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『簡體書』Alluxio:大数据统一存储原理与实践

書城自編碼: 3391905
分類: 簡體書→大陸圖書→計算機/網絡數據庫
作者: 范斌
國際書號(ISBN): 9787121367823
出版社: 电子工业出版社
出版日期: 2019-07-01


書度/開本: 16开 釘裝: 平塑勒

售價:HK$ 86.9

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編輯推薦:
Alluxio创始人及实践先驱联合力荐
深度解密Alluxio核心概念与技术应用
基于国内一线互联网企业真实案例技术剖析
项目PMC&Maintainer凝聚钻研实力与超前视野
內容簡介:
Alluxio 这一以内存为中心的分布式虚拟文件系统,*初诞生于加州大学伯克利分校的 AMPLab,其开源社区在目前大数据生态系统中发展很快。本书以广泛使用的 Alluxio 1.8.1 版本为基础进行编写,是一本全面介绍 Alluxio 相关技术原理与实践案例的书籍。本书主要内容包括 Alluxio 系统快速入门、Alluxio 系统架构及读写工作机制、Alluxio 与底层存储系统的集成、Alluxio 与上层计算框架的集成、Alluxio 基本功能和高级功能的介绍与使用。此外,本书还详细介绍了 Alluxio 的应用案例与生产实践,并详细解读了 Alluxio 的核心框架和技术应用,旨在为大数据从业人员和大数据存储技术爱好者提供一个深入学习的平台,也可用作开源社区开发者指南。
關於作者:
范斌,Alluxio开源项目的管理委员会成员和源码维护者,也是Alluxio公司的创始成员并现任开源副总裁。加入Alluxio项目之前, 范斌就职于谷歌山景城, 从事下一代大规模分布式存储系统的研究与开发, 并获得谷歌基础设施技术奖(Technical Infrastructure Award)。范斌2013年获得卡内基梅隆大学Carnegie Mellon University计算机系博士学位,博士期间从事分布式系统算法和实现,是CuckooFilter,MemC3以及高性能的多线程KV库libcuckoo的第一作者或联合作者,并在SIGCOMM,SOSP,NSDI,CoNEXT等顶级学术会议以及IEEE Transactions on Networking等顶级学术期刊上发表论文。范斌著有多项专利,其学术研究成果在Alluxio、谷歌、Facebook、英特尔、微软等高科技公司得到落地使用。顾荣,南京大学计算机科学与技术系助理研究员,并且是Alluxio项目的管理委员会成员和源码维护者,于2016年获得南京大学计算机专业博士学位,主要研究领域为大数据处理技术与系统,发表国际期刊会议论文20余篇,包括IEEE TPDS、JPDC、IEEE ICDE、IEEE IPDPS、IEEE BigData、IEEE ICPADS等。部分研究成果已经在英特尔、百度、华泰证券、苏宁易购、华为、字节跳动等公司得到了落地使用,还有部分成果被主流开源大数据系统Apache Spark和Alluxio官方版本集成发布。顾荣还担任多个学术期刊的审稿人、江苏省计算机学会大数据专委会秘书长、中国计算机学会系统软件专委会委员。
目錄
第 1 章 Alluxio 系统快速入门 ............................................................................................. 1

1.1 Alluxio 背景概述 ..................................................................................................... 1

1.1.1 Alluxio 系统功能简介 ................................................................................. 4

1.1.2 Alluxio 项目发展历史 ................................................................................. 5

1.2 获取编译 Alluxio 软件 ........................................................................................... 6

1.2.1 下载预编译的 Alluxio 可执行包 ................................................................ 6

1.2.2 编译 Alluxio 源代码 .................................................................................... 6

1.3 Alluxio 的搭建部署及程序运行 ........................................................................... 10

1.3.1 单机模式 .................................................................................................... 10

1.3.2 集群模式 .................................................................................................... 13

1.3.3 高可用集群模式 ........................................................................................ 16

第 2 章 Alluxio 系统架构及读写工作机制 ....................................................................... 22

2.1 Alluxio 的构架简介与基本特征 ........................................................................... 22

2.1.1 提升远程存储读写性能 ............................................................................ 23

2.1.2 统一持久化数据访问接口 ........................................................................ 24

2.1.3 数据的快速复用和共享 ............................................................................ 26

2.2 Alluxio 的系统功能组件 ....................................................................................... 27

2.2.1 Alluxio Master 组件 ................................................................................... 27

2.2.2 Alluxio Worker 组件 .................................................................................. 29

2.2.3 Alluxio Client 组件 .................................................................................... 30

2.3 Alluxio 读写场景的行为分析 ............................................................................... 31

2.3.1 Alluxio 的读场景数据流 ........................................................................... 31

2.3.2 Alluxio 的写场景数据流 ........................................................................... 37

第 3 章 Alluxio 与底层存储系统的集成 ........................................................................... 40

3.1 配置 HDFS 作为 Alluxio 底层存储 ...................................................................... 40

3.1.1 准备步骤与基本配置流程 ........................................................................ 41

