CN104065716A - 一种基于OpenStack的提供Hadoop服务的方法 - Google Patents
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Abstract
本发明提供一种基于OpenStack的提供Hadoop服务的方法，首先搭建基于OpenStack的云平台，并另外架设一个系统控制节点，当用户需要服务时，可以选择云平台中预装的计算环境及特定的配置，发送请求给系统控制节点，利用云平台虚拟化技术，架设虚拟主机，启动已经安装Hadoop的系统镜像，通过系统控制节点发送命令，上传配置文件，启动Hadoop服务，通过云平台内部网络交互消息，完成Hadoop平台的启动，随后即可提供Hadoop的存储和计算服务。本发明利用云计算虚拟化的特点，提供灵活便捷，安全快速的Hadoop服务。
Description
技术领域
本发明涉及基于云平台的分布式计算系统，尤其是一种基于基于OpenStack的提供Hadoop服务的方法。
背景技术
Hadoop是一个非常流行的分布式平台，提供分布式存储和计算的服务（以下Hadoop的分布式存储和计算服务简称为Hadoop服务），MapReduce是Hadoop分布式计算平台的并行化编程模型，可以运行在海量PC计算机节点上，组成分布式计算集群，但是这种方式缺乏灵活性及安全性，这时，云平台就成了最佳的选择：将Hadoop服务部署在云平台上，集成为一个便捷安全的系统。
目前，有一项新的技术可以实现在云平台提供Hadoop服务，亚马逊Hadoop托管服务运行架构（Amazon Elastic MapReduce，以下简称EMR）。EMR提供易用，易扩展的Hadoop服务。但是，EMR将部分服务封装过度，降低了用户的可用性和服务的重用度，造成资源浪费，灵活度低。因此有着用户可控参数过少，无法获取计算服务日志，每次运行都要手动设置配置文件等诸多弊端。
发明内容
本发明的目的在于克服现有技术中存在的不足，提供一种基于OpenStack的提供Hadoop服务的方法，是一种将Hadoop运行在云平台的方法，其利用云计算虚拟化的特点，提供灵活便捷，安全快速的Hadoop服务。本发明采用的技术方案是：
一种基于OpenStack的提供Hadoop服务的方法，包括下述步骤：
首先搭建基于OpenStack的云平台，提供IaaS的服务，并另外架设一个系统控制节点；
其次进行下述步骤：
S1.系统控制节点接受用户输入，记录用户需求；
S2.系统控制节点向云平台发送请求，按照用户需求申请虚拟机资源，云平台创建预装好Hadoop环境的虚拟机集群；
S3.为虚拟机集群中的主节点分配公网IP地址；
S4.系统控制节点创建配置文件目录，并生成Hadoop启动时所需要的配置文件；
S5.系统控制节点将守护程序上传到虚拟机集群主节点上；
S6.系统控制节点将步骤4中设置好的配置文件目录上传到主节点中，用来启动Hadoop服务；
S7.主节点启动步骤5中收到的守护程序，用来和系统控制节点交互；
S8. 主节点中的守护程序开始接收命令：
当命令为创建Hadoop集群时：进入步骤S9；当命令为运行作业时：进入步骤S10；
S9.创建Hadoop集群，包括：
S9-1.虚拟机集群根据步骤6中收到的配置文件，启动Hadoop服务；
S9-2.主节点根据配置文件，寻找从节点并同步配置，建立Hadoop集群；
S9-3.虚拟机集群对Hadoop服务所依赖的HDFS分布式文件系统进行格式化；
S9-4.完成启动；
S10.运行命令所对应的作业。
进一步地，步骤S4中，还包括系统控制节点根据用户的输入来修改配置文件的步骤。
进一步地，步骤S10具体包括：
S10-1.启动Hadoop服务；
S10-2. 搭建一个用于读写Swift数据的中间层，用于对Swift文件系统的读写；
S10-3.在Swift节点中读取计算所需的数据文件，和用户所需的算法，分配给各个节点，开始命令所对应的计算作业；
