etcd是nosql吗的简单介绍
如何使用OpenStack，Docker和Spark打造一个云服务
蘑菇街基于 OpenStack 和 Docker 的私有云实践
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本次主要想分享一下过去一年时间里，我们在建设基于Docker的私有云实践过程中，曾经遇到过的问题，如何解决的经验，还有我们的体会和思考，与大家共勉。
在生产环境中使用Docker有一些经历和经验。私有云项目是2014年圣诞节期间上线的，从无到有，经过了半年多的发展，经历了3次大促，已经逐渐形成了一定的规模。
架构
集群管理
大家知道，Docker自身的集群管理能力在当时条件下还很不成熟，因此我们没有选择刚出现的 Swarm，而是用了业界最成熟的OpenStack，这样能同时管理Docker和KVM。我们把Docker当成虚拟机来跑，是为了能满足业务上对虚拟化的需求。今后的思路是微服务化，把应用进行拆分，变成一个个微服务，实现PaaS基于应用的部署和发布。
通过OpenStack如何管理Docker?我们采用的是OpenStack+nova-docker+Docker的架构模式。nova- docker是StackForge上一个开源项目，它做为nova的一个插件，通过调用Docker的RESTful接口来控制容器的启停等动作。
我们在IaaS基础上自研了编排调度等组件，支持应用的弹性伸缩、灰度升级等功能，并支持一定的调度策略，从而实现了PaaS层的主要功能。
同时，基于Docker和Jenkins实现了持续集成(CI)。Git中的项目如果发生了git push等动作，便会触发Jenkins Job进行自动构建，如果构建成功便会生成Docker Image并push到镜像仓库。基于CI生成的Docker Image，可以通过PaaS的API或界面，进行开发测试环境的实例更新，并最终进行生产环境的实例更新，从而实现持续集成和持续交付。
网络和存储
网络方面，我们没有采用Docker默认提供的NAT网络模式，NAT会造成一定的性能损失。通过OpenStack，我们支持Linux bridge和Open vSwitch，不需要启动iptables，Docker的性能接近物理机的95%。
容器的监控
监控方面，我们自研了container tools，实现了容器load值的计算，替换了原有的top、free、iostat、uptime等命令。这样业务方在容器内使用常用命令时看到的是容器的值，而不是整个物理机的。目前我们正在移植Lxcfs到我们的平台上。
我们还在宿主机上增加了多个阈值监控和报警，比如关键进程监控、日志监控、实时pid数量、网络连接跟踪数、容器oom报警等等。
冗灾和隔离性
冗灾和隔离性方面，我们做了大量的冗灾预案和技术准备。我们能够在不启动docker daemon的情况下，离线恢复Docker中的数据。同时，我们支持Docker的跨物理机冷迁移，支持动态的CPU扩容/缩容，网络IO磁盘IO的限速。
遇到的问题及解决方法
接近一年不到的产品化和实际使用中我们遇到过各种的问题，使用Docker的过程也是不断优化Docker、不断定位问题、解决问题的过程。
我们现在的生产环境用的是CentOS 6.5。曾经有个业务方误以为他用的Docker容器是物理机，在Docker容器里面又装了一个Docker，瞬间导致内核crash，影响了同一台物理机的其他Docker容器。
经过事后分析是2.6.32-431版本的内核对network namespace支持不好引起的，在Docker内创建bridge会导致内核crash。upstream修复了这个bug，从2.6.32-431升级到2.6.32-504后问题解决。
还有一个用户写的程序有bug，创建的线程没有及时回收，容器中产生了大量的线程，最后在宿主机上都无法执行命令或者ssh登陆，报的错是"bash: fork: Cannot allocate memory"，但通过free看空闲的内存却是足够的。
经过分析，发现是内核对pid的隔离性支持不完善，pid_max(/proc/sys/kernel/pid_max)是全局共享的。当一个容器中的pid数目达到上限32768，会导致宿主机和其他容器无法创建新的进程。最新的4.3-rc1才支持对每个容器进行pid_max限制。
我们还观察到docker的宿主机内核日志中会产生乱序的问题。经过分析后发现是由于内核中只有一个log_buf缓冲区，所有printk打印的日志先放到这个缓冲区中，docker host以及container上的rsyslogd都会通过syslog从kernel的log_buf缓冲区中取日志，导致日志混乱。通过修改 container里的rsyslog配置，只让宿主机去读kernel日志，就能解决这个问题。
除此之外，我们还解决了device mapper的dm-thin discard导致内核crash等问题。
体会和思考
最后分享一下我们的体会和思考，相比KVM比较成熟的虚拟化技术，容器目前还有很多不完善的地方，除了集群管理、网络和存储，最重要的还是稳定性。影响稳定性的主要还是隔离性的不完善造成的，一个容器内引起的问题可能会影响整个系统。
容器的memcg无法回收slab cache，也不对dirty cache量进行限制，更容易发生OOM问题。还有，procfs上的一些文件接口还无法做到per-container，比如pid_max。
另外一点是对容器下的运维手段和运维经验的冲击。有些系统维护工具，比如ss，free，df等在容器中无法使用了，或者使用的结果跟物理机不一致，因为系统维护工具一般都会访问procfs下的文件，而这些工具或是需要改造，或是需要进行适配。
虽然容器还不完善，但是我们还是十分坚定的看好容器未来的发展。Kubernetes、Mesos、Hyper、CRIU、runC等容器相关的开源软件，都是我们关注的重点。
QA
Q：请问容器间的负载均衡是如何做的?
