基于hadoop的海量文本处理系统

### 基于Hadoop的海量文本处理系统详解 #### 一、系统简介 ##### 1.1 基础架构概述 该系统基于Hadoop平台构建，旨在处理大规模文本数据。它不仅能够处理静态文件，还支持动态的数据流处理。系统通过Eclipse插件支持用户开发，并可通过Web界面进行管理和维护。 ##### 1.2 硬件配置 - **服务器配置**：采用30台双路四核商用服务器，每台配备Intel Xeon E5450 CPU，运行频率为3.00GHz，拥有16GB内存以及8个500GB SAS硬盘。 - **网络配置**：采用20Gb/s IB网+千兆以太网混合组网方案，确保高速的数据传输与低延迟的网络通信。 ##### 1.3 软件环境 - **操作系统**：Red Hat Enterprise Linux AS release 4 (Nahant Update 7)，内核版本为2.6.9-78.ELsmp SMP x86_64。 - **应用软件**：使用Java SE Runtime Environment (build 1.6.0_13-b03) 和 gcc version 3.4.6 20060404 (Red Hat 3.4.6-10)。 - **Hadoop版本**：使用的是hadoop-0.12.2-core-jn.jar（补丁版本）。 #### 二、系统组成 ##### 2.1 数据接收 - **支持的数据类型**：支持文件和网络数据流两种数据源。 - **数据接收方式**：采用数据网关代理模式，数据直接写入到Hadoop分布式文件系统 (HDFS) 中。 - **硬件配置**：4台接收机，每台支持10个进程用于数据接收和写入，数据的复制因子设定为3。 - **性能指标**：经过测试，单机写入速度总带宽可达70MB/s。 ##### 2.2 分布式运行支撑环境 - **Map/Reduce架构**：基于Hadoop的Map/Reduce模型构建，数据块大小设定为128M。 - **任务进程配置**：使用4个Hadoop实例，在每台机器上启动2个任务进程。 - **性能指标**：单机处理速度可达4MB/s。 ##### 2.3 应用服务 - **服务组件**：包括数据迁移服务、索引合并服务、数据清洗服务、全文检索服务及统计服务等。 - **实例分布**：采用多个HDFS实例来分散负载，如HDFS实例一至实例四，并通过共享存储进行数据迁移。 #### 三、系统演示 虽然具体演示细节未给出，但可以推测该部分主要展示系统如何实际运行，包括数据处理流程、用户界面操作、系统响应时间等关键指标。 #### 四、前期工作小结 - **Hadoop高可用性修正**：针对Hadoop 0.12版本进行了高可用性的改进。 - **文本流数据处理框架**：从Nutch框架出发，创建了一套文本流数据处理的基础框架。 - **Eclipse插件开发**：开发了Eclipse插件以简化应用程序的开发和部署过程。 #### 五、下一步工作计划 - **Hadoop优化方向**： - 自动化的数据均衡策略。 - 提升多道任务间的数据交换效率。 - 实现任务流水化调度机制。 - **云服务器使用模式**：面向云服务器使用场景开发Eclipse插件，支持应用程序的开发和调试。 通过上述内容可以看出，该基于Hadoop的海量文本处理系统具备高度的可扩展性和灵活性，能够有效应对大规模文本数据处理的挑战，并且具有良好的维护性和开发便利性。未来的发展计划也显示出团队对系统持续优化的决心，致力于提高系统的整体性能和用户体验。