S10-4.将计算结果保存，并返回系统控制节点。
本发明的优点在于：本方法采用基于云的方式来提供Hadoop服务，将Hadoop集群搭建在云平台虚拟出的计算节点上，用户可以按需设置启动节点数，CPU，内存，存储空间等参数，并且拥有临时添加或删除节点的功能。相比于在物理集群搭建Hadoop服务，基于云的Hadoop服务，更加便捷灵活，用户按需选择计算环境，无需再进行繁琐的配置，无需改变物理集群架构，就可以方便的控制Hadoop集群；另一方面，基于物理集群的Hadoop服务无法对多用户的文件进行有效控制，容易产生安全隐患，而基于云的Hadoop服务，利用虚拟技术对于文件良好的隔离，保证了用户间文件的私密性，消除了非法访问的隐患，提高了系统的安全性。总体来说，提高了服务的可重用性，扩展性强，灵活度高，安全性强。。
附图说明
图1为本发明的系统结构示意图。
图2为本发明的流程图。
具体实施方式
下面结合具体附图和实施例对本发明作进一步说明。
如图1、图2所示：
本发明所提出的一种基于OpenStack的提供Hadoop服务的方法，首先搭建基于OpenStack的云平台，并另外架设一个系统控制节点，当用户需要服务时，可以选择云平台中预装的计算环境及特定的配置，发送请求给系统控制节点，利用云平台虚拟化技术，架设虚拟主机，启动已经安装Hadoop的系统镜像，通过系统控制节点发送命令，上传配置文件，启动Hadoop服务，通过云平台内部网络交互消息，完成Hadoop平台的启动，随后即可提供Hadoop的存储和计算服务。
OpenStack 是由 Rackspace 和 NASA(美国国家航空航天局) 共同开发的云计算平台，帮助服务商和企业内部实现类似于 Amazon EC2 和 S3 的云基础架构服务(Infrastructure as a Service, IaaS)。
如图1所示，本系统物理架构主要包括两部分：
系统控制节点：负责接收用户输入，发送控制命令给云平台以及结果的输出。
云平台物理集群：物理服务器集群上搭建基于OpenStack的云平台，提供IaaS的服务，再在其上自动构建Hadoop集群，提供Hadoop服务。
为了能够使Hadoop集群更加灵活，易于扩展，提高多用户情况下的安全性，本发明采用基于云的方法来搭建Hadoop集群，依托云平台的虚拟技术，在其虚拟出的计算节点上，构建Hadoop的集群。
系统控制节点是整个系统的控制中心，负责接受用户请求，并将请求识别，根据用户的请求，来向云平台发送指令，进一步通过云平台控制虚拟节点，以构建Hadoop集群或者进行高效的计算。
云平台就架设在物理计算机集群上，由于云平台的需要，计算机集群被分为四类节点：keystone、Nova、Glance以及Swift。Keystone节点负责密钥验证，Nova节点是计算节点，为云组织的控制器，它提供一个工具来部署云，包括运行实例、管理网络以及控制用户等等，Glance节点提供虚拟机镜像的发现,注册,取得服务，而Swift节点是一个可扩展的对象存储系统。
如图2所示，以完成用户启动MapReduce计算服务为例示范系统工作流程，包括如下步骤：
S1.系统控制节点接受用户输入，记录用户需求，包括节点个数，CPU，内存，存储空间，系统环境，Hadoop的详细配置参数等。
S2.系统控制节点向云平台发送请求，按照用户需求申请虚拟机资源，云平台创建预装好Hadoop环境的虚拟机集群。
S3.为虚拟机集群中的主节点分配公网IP地址，以方便云平台之外的系统控制节点直接访问主节点。
S4.系统控制节点创建配置文件目录，并生成Hadoop启动时所需要的配置文件，并根据用户的输入来修改配置文件。
S5.系统控制节点中保存着一个守护程序，这个程序需要放在虚拟机的主节点中运行，它负责从系统控制节点中接收指令，如启动Hadoop服务，开始MapReduce计算等等，这时，系统控制节点会将守护程序上传到虚拟机集群主节点上。
S6.系统控制节点将步骤4中设置好的配置文件目录上传到主节点中，用来启动Hadoop服务。