A： 容器间的负载均衡，更多是PaaS和SaaS层面的。我们的P层支持4层和7层的动态路由，通过域名的方式，或者名字服务来暴露出对外的接口。我们能够做到基于容器的灰度升级，和弹性伸缩。
Q：请问你们的OpenStack是运行在CentOS 6.5上的吗?
A: 是的，但是我们针对OpenStack和Docker依赖的包进行了升级。我们维护了内部的yum源。
Q：请问容器IP是静态编排还是动态获取的?
A: 这个跟运维所管理的网络模式有关，我们内部的网络没有DHCP服务，因此对于IaaS层，容器的IP是静态分配的。对于PaaS层来说，如果有DHCP服务，容器的App所暴露出来IP和端口就可以做到动态的。
Q：请问你们当时部署的时候有没有尝试过用Ubuntu，有没有研究过两个系统间的区别，另外请问你们在OpenStack上是怎样对这些虚拟机监控的?
A: 我们没有尝试过Ubuntu，因为公司生产环境上用的是CentOS。我们的中间件团队负责公司机器的监控，我们和监控团队配合，将监控的agent程序部署到宿主机和每个容器里，这样就可以当成虚拟机来进行监控。
当然，容器的数据是需要从cgroups里来取，这部分提取数据的工作，是我们来实现的。
Q：容器间的网络选型有什么建议，据说采用虚拟网卡比物理网卡有不小的性能损失，Docker自带的weaves和ovs能胜任吗?
A: 容器的网络不建议用默认的NAT方式，因为NAT会造成一定的性能损失。之前我的分享中提到过，不需要启动iptables，Docker的性能接近物理机的95%。Docker的weaves底层应该还是采用了网桥或者Open vSwitch。建议可以看一下nova-docker的源码，这样会比较容易理解。
Q：静态IP通过LXC实现的吗?
A: 静态IP的实现是在nova-docker的novadocker/virt/docker/vifs.py中实现的。实现的原理就是通过ip命令添加 veth pair，然后用ip link set/ip netns exec等一系列命令来实现的，设置的原理和weaves类似。
Q：容器内的进程gdb你们怎么弄的，把gdb打包到容器内吗?
A: 容器内的gdb不会有问题的，可以直接yum install gdb。
Q：共享存储能直接mount到容器里吗?
A: 虽然没试过，但这个通过docker -v的方式应该没什么问题。
Q：不启动Docker Daemon的情况下，离线恢复Docker中的数据是咋做到的?
A: 离线恢复的原理是用dmsetup create命令创建一个临时的dm设备，映射到Docker实例所用的dm设备号，通过mount这个临时设备，就可以恢复出原来的数据。
Q：Docker的跨物理机冷迁移，支持动态的CPU扩容/缩容，网络IO磁盘IO的限速，是怎么实现的，能具体说说吗?
A：Docker的冷迁移是通过修改nova-docker，来实现OpenStack迁移的接口，具体来说，就是在两台物理机间通过docker commit，docker push到内部的registry，然后docker pull snapshot来完成的。
动态的CPU扩容/缩容，网络IO磁盘IO的限速主要是通过novadocker来修改cgroups中的cpuset、iops、bps还有TC的参数来实现的。
Q：请问你们未来会不会考虑使用Magnum项目，还是会选择Swarm?
