Hadoop与Azure集成[编辑 | 编辑源代码]

概述[编辑 | 编辑源代码]

Hadoop与Azure集成是指将Apache Hadoop生态系统与Microsoft Azure云平台相结合，利用Azure的基础设施即服务（IaaS）和平台即服务（PaaS）能力运行Hadoop工作负载。这种集成允许用户通过Azure HDInsight（托管Hadoop服务）或自定义虚拟机集群部署Hadoop，同时利用Azure存储（如Azure Blob Storage或Azure Data Lake Storage）作为底层存储系统。

关键优势包括：

弹性扩展：按需调整集群规模
成本优化：按实际使用量付费
托管服务：Azure HDInsight提供全托管Hadoop/Spark服务
企业级安全：与Azure Active Directory集成

架构设计[编辑 | 编辑源代码]

部署方式[编辑 | 编辑源代码]

方式1：Azure HDInsight[编辑 | 编辑源代码]

Azure提供的完全托管Hadoop服务，支持以下组件：

Hadoop 3.0+
Spark 3.0+
Hive LLAP
Kafka

创建集群示例（Azure CLI）：

az hdinsight create \
    --name myhadoopcluster \
    --resource-group myresourcegroup \
    --type hadoop \
    --location eastus \
    --cluster-tier standard \
    --version 4.0 \
    --storage-account mystorageaccount \
    --storage-account-key mykey \
    --workernode-count 4 \
    --headnode-size Standard_D4_v2 \
    --workernode-size Standard_D3_v2

方式2：自定义IaaS部署[编辑 | 编辑源代码]

在Azure虚拟机上手动部署Hadoop集群：

1. 创建虚拟机集群 2. 配置HDFS/YARN 3. 设置与Azure存储的集成

核心配置（core-site.xml）：

<configuration>
    <property>
        <name>fs.defaultFS</name>
        <value>wasbs://[container]@[account].blob.core.windows.net</value>
    </property>
    <property>
        <name>fs.azure.account.key.[account].blob.core.windows.net</name>
        <value>[access-key]</value>
    </property>
</configuration>

存储集成[编辑 | 编辑源代码]

WASB驱动（Windows Azure Storage Blob）[编辑 | 编辑源代码]

Hadoop通过专用驱动访问Azure Blob Storage，主要特性：

兼容HDFS API
支持块和页blob
最大单文件尺寸4.75TB

性能优化参数：

fs.azure.block.size (默认64MB)
fs.azure.concurrentRequestCount.out (默认8)

ABFS驱动（Azure Blob Filesystem）[编辑 | 编辑源代码]

新一代驱动，支持：

分层命名空间
更优的目录操作性能
增强的安全特性

配置示例：

hadoop fs -ls abfs://[container]@[account].dfs.core.windows.net/path

安全配置[编辑 | 编辑源代码]

身份认证[编辑 | 编辑源代码]

共享密钥：使用存储账户访问密钥
SAS令牌：有限权限的临时令牌
Azure AD集成：基于角色的访问控制(RBAC)

RBAC示例：

{
    "role": "Storage Blob Data Contributor",
    "assignee": "user@domain.com",
    "scope": "/subscriptions/[sub-id]/resourceGroups/[rg]"
}

数据传输加密[编辑 | 编辑源代码]

传输中：TLS 1.2+
静态：256位AES加密
客户管理密钥(CMK)支持

性能优化[编辑 | 编辑源代码]

计算资源调度[编辑 | 编辑源代码]

使用Azure Autoscale动态调整工作节点
YARN配置建议：

 * yarn.nodemanager.resource.memory-mb = 物理内存的80%
 * yarn.scheduler.maximum-allocation-mb = 单容器最大内存

数学建模资源分配： $容器数 = ⌊ \frac{总内存}{容器内存} ⌋ \times 核数$

数据本地化[编辑 | 编辑源代码]

将计算资源与存储账户置于同一区域
使用Affinity Group减少延迟
考虑可用性区域部署

监控与维护[编辑 | 编辑源代码]

Azure Monitor集成[编辑 | 编辑源代码]

关键指标：

集群CPU/内存使用率
HDFS存储容量
YARN应用队列

Log Analytics查询示例：

HDInsightClusterLogs
| where TimeGenerated > ago(1h)
| where ClusterName == "mycluster"
| summarize avg(CPUPercent) by bin(TimeGenerated, 5m)

成本控制[编辑 | 编辑源代码]

使用Spot VM降低工作节点成本
自动关闭非生产集群
设置预算警报

实际案例[编辑 | 编辑源代码]

案例：零售数据分析平台

架构组件：

 * 数据源：Azure Event Hub（实时销售数据）
 * 处理层：HDInsight Spark集群
 * 存储：Azure Data Lake Gen2
 * 可视化：Power BI

处理流程：

val salesDF = spark.read.format("delta")
  .load("abfss://retail@salesdata.dfs.core.windows.net/factsales")
  
val results = salesDF.groupBy("region","product_category")
  .agg(sum("amount").alias("total_sales"))
  
results.write.format("cosmos.oltp")
  .option("spark.synapse.linkedService", "cosmosDBLink")
  .save()