3.1.2 高级参数配置 ............................................................................................ 43

3.1.3 使用 HDFS 在本地运行 Alluxio ............................................................... 44

3.2 配置 Secure HDFS 作为 Alluxio 底层存储 .......................................................... 44

3.2.1 准备步骤与基本配置流程 ........................................................................ 45

3.2.2 使用安全认证模式 HDFS 在本地运行 Alluxio ....................................... 46

3.3 配置 AWS S3 作为 Alluxio 底层存储 .................................................................. 47

3.3.1 准备步骤与基本配置流程 ........................................................................ 47

3.3.2 高级参数配置 ............................................................................................ 49

3.3.3 使用 S3 在本地运行 Alluxio ..................................................................... 51

3.4 配置 Google GCS 作为 Alluxio 底层存储 ........................................................... 52

3.4.1 准备步骤与基本配置流程 ........................................................................ 52

3.4.2 高级参数配置 ............................................................................................ 53

3.4.3 使用 GCS 本地运行 Alluxio ..................................................................... 54

3.5 配置 Azure BLOB Store 作为 Alluxio 底层存储系统 ........................................ 55

3.5.1 准备步骤与基本配置流程 ........................................................................ 55

3.5.2 使用 Azure BLOB Store 本地运行 Alluxio .............................................. 57

第 4 章 Alluxio 与上层计算框架的集成 ........................................................................... 58

4.1 Alluxio 的管理员操作命令 ................................................................................... 58

4.1.1 操作命令列表 ............................................................................................ 59

4.1.2 操作命令示例 ............................................................................................ 59

4.2 Alluxio 的用户操作命令 ....................................................................................... 61

4.2.1 操作命令列表 ............................................................................................ 62

4.2.2 操作命令示例 ............................................................................................ 65

4.3 Alluxio 与 Hadoop 操作命令行的集成 ................................................................ 78

4.3.1 前期准备与配置 ........................................................................................ 78

4.3.2 具体使用示例 ............................................................................................ 79

4.4 Alluxio 与 Hadoop MapReduce 的集成 ................................................................ 79

4.4.1 前期准备与配置 ........................................................................................ 80

4.4.2 具体使用示例 ............................................................................................ 82

4.5 Alluxio 与 Spark 的集成 ....................................................................................... 83

4.5.1 前期准备与配置 ........................................................................................ 83

4.5.2 使用 Alluxio 作为输入输出源 ................................................................. 85

4.5.3 Alluxio 与 Spark 集成常见问题分析与解决 ............................................ 86

4.6 Alluxio 与 Hive 的集成 ......................................................................................... 89

4.6.1 安装并配置 Hive 环境 .............................................................................. 89

4.6.2 使用 Alluxio 存储部分 Hive 表 ................................................................ 90

4.6.3 使用 Alluxio 作为默认文件系统(存储全部数据) .............................. 93

4.6.4 检查 Hive 和 Alluxio 的集成情况(支持 Hive 2.x) ............................. 95

4.7 Alluxio 与 Presto 的集成 ....................................................................................... 96

4.7.1 前期准备 .................................................................................................... 96

4.7.2 部署分发 Alluxio 客户端 jar 包 ................................................................ 98

4.7.3 Presto 操作命令示例 ................................................................................. 98

4.8 Alluxio 与 TensorFlow 的集成 ........................................................................... 100

4.8.1 深度学习面临的数据挑战 ...................................................................... 100