A：这些都是我们备选的方案，可能会考虑Swarm。因为Magnum底层还是调用了Kubernetes这样的集群管理方案，与其用Magnum，不如直接选择Swarm或者是Kubernetes。当然，这只是我个人的看法。
Q：你们的业务是基于同一个镜像么，如果是不同的镜像，那么计算节点如何保证容器能够快速启动?
A：运维会维护一套统一的基础镜像。其他业务的镜像会基于这个镜像来制作。我们在初始化计算节点的时候就会通过docker pull把基础镜像拉到本地，这也是很多公司通用的做法，据我了解，腾讯、360都是类似的做法。
Q：做热迁移，有没有考虑继续使用传统共享存储的来做?
A： 分布式存储和共享存储都在考虑范围内，我们下一步，就计划做容器的热迁移。
Q：请问你们是直接将公网IP绑定到容器吗，还是通过其他方式映射到容器的私有IP，如果是映射如何解决原本二层的VLAN隔离?
A：因为我们是私有云，不涉及floating ip的问题，所以你可以认为是公网IP。VLAN的二层隔离完全可以在交换机上作。我们用Open vSwitch划分不同的VLAN，就实现了Docker容器和物理机的网络隔离。
Q：Device mapper dm-thin discard问题能说的详细些吗?
A：4月份的时候，有两台宿主机经常无故重启。首先想到的是查看/var/log/messages日志，但是在重启时间点附近没有找到与重启相关的信息。而后在/var/crash目录下，找到了内核crash的日志vmcore-dmesg.txt。日志的生成时间与宿主机重启时间一致，可以说明宿主机是发生了kernel crash然后导致的自动重启。“kernel BUG at drivers/md/persistent-data/dm-btree-remove.c:181!”。 从堆栈可以看出在做dm-thin的discard操作(process prepared discard)，虽然不知道引起bug的根本原因，但是直接原因是discard操作引发的，可以关闭discard support来规避。
我们将所有的宿主机配置都禁用discard功能后，再没有出现过同样的问题。
在今年CNUTCon的大会上，腾讯和大众点评在分享他们使用Docker的时候也提到了这个crash，他们的解决方法和我们完全一样。
Q：阈值监控和告警那块，有高中低多种级别的告警吗，如果当前出现低级告警，是否会采取一些限制用户接入或者砍掉当前用户正在使用的业务，还是任由事态发展?
A：告警这块，运维有专门的PE负责线上业务的稳定性。当出现告警时，业务方和PE会同时收到告警信息。如果是影响单个虚拟机的，PE会告知业务方，如果严重的，甚至可以及时下掉业务。我们会和PE合作，让业务方及时将业务迁移走。
Q：你们自研的container tools有没有开源，GitHub上有没有你们的代码，如何还没开源，后期有望开源吗，关于监控容器的细粒度，你们是如何考虑的?
A：虽然我们目前还没有开源，单我觉得开源出来的是完全没问题的，请大家等我们的好消息。关于监控容器的细粒度，主要想法是在宿主机层面来监控容器的健康状态，而容器内部的监控，是由业务方来做的。
Q：请问容器的layer有关心过层数么，底层的文件系统是ext4么，有优化策略么?
A：当然有关心，我们通过合并镜像层次来优化docker pull镜像的时间。在docker pull时，每一层校验的耗时很长，通过减小层数，不仅大小变小，docker pull时间也大幅缩短。
Q：容器的memcg无法回收slab cache，也不对dirty cache量进行限制，更容易发生OOM问题。----这个缓存问题你们是怎么处理的?
A：我们根据实际的经验值，把一部分的cache当做used内存来计算，尽量逼近真实的使用值。另外针对容器，内存报警阈值适当调低。同时添加容器OOM的告警。如果升级到CentOS 7，还可以配置kmem.limit_in_bytes来做一定的限制。
Q：能详细介绍下你们容器网络的隔离?
A：访问隔离，目前二层隔离我们主要用VLAN，后面也会考虑VXLAN做隔离。 网络流控，我们是就是使用OVS自带的基于port的QoS，底层用的还是TC，后面还会考虑基于flow的流控。
Q：请问你们这一套都是用的CentOS 6.5吗，这样技术的实现。是运维还是开发参与的多?
