運算時間縮短到了5.6分鐘。”

通過混搭的方式，Hadoop與Spark/Shark結合的架構不僅使計算資源能夠更加協調的被利用，也完善了優酷土豆的大數據分析，而重復視頻推薦、刷瀏覽量沖擊榜單的情況也減少了很多。作為國內視頻行業第一家部署Spark/Shark解決方案的公司，優酷土豆在Spark/Shark方面的經驗對整個視頻行業有突出的價值。未來，雙方也將繼續進行深入合作，將整體方案進一步優化，并分享給更多行業合作伙伴，幫助他們更好的解決業務中面臨的大數據挑戰。