4.8.2 基于 Alluxio
內容試閱
推荐序一
如今的世界步入了一个数据革命的时代。随着互联网、人工智能、移动计算、自动驾驶、物联网等新技术的不断进步,人们生成、采集、管理和分析的数据规模正在呈指数级增长,存储和处理这些大规模数据促使人们不断地实现技术的进步,并为人们带来了难以想象的技术革命的重大机遇。在过去的十年中,我们看到了数据处理的技术栈领域产生了很多重要的技术革新。例如,在数据应用层,从最初的MapReduce 框架,衍生出了很多不同的通用化和专用化的系统,如通用数据处理平台 Apache Spark,流式计算系统 Apache Flink、Apache Samza,机器学习,以及深度学习系统 TensorFlow、Apache Mahout,图计算系统 GraphLab、GraphX,查询系统Presto、Apache Hive、Apache Drill,等等。类似地,整个生态系统的存储层也从 Hadoop分布式文件系统 HDFS 发展并增加了更多的可选项。例如,文件系统、对象存储(Object Store)系统、二进制大对象存储(BLOB Store)系统、键-值对存储(Key-Value Store)系统、NoSQL 数据库等。这些不同类型的系统实现了对性能、速度、成本、易用性、架构等设计上不同的权衡。
随着技术栈复杂程度的不断增加,数据产业的发展也面临更多的机遇和更大的挑战。数据被存储在不同的存储系统中,这使用户和上层数据应用很难高效地发现、访问和使用这些数据。例如,对于系统开发人员而言,需要开展更多的工作以将一个新的计算或存储部件集成到现有的生态系统中;对于应用开发人员而言,高效地访问不同数据存储系统的方式变得更加复杂;对于终端用户而言,从远程的数据存储系统中访问数据,容易导致性能的损失和语义的不一致;对于系统管理员而言,当底层物理存储和上层所有应用都深度耦合时,添加、删除、升级一个现有计算系统或数据系统,抑或将数据从一个存储系统迁移到另一个存储系统,是非常具有挑战性的。
Alluxio 作为全球首创的分布式虚拟文件系统(Virtual Distributed File System),就在上述背景下应运而生。它统一了数据访问的方式,为上层计算框架和底层存储系统构建了桥梁,使应用可以通过 Alluxio 提供的统一数据访问方式访问底层任意存储系统中的数据。在大数据生态系统中,Alluxio 位于上层大数据计算框架和底层分布式存储系统之间,运行在上层的大数据计算框架可以忽略底层分布式存储系统的细节,直接和 Alluxio 进行交互,Alluxio 透明地将上层大数据框架的数据访问请求转发到底层分布式存储系统中,并将底层多个分布式存储系统中的数据自动缓存到Alluxio 中,从而提升某些上层大数据计算框架的数据访问速度的数量级。Alluxio(前身 Tachyon)系统曾是我在加州大学伯克利分校 AMPLab 的博士研究课题,并在 2012年年末完成了该系统的第一个版本,于 2013 年 4 月正式开源,2015 年项目更名为Alluxio。
自 2013 年 4 月 Alluxio 开源以来,已有超过 200 个机构、1000 多位贡献者参与到Alluxio 系统的开发中,其中包括阿里巴巴、百度、卡内基梅隆大学、谷歌、IBM、英特尔、加州大学伯克利分校、腾讯、京东、雅虎等大学、科研院所和企业。到今天为止,上百家公司的生产线中已经部署了 Alluxio,其中有的集群已经超过了 1000 个节点。随
着 Alluxio 开源项目的快速发展和应用需求的日益旺盛,我们于 2015 年创立了 Alluxio公司,并且获得 Andreessen Horowitz、Mark Leslie(Veritas Founding CEO)、Jack Xu(网易、新浪前 CTO)、Sujal Patel(Isilon 创始人)等人的投资。未来,我们将立志于让Alluxio 成为大数据及其他水平扩展应用的事实上的统一数据层。
我很高兴看到,这本系统、深入介绍 Alluxio 项目技术原理和应用实践的书籍即将付梓。本书的两位作者范斌博士和顾荣博士是分布式系统领域的专家,也是Alluxio 项目管理委员会的成员和源码的维护者。其中,范斌博士于 2015 年从谷歌离职之后全身心致力于 Alluxio 开源项目的技术架构、开发与推广,目前在 Alluxio社区代码贡献排名中排第二位。顾荣博士从 2013 年就开始向 Alluxio 社区贡献源代码,此后他在南京大学 PASA 大数据实验室担任助理教授,继续从事大数据系统方面的研究,在 Alluxio 上开展了很多有意义的研究工作,并且一直努力推动 Alluxio社区在国内的发展。范斌和顾荣在 Alluxio 社区方面都是非常著名的技术专家,为Alluxio 开源社区的发展做出了重要贡献。相信他们完成的这本著作能够很好地帮助需要学习 Alluxio 技术的广大读者。最后,我也要特别感谢一直对 Alluxio 开源项目给予关心与支持的朋友们,我们将一如既往地努力投入,在不断完善 Alluxio 软件的同时,让我们开源社区的运转更加高效,期待后续创作出更多高质量的文章和书籍,以飨读者。
李浩源 Alluxio 开源项目主席、Alluxio 公司创始人、董事长兼 CTO
2019 年 4 月,于美国硅谷
推荐序二
The big data revolution is changing how every industry operates. Organizations and companies are leveraging tremendous amounts of data to create value. For example,Internet companies use data to provide better targeted advertisements and user experiences. Financial institutions process data to detect potential fraud in real time.
Manufacturing powerhouses study data to track, understand, and design locomotive and airplane engines better. Autonomous cars depend on data to function and to ensure the safety of passengers. People use data to make decisions or facilitate the decision-making process in some way.
The big data revolution has brought a lot of challenges and opportunities in distributed computer systems. There are significant innovations in distributed computation frameworks, such as Hadoop and Spark, and distributed storage systems, such as HDFS and Alluxio. The large-scale data processing stack has been reshaped by the big data ecosystem. In the big data ecosystem, organizations usually rely on multiple storage systems and computation frameworks in their data processing pipelines. This brings the significant challenges in data sharing and management, performance and flexibility.
To address these challenges, the Alluxio project proposes an architecture with Virtual Distributed File System VDFS as a data unification layer between the computing layer and the storage layer. A data unification layer brings significant value into the ecosystem.
It can improve data accessibility, performance, and data management, but also the convenience to plug future systems into the ecosystem, therefore making it easier and quicke

 

 

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