A：生产环境上稳定性是第一位的。CentOS 6.5主要是运维负责全公司的统一维护。我们会给运维在大版本升级时提建议。同时做好虚拟化本身的稳定性工作。
Q：请问容器和容器直接是怎么通信的?网络怎么设置?
A：你是指同一台物理机上的吗?我们目前还是通过IP方式来进行通信。具体的网络可以采用网桥模式，或者VLAN模式。我们用Open vSwitch支持VLAN模式，可以做到容器间的隔离或者通信。
Q：你们是使用nova-api的方式集成Dcoker吗，Docker的高级特性是否可以使用，如docker-api，另外为什么不使用Heat集成Docker?
A：我们是用nova-docker这个开源软件实现的，nova-docker是StackForge上一个开源项目，它做为nova的一个插件，替换了已有的libvirt，通过调用Docker的RESTful接口来控制容器的启停等动作。
使用Heat还是NOVA来集成Docker业界确实一直存在争议的，我们更多的是考虑我们自身想解决的问题。Heat本身依赖的关系较为复杂，其实业界用的也并不多，否则社区就不会推出Magnum了。
Q：目前你们有没有容器跨DC的实践或类似的方向?
A：我们已经在多个机房部署了多套集群，每个机房有一套独立的集群，在此之上，我们开发了自己的管理平台，能够实现对多集群的统一管理。同时，我们搭建了Docker Registry V1，内部准备升级到Docker Registry V2，能够实现Docker镜像的跨DC mirror功能。
Q：我现在也在推进Docker的持续集成与集群管理，但发现容器多了管理也是个问题，比如容器的弹性管理与资源监控，Kubernetes、Mesos哪个比较好一些，如果用在业务上，那对外的域名解析如何做呢，因为都是通过宿主机来通信，而它只有一个对外IP?
A： 对于Kubernetes和Mesos我们还在预研阶段，我们目前的P层调度是自研的，我们是通过etcd来维护实例的状态，端口等信息。对于7层的可以通过Nginx来解析，对于4层，需要依赖于naming服务。我们内部有自研的naming服务，因此我们可以解决这些问题。对外虽然只有一个IP，但是暴露的端口是不同的。
Q：你们有考虑使用Hyper Hypernetes吗? 实现容器与宿主机内核隔离同时保证启动速度?
A：Hyper我们一直在关注，Hyper是个很不错的想法，未来也不排除会使用Hyper。其实我们最希望Hyper实现的是热迁移，这是目前Docker还做不到的。
Q：你们宿主机一般用的什么配置?独立主机还是云服务器?
A：我们有自己的机房，用的是独立的服务器，物理机。
Q：容器跨host通信使用哪一种解决方案?
A： 容器跨host就必须使用3层来通信，也就是IP，容器可以有独立的IP，或者宿主机IP+端口映射的方式来实现。我们目前用的比较多的还是独立ip的方式，易于管理。
Q：感觉贵公司对Docker的使用比较像虚拟机，为什么不直接考虑从容器的角度来使用，是历史原因么?
A：我们首先考虑的是用户的接受程度和改造的成本。从用户的角度来说，他并不关心业务是跑在容器里，还是虚拟机里，他更关心的是应用的部署效率，对应用本身的稳定性和性能的影响。从容器的角度，一些业务方已有的应用可能需要比较大的改造。比如日志系统，全链路监控等等。当然，最主要的是对已有运维系统的冲击会比较大。容器的管理对运维来说是个挑战，运维的接受是需要一个过程的。
当然，把Docker当成容器来封装应用，来实现PaaS的部署和动态调度，这是我们的目标，事实上我们也在往这个方向努力。这个也需要业务方把应用进行拆分，实现微服务化，这个需要一个过程。
Q：其实我们也想用容器当虚拟机使用。你们用虚拟机跑什么中间件?我们想解决测试关键对大量相对独立环境WebLogic的矛盾?
A：我们跑的业务有很多，从前台的主站Web，到后端的中间件服务。我们的中间件服务是另外团队自研的产品，实现前后台业务逻辑的分离。
Q：贵公司用OpenStack同时管理Docker和KVM是否有自己开发Web配置界面，还是单纯用API管理?
A：我们有自研的Web管理平台，我们希望通过一个平台管理多个集群，并且对接运维、日志、监控等系统，对外暴露统一的API接口。
Q：上面分享的一个案例中，关于2.6内核namespace的bug，这个低版本的内核可以安装Docker环境吗，Docker目前对procfs的隔离还不完善，你们开发的container tools是基于应用层的还是需要修改内核?
