百度作为全球最大的中文搜索引擎公司，提供基于搜索引擎的各种产品，几乎覆盖了中文网络世界中所有的搜索需求,因此，百度对海量数据处理的要求是比较高的， 要在线下对数据进行分析，还要在规定的时间内处理完并反馈到平台上。百度在互联网领域的平台需求要
百度作为全球最大的中文搜索引擎公司，提供基于搜索引擎的各种产品，几乎覆盖了中文网络世界中所有的搜索需求,因此，百度对海量数据处理的要求是比较高的， 要在线下对数据进行分析，还要在规定的时间内处理完并反馈到平台上。百度在互联网领域的平台需求要通过性能较好的云平台进行处理了，hadoop就是很好 的选择。在百度，hadoop主要应用于以下几个方面：
日志的存储和统计;
网页数据的分析和挖掘;
商业分析，如用户的行为和广告关注度等;
在线数据的反馈，及时得到在线广告的点击情况;
用户网页的聚类，分析用户的推荐度及用户之间的关联度。
mapreduce主要是一种思想，不能解决所有领域内与计算有关的问题，百度的研究人员认为比较好的模型应该如下图：
hdfs 实现共享存储，一些计算使用mapreduce解决，一些计算使用mpi解决，而还有一些计算需要通过两者来共同处理。因为mapreduce适合处理数 据很大且适合划分的数据，所以在处理这类数据时就可以用mapreduce做一些过滤，得到基本的向量矩阵，然后通过mpi进一步处理后返回结果，只有整 合技术才能更好地解决问题。
百度现在拥有3个hadoop集群，总规模在700台机器左右，其中有100多台新机器和600多台要淘汰的机器(它们的计算能力相当于200多台新机器)，不过其规模还在不断的增加中。现在每天运行的mapreduce任务在3000个左右，处理数据约120tb/天。
百度为了更好地用hadoop进行数据处理，在以下几个方面做了改进和调整：
（1）调整mapreduce策略
限制作业处于运行状态的任务数;
调整预测执行策略，控制预测执行量，一些任务不需要预测执行;
根据节点内存状况进行调度;
平衡中间结果输出，通过压缩处理减少i/o负担。
（2）改进hdfs的效率和功能
权限控制，在pb级数据量的集群上数据应该是共享的，这样分析起来比较容易，但是需要对权限进行限制;
让分区与节点独立，这样，一个分区坏掉后节点上的其他分区还可以正常使用;
修改dsclient选取块副本位置的策略，增加功能使dfsclient选取块时跳过出错的datanode;
解决vfs(virtual file system)的posix(portable operating system interface of unix)兼容性问题。
（3）修改speculative的执行策略
采用速率倒数替代速率，防止数据分布不均时经常不能启动预测执行情况的发生;
增加任务时必须达到某个百分比后才能启动预测执行的限制，解决reduce运行等待map数据的时间问题;
只有一个map或reduce时，可以直接启动预测执行。
（4）对资源使用进行控制
对应用物理内存进行控制。如果内存使用过多会导致操作系统跳过一些任务，百度通过修改linux内核对进程使用的物理内存进行独立的限制，超过阈值可以终止进程。分组调度计算资源，实现存储共享、计算独立，在hadoop中运行的进程是不可抢占的。在大块文件系统中，x86平台下一个页的大小是4kb。如果页较小，管理的数据就会很多，会增加数据操作的代价并影响计算效率，因此需要增加页的大小。
百度在使用hadoop时也遇到了一些问题，主要有：
mapreduce的效率问题：比如，如何在shuffle效率方面减少i/o次数以提高并行效率;如何在排序效率方面设置排序为可配置的，因为排序过程会浪费很多的计算资源，而一些情况下是不需要排序的。
hdfs的效率和可靠性问题：如何提高随机访问效率，以及数据写入的实时性问题，如果hadoop每写一条日志就在hdfs上存储一次，效率会很低。
内存使 用的问题：reducer端的shuffle会频繁地使用内存，这里采用类似linux的buddy system来解决，保证hadoop用最小的开销达到最高的利用率;当java 进程内容使用内存较多时，可以调整垃圾回收(gc)策略;有时存在大量的内存复制现象，这会消耗大量cpu资源，同时还会导致内存使用峰值极高，这时需要 减少内存的复制。
作业调度的问题：如何限制任务的map和reduce计算单元的数量，以确保重要计算可以有足够的计算单元;如何对tasktracker进行分组控制，以限制作业执行的机器，同时还可以在用户提交任务时确定执行的分组并对分组进行认证。
性能提 升的问题：userlogs cleanup在每次task结束的时候都要查看一下日志，以决定是否清除，这会占用一定的任务资源，可以通过将清理线程从子java进程移到 tasktracker来解决;子java进程会对文本行进行切割而map和reduce进程则会重新切割，这将造成重复处理，这时需要关掉java进程 的切割功能;在排序的时候也可以实现并行排序来提升性能;实现对数据的异步读写也可以提升性能。
健壮性 的问题：需要对mapper和reducer程序的内存消耗进行限制，这就要修改linux内核，增加其限制进程的物理内存的功能;也可以通过多个map 程序共享一块内存，以一定的代价减少对物理内存的使用;还可以将datanode和tasktracker的ugi配置为普通用户并设置账号密码;或者让 datanode和tasktracker分账号启动，确保hdfs数据的安全性，防止tracker操作datanode中的内容;在不能保证用户的每 个程序都很健壮的情况下，有时需要将进程终止掉，但要保证父进程终止后子进程也被终止。
streaming 局限性的问题：比如，只能处理文本数据，mapper和reducer按照文本行的协议通信，无法对二进制的数据进行简单处理。为了解决这个问题，百度人 员新写了一个类bistreaming(binary streaming)，这里的子java进程mapper和reducer按照(keylen，key，vallen，value)的方式通信，用户可以 按照这个协议编写程序。
用户认证的问题：这个问题的解决办法是让用户名、密码、所属组都在namenode和job tracker上集中维护，用户连接时需要提供用户名和密码，从而保证数据的安全性。
百度下一步的工作重点可能主要会涉及以下内容：
内存方面，降低namenode的内存使用并研究jvm的内存管理;
调度方面，改进任务可以被抢占的情况，同时开发出自己的基于capacity的作业调度器，让等待作业队列具有优先级且队列中的作业可以设置capacity，并可以支持tasktracker分组;
压缩算 法，选择较好的方法提高压缩比、减少存储容量，同时选取高效率的算法以进行shuffle数据的压缩和解压;对mapper程序和reducer程序使用 的资源进行控制，防止过度消耗资源导致机器死机。以前是通过修改linux内核来进行控制的，现在考虑通过在linux中引入cgroup来对 mapper和reducer使用的资源进行控制;将datanode的并发数据读写方式由多线程改为select方式，以支持大规模并发读写和 hypertable的应用。
百度同时也在使用hypertable，它是以google发布的bigtable为基础的开源分布式数据存储系统，百度将它作为分析用户行为的平台，同时在元数据集中化、内存占用优化、集群安全停机、故障自动恢复等方面做了一些改进。
via：中国大数据
相关阅读：hdfs架构和设计（pdf版）构建高可用和弹性伸缩的kv存储系统google spanner 全球分布式数据库漫谈云上架构和运维的艺术openstack与运维 原文地址：百度是如何使用hadoop的, 感谢原作者分享。