揭秘FaceBook Puma演变及发展——FaceBook公司的实时数据分析平台是建立在Hadoop 和Hive的基础之上，这个根能立稳吗？hive又是sql的Map reduce任务拆分，底层还是依赖hbase和hdfs存储

在12月2日下午的“大数据技术与应用”分论坛的第一场演讲中，来自全球知名互联网公司——FaceBook公司的软件工程师、研发经理邵铮就带来了一颗重磅炸弹，他将为我们讲解FaceBook公司的实时数据处理分析平台的核心——Puma的演进以及未来的发展思路。

　　FaceBook公司自成立以来发展就非常迅猛，时至今日，每天都有数以万计的人活跃在FaceBook之上，这一庞大的用户群体吸引了大量的企业的注意力，他们希望通过FaceBook这一平台对自己的产品或服务进行营销，以精准找到自己的潜在用户。要精准找到自己的客户，必然要对FaceBook网站用户的实时信息进行分析，FaceBook公司提供的实时数据分析工具就凸显出重要作用。

　　据邵铮工程师介绍，FaceBook公司的实时数据分析平台是建立在Hadoop 和Hive的基础之上的，Hadoop Hive集群共有超过3000个节点，共同完成对数据的实时处理分析。如上图所示，数据流通过程涉及的环节较多，每个环节的延迟都会对数据的分析处理能力产生影响，为了最大地降低延迟，尽最大可能为各个用户提供实时查询结果，就要尽可能低地较少每个环节的延迟。

　　邵铮工程师在本次技术课程中分享了两个关键之处，一是Scribe，另一个则是Hadoop下的由Facebook公司开发改良的Puma环节。

　　邵铮工程师给我们分享了现在Facebook公司所使用的Scribe，如上图所示。并重点给我们讲解了Puma的演进与未来的发展方向。

　　上图是邵铮工程师认为的Puma理想工作流程，但实际环境中因为各种因素的制约，实际上不太可能达到这一理想流程。

　　上图为Puma的第二个版本，Puma2的命名是为了方便记忆和说明。但据邵铮工程师介绍，Puma同样存在一些局限。他说，HBase的写入速度较快，但读取速度就相对较慢。

　　上图为Puma3的拓扑图，相对于Puma2，其延迟将大幅降低。据悉，Facebook公司目前对实时数据的处理分析能力在10秒多一点，但在未来将缩短到5秒甚至更短的时间。因为Facebook公司所具有的特殊性，其在未来将大幅缩短写性能，初步预期，相比于现在，将缩短25%的总体时间。现在每个机柜的内存为60GB，但在未来，其将大量部署SSD以替代内存，其内存大小将是现在的十倍，即600GB。

　　邵铮工程师表示，在未来，将对数据调度提供更好的支持，在这点上，需要对Puma进行简单的调度，因为连续的工作负载;并且将进行大规模普及，将Hive迁移到日常的报告查询。并且邵铮工程师透露了一个令人极度兴奋的消息，这些即将开源，将免费的开放给其他工程师。