A：安装和使用应该没问题，但如果上生产环境，是需要全面的考虑的，主要还是稳定性和隔离性不够，低版本的内核更容易造成系统 crash或者各种严重的问题，有些其实不是bug，而是功能不完善，比如容器内创建网桥会导致crash，就是network namespace内核支持不完善引起的。
我们开发的container tools是基于应用的，不需要修改内核。
Q：关于冗灾方面有没有更详细的介绍，比如离线状态如何实现数据恢复的?
A：离线状态如何实现恢复数据，这个我在之前已经回答过了，具体来说，是用dmsetup create命令创建一个临时的dm设备，映射到docker实例所用的dm设备号，通过mount这个临时设备，就可以恢复出原来的数据。其他的冗灾方案，因为内容比较多，可以再另外组织一次分享了。你可以关注一下，到时候我们会分享出来。
Q：贵公司目前线上容器化的系统，无状态为主还是有状态为主，在场景选择上有什么考虑或难点?
A：互联网公司的应用主要是以无状态的为主。有状态的业务其实从业务层面也可以改造成部分有状态，或者完全不状态的应用。不太明白你说的场景选择，但我们尽量满足业务方的各种需求。
对于一些本身对稳定性要求很高，或对时延IO特别敏感，比如redis业务，无法做到完全隔离或者无状态的，我们不建议他们用容器。
多进程好还是多线程好等等，并不是说因为Spark很火就一定要使用它。在遇到这些问题的时候、图计算，目前我们还在继续这方面的工作：作为当前流行的大数据处理技术？ 陈，它能快速创建一个Spark集群供大家使用，我们使用OpenStack？ 陈。 问，Hadoop软硬件协同优化，在OpenPOWER架构的服务器上做Spark的性能分析与优化：您在本次演讲中将分享哪些话题。 问。多参与Spark社区的讨论。曾在《程序员》杂志分享过多篇分布式计算、Docker和Spark打造SuperVessel大数据公有云”，给upstrEAM贡献代码都是很好的切入方式、SQL，并拥有八项大数据领域的技术专利，MapReduce性能分析与调优工具。例如还有很多公司在用Impala做数据分析：企业想要拥抱Spark技术，对Swift对象存储的性能优化等等。例如与Docker Container更好的集成，大数据云方向的技术负责人，Spark还是有很多工作可以做的？企业如果想快速应用Spark 应该如何去做，具体的技术选型应该根据自己的业务场景，Docker Container因为在提升云的资源利用率和生产效率方面的优势而备受瞩目，高性能FPGA加速器在大数据平台上应用等项目，再去调整相关的参数去优化这些性能瓶颈，一些公司在用Storm和Samaza做流计算： 相比于MapReduce在性能上得到了很大提升？
如何实现 Docker 与分布式数据库结合
那么Docker是什么呢?
Docker 是一个开源的应用容器引擎，让开发者可以打包他们的应用以及依赖包到一个可移植的容器中，然后发布到任何流行的 Linux 机器上，也可以实现虚拟化。容器是完全使用沙箱机制，相互之间不会有任何接口。几乎没有性能开销,可以很容易地在机器和数据中心中运行。最重要的是,他们不依赖于任何语言、框架包括系统。
这是对Docker的一个官方解释，简单说，有两个部分：
1) 对于应用程序，曾经我们需要为了不同的系统专门的调整应用程序的代码或者是构造相应的依赖包驱动等等，大大增加了开发量以及开发的难度。现在，Docker向不同的应用程序，提供了一个统一的环境。
2) 对于服务器，为了支持不同版本的应用，曾经可能需要在物理机上安装多个版本或者不同的GuestOS或者说虚拟机。这就大大占用了物理机的性能，影响了最终程序的表现，提高了资源的成本。
使用Docker容器的方式，对于应用程序，不需要开发多种多样的版本或者是针对OS每个版本的升级再进行代码方面的调整，实现了广泛的兼容性和开发的最简性。同时对于物理机，部署的环境“瘦身”也节约了更多的资源，将更多的资源用于提高应用程序本身的性能。
CoreOS是Docker的不二之选?