S7.主节点启动步骤5中收到的守护程序，用来和系统控制节点交互。比如可以接收系统控制节点的命令。
S8. 主节点中的守护程序开始接收命令：
当命令为创建Hadoop集群时：进入步骤S9；当命令为运行作业时：进入步骤S10；
S9.创建Hadoop集群，包括：
S9-1.虚拟机集群根据步骤6中收到的配置文件，启动Hadoop服务。
S9-2.主节点根据配置文件，寻找从节点并同步配置，包括NameNode，DataNode，Jobtracker，Tasktracker，建立Hadoop集群。namenode是负责存储的主节点 datanode是负责存储的从节点 。jobtracker是负责计算的主节点 tasktracker是负责计算的从节点。主节点namenode 和jobtracker分别寻找从节点datanode 和 tasktracker ，然后同步配置。
S9-3.虚拟机集群对Hadoop服务所依赖的HDFS(Hadoop分布式文件系统)进行格式化。
S9-4.完成启动。
S10.运行MapReduce作业，包括：
S10-1.启动Hadoop服务。
S10-2.由于系统中的大量数据存储在云平台中的存储节点Swift中，而MapReduce只支持访问HDFS格式的文件系统，这时，搭建一个用于读写Swift数据的中间层，用于对Swift文件系统的读写。
S10-3.在Swift节点中读取计算所需的数据文件，和用户所需的算法，分配给各个节点，开始MapReduce计算。
S10-4.将计算结果保存，并返回系统控制节点，最终展示给用户。
S10-5计算完毕。
Claims (4)
1.一种基于OpenStack的提供Hadoop服务的方法，其特征在于，包括下述步骤：
首先搭建基于OpenStack的云平台，提供IaaS的服务，并另外架设一个系统控制节点；
其次进行下述步骤：
S1.系统控制节点接受用户输入，记录用户需求；
S2.系统控制节点向云平台发送请求，按照用户需求申请虚拟机资源，云平台创建预装好Hadoop环境的虚拟机集群；
S3.为虚拟机集群中的主节点分配公网IP地址；
S4.系统控制节点创建配置文件目录，并生成Hadoop启动时所需要的配置文件；
S5.系统控制节点将守护程序上传到虚拟机集群主节点上；
S6.系统控制节点将步骤4中设置好的配置文件目录上传到主节点中，用来启动Hadoop服务；
S7.主节点启动步骤5中收到的守护程序，用来和系统控制节点交互；
S8. 主节点中的守护程序开始接收命令：
当命令为创建Hadoop集群时：进入步骤S9；当命令为运行作业时：进入步骤S10；
S9.创建Hadoop集群，包括：
S9-1.虚拟机集群根据步骤6中收到的配置文件，启动Hadoop服务；
S9-2.主节点根据配置文件，寻找从节点并同步配置，建立Hadoop集群；
S9-3.虚拟机集群对Hadoop服务所依赖的HDFS分布式文件系统进行格式化；
S9-4.完成启动；
S10.运行命令所对应的作业。
2.如权利要求1所述的基于OpenStack的提供Hadoop服务的方法，其特征在于：
步骤S4中，还包括系统控制节点根据用户的输入来修改配置文件的步骤。
3.如权利要求1所述的基于OpenStack的提供Hadoop服务的方法，其特征在于：
步骤S10具体包括：
S10-1.启动Hadoop服务；
S10-2. 搭建一个用于读写Swift数据的中间层，用于对Swift文件系统的读写；
S10-3.在Swift节点中读取计算所需的数据文件，和用户所需的算法，分配给各个节点，开始命令所对应的计算作业；
S10-4.将计算结果保存，并返回系统控制节点。
4.如权利要求3所述的基于OpenStack的提供Hadoop服务的方法，其特征在于：
步骤S10运行的是MapReduce作业。
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Application publication date: 20140924 |