之前大概介绍了Docker，那么服务器上面还是需要最基本的应操作系统才能支撑Docker容器，那么这么多中的Linux内核OS究竟哪一个好呢?笔者和很多Docker技术专家的的观点就是Core OS。
CoreOS是一个基于Linux 内核的轻量级操作系统，为了计算机集群的基础设施建设而生，专注于自动化，轻松部署，安全，可靠，规模化。作为一个操作系统，CoreOS 提供了在应用容器内部署应用所需要的基础功能环境以及一系列用于服务发现和配置共享的内建工具。
简单说，CoreOS去掉了大量的非必要的功能，只保留了Server端需要的最基本功能，真正意义做到了“轻量化”。
此外，CoreOS还做到了：整体系统升级/回滚方案;容器化所有非系统应用、无包管理器;集群化调度器Fleet;分布式高可靠的KV存储系统ETCD
这些特性都让它成为Docker生态的首选操作系统。不过最新的消息是，CoreOS不满足于做Docker生态下的一环，它正在推出自己的容器AppC计划，想对Docker来一招“釜底抽薪”。当然，现阶段并没有出现完全的两者 “分手”，所以对于普通使用者，并没有太大影响。
Docker+分布式数据库
数据库是每一个软件项目必须的一个部分，作为这样的一类底层基础软件，兼容性、通用性、易用度都是需要考虑的重点。非常遗憾的是，现在的操作系统以及数据库都没有完全的实现完全的通用。特别对于NoSQL数据库这样的分布式系统，需要部署在多台物理机时，对于通用性要求就更高了。
目前，像SequoiaDB已经实现了自动化的安装，大大提升了部署的效率，但是考虑到部署之后的配置以及不同环境下的调试问题，仍然可能会耗费不小的人力物力。所以基于刚刚提到的Docker的优点，作为一个通用的基础软件，NoSQL数据库的Docker化就成了必须。
一个简单的例子，你可以用docker把数据库的数据与数据库程序本身分离开：用一个container A作为数据存储，然后另一个container B运行数据库。当你想升级数据库时，用新的container C替换掉container B即可。
Docker+分布式数据库的结合，带来诸多的好处：
1) 部署简单，使用镜像部署非常简单，特别是对集群环境，使用Docker镜像的部署还可以再数据库上提前集成Hadoop、Spark等架构，真正实现“一步到位”。
2) 方便应用的更新，应用的更新只需要考虑制作一个新的镜像就可以与容器适配，无需重新再调整与底层的配置。数据和程序的分离，这样升级替换等等都不会影响到数据。
3) 操作简单方便，除了底层免除了复杂的与环境进行配置的工作，操作也更加方便，配置好的Docker镜像在部署时候只需要一条指令就可以了。
4) 开发、应用环境一致，Docker让数据库能做到 开发---测试---实施应用 三个阶段的环境是完全一致的。降低开发到应用过程中的工作量，开发出来就能保证实际应用环境上能同样的运行。
5) 系统稳定，因为Docker的隔离作用，将应用与OS独立开，这样能更好保证整个系统的稳定性。
6) 节省系统资源，系统只需要运行一个统一的环境就可以，不需要占用太多性能去支持运行环境本身，能将更多的系统资源投入到应用当中。
有了这些特性， Docker+数据库，将成为一个数据库发展的新方向，Docker这样的通用性和简单操作解决方案，大大提高了数据库使用的效率，帮助使用者节约了大量成本。
Docker是如今技术圈的新潮流，开发人员是最乐见于Docker的这种应用部署模式，因为应用的生命周期起始于开发人员的开发系统，经过开发，测试，压力测试，等过程，最终应用发布到生产系统，并可能在不同的生产系统中迁移。应用开发人员对此都会有切身的体会，任何微小的运行环境的错误都会导致应用出现问题，尤其在讲究快速敏捷的今天，应用模块，新的代码，新的配置，被快速的加入应用的环境中，可能还没等写入到文档，新特性就已经被推送到生产上了。作为一个新的技术，笔者也希望更多的产品能加强与Docker的结合，帮助产品更好的使用。
博文出处：
大数据工程师需要掌握哪些技能？
对于大数据工程师而言，您至少要掌握以下技能：
一门JVM系语言：当前大数据生态JVM系语言类的比重极大，某种程度上说是垄断也不为过。这里我推荐大家学习Java或Scala，至于Clojure这样的语言上手不易，其实并不推荐大家使用。另外，如今是“母以子贵”的年代，某个大数据框架会带火它的编程语言的流行，比如Docker之于Go、Kafka之于Scala。因此笔者这里建议您至少要精通一门JVM系的语言。值得一提的，一定要弄懂这门语言的多线程模型和内存模型，很多大数据框架的处理模式其实在语言层面和多线程处理模型是类似的，只是大数据框架把它们引申到了多机分布式这个层面。
计算处理框架：严格来说，这分为离线批处理和流式处理。流式处理是未来的趋势，建议大家一定要去学习；而离线批处理其实已经快过时了，它的分批处理思想无法处理无穷数据集，因此其适用范围日益缩小。事实上，Google已经在公司内部正式废弃了以MapReduce为代表的离线处理。因此如果要学习大数据工程，掌握一门实时流式处理框架是必须的。当下主流的框架包括：Apache Samza, Apache Storm, Apache Spark Streaming以及最近一年风头正劲的Apache Flink。当然Apache Kafka也推出了它自己的流式处理框架：Kafka Streams
分布式存储框架：虽说MapReduce有些过时了，但Hadoop的另一个基石HDFS依然坚挺，并且是开源社区最受欢迎的分布式存储，绝对您花时间去学习。如果想深入研究的话，Google的GFS论文也是一定要读的（[url=][/url]）。当然开源世界中还有很多的分布式存储，国内阿里巴巴的OceanBase也是很优秀的一个。
资源调度框架：Docker可是整整火了最近一两年。各个公司都在发力基于Docker的容器解决方案，最有名的开源容器调度框架就是K8S了，但同样著名的还有Hadoop的YARN和Apache Mesos。后两者不仅可以调度容器集群，还可以调度非容器集群，非常值得我们学习。
分布式协调框架：有一些通用的功能在所有主流大数据分布式框架中都需要实现，比如服务发现、领导者选举、分布式锁、KV存储等。这些功能也就催生了分布式协调框架的发展。最古老也是最有名的当属Apache Zookeeper了，新一些的包括Consul，etcd等。学习大数据工程，分布式协调框架是不能不了解的， 某种程度上还要深入了解。
KV数据库：典型的就是memcache和Redis了，特别是Redis简直是发展神速。其简洁的API设计和高性能的TPS日益得到广大用户的青睐。即使是不学习大数据，学学Redis都是大有裨益的。
列式存储数据库：笔者曾经花了很长的时间学习Oracle，但不得不承认当下关系型数据库已经慢慢地淡出了人们的视野，有太多的方案可以替代rdbms了。人们针对行式存储不适用于大数据ad-hoc查询这种弊端开发出了列式存储，典型的列式存储数据库就是开源社区的HBASE。实际上列式存储的概念也是出自Google的一篇论文：Google BigTable，有兴趣的话大家最好读一下：
消息队列：大数据工程处理中消息队列作为“削峰填谷”的主力系统是必不可少的，当前该领域内的解决方案有很多，包括ActiveMQ，Kafka等。国内阿里也开源了RocketMQ。这其中的翘楚当属Apache Kafka了。Kafka的很多设计思想都特别契合分布流式数据处理的设计理念。这也难怪，Kafka的原作者Jay Kreps可是当今实时流式处理方面的顶级大神。
etcd是什么东西？它和ZooKeeper有什么区别
etcd是一个高可用的键值存储系统，主要用于共享配置和服务发现。
etcd是由CoreOS开发并维护的，灵感来自于 Zo好eeper 和 Doozer，它使用Go语言编写，并通过Raft一致性算法处理日志复制以保证强一致性。
Raft是一个来自Stanford的新的一致性算法，适用于分布式系统的日志复制，Raft通过选举的方式来实现一致性，在Raft中，任何一个节点都可能成为Leader。
Google的容器集群管理系统Kubernetes、开源PaaS平台Cloud Foundry和CoreOS的Fleet都广泛使用了etcd。
etcd 集群的工作原理基于 raft 共识算法 （The Raft Consensus Algorithm）。
etcd 在 0.5.0 版本中重新实现了 raft 算法，而非像之前那样依赖于第三方库 go-raft 。
raft 共识算法的优点在于可以在高效的解决分布式系统中各个节点日志内容一致性问题的同时，也使得集群具备一定的容错能力。
即使集群中出现部分节点故障、网络故障等问题，仍可保证其余大多数节点正确的步进。
甚至当更多的节点（一般来说超过集群节点总数的一半）出现故障而导致集群不可用时，依然可以保证节点中的数据不会出现错误的结果。
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