作者：禅与计算机程序设计艺术
1.简介
云计算是一个新的分布式计算模型，具有独特的特征。它把资源的虚拟化、弹性伸缩和按需付费等能力集成到了一起。这种新型的分布式计算模式，使得软件工程师们在编写应用程序时无须担心服务器性能，而只需要关注应用本身。同时，云平台提供的计算资源又可以按需收取，用户不必购买昂贵的硬件设备。
云计算环境中的中间件通常采用开源框架，如Apache Hadoop、Spark、Storm等。这些框架可以减少软件开发人员和系统管理员的开发和部署时间，并且能有效地解决现有的软件架构中的难题。例如，使用Hadoop作为集群的计算引擎，可以方便地进行数据处理、数据分析、机器学习和图论计算；Spark提供了一种分布式计算框架，可以帮助解决海量数据的并行处理问题；Storm则专门用于实时流处理，适合于处理互联网规模的数据流。
为了更好地利用云计算平台的特性，云服务商往往推出自己的开源软件。例如，亚马逊AWS开源了Amazon EMR（Elastic MapReduce）软件，用于管理 Amazon Elastic Compute Cloud（EC2）上的 Hadoop 集群；微软Azure也推出了 Azure HDInsight，用来支持 Apache Spark、Storm 和 HBase 等框架。
然而，对于一些企业级的云计算平台，比如谷歌的GCE或微软的Azure，它们的开源软件主要还是面向大众。因此，如何充分利用这些平台上的开源软件能够带来巨大的收益。本文将阐述云计算环境中开源中间件的优势，以及如何将这些工具用于企业级云平台上。
2.云计算环境中开源中间件的优势 首先，云计算环境中的开源中间件能够降低成本和缩短开发周期。在这一点上，开源工具可以节省时间和金钱，因为他们免去了购买和安装服务器的时间。另外，云服务商一般都会提供云平台服务的商业许可证，使得公司可以使用云服务商的软件即服务或软件即服务套餐，从而省去了部署和运维的时间和精力。
其次，开源软件已经经过了多年的不断迭代优化，具有良好的稳定性和安全性。基于开源软件的工具比商业软件更容易实现快速迭代更新，而且能够满足公司日益增长的业务需求。
第三，云计算环境中的开源中间件能自动化部署、管理和监控集群，可以大幅度简化复杂的运维工作。由于云服务商都提供了自动化部署脚本或API，用户只需简单配置即可自动部署所需的组件，而不需要手动安装或配置服务器。此外，云服务商还会提供多种工具用于监控集群，如日志收集、指标监控、故障诊断等，可以及时发现和解决集群的问题。
第四，云计算环境中的开源中间件具备高度灵活性。借助开源软件，用户可以自由选择使用的组件版本、功能设置和运行环境。例如，用户可以通过开源软件对Spark集群的存储系统进行选择，选择兼容性最强的HDFS或S3系统。此外，开源软件还可以根据不同业务场景进行定制化开发，例如，适用于广告点击预测任务的Spark MLlib模块可以替代商业软件的统计分析模块。
3.云计算环境中开源中间件的部署 本章将详细描述云计算环境中开源中间件的部署过程。首先，本文将阐述开源中间件的基本概念和架构。然后，将介绍常用的开源软件——Apache Hadoop、Apache Storm和Apache Spark的部署方法。最后，将介绍开源软件的自动化部署工具Ansible的基本用法。
3.1 开源中间件概览
在云计算环境中，开源中间件是一个被广泛使用的技术领域。在本节中，将简要介绍开源中间件的相关概念和架构。
3.1.1 中间件概念
中间件（Middleware）是一种软件系统组件，它位于客户端和服务器之间，负责完成两者之间的通信、协调和集成工作。它通常由一个或多个软件模块组成，包括网络接口层、消息传递层、事务管理器、业务规则引擎等。中间件还包括数据库连接池、缓存系统、配置管理、安全管理、资源调配、部署管理等各个方面的功能。
在云计算环境中，中间件通常由三部分构成——基础设施即服务（IaaS）、平台即服务（PaaS）和软件即服务（SaaS）。下图展示了这三个服务的架构。
IaaS层负责提供计算资源、网络、存储等基础设施服务。用户可以自行配置和管理服务器，包括部署、管理操作系统、配置硬件，以及维护软件、硬件、网络等。
PaaS层提供软件开发环境、中间件运行环境、数据库等运行平台服务。用户可以直接使用平台提供的中间件框架，进行开发和部署。平台可以提供各种中间件框架，如消息队列、数据库、配置管理、缓存系统、安全机制等。
SaaS层提供应用软件服务，用户可以在线上订阅服务，使用提供的软件服务，通过浏览器、移动APP等访问。云服务商提供的软件往往涉及到复杂的商业逻辑，用户不必考虑底层的软件细节，只需简单的使用界面即可完成相应工作。
3.1.2 中间件架构
云计算环境中的开源中间件通常基于分布式计算模型构建。下图展示了常用的开源中间件架构：
数据流转
在分布式计算模型中，数据通过传输层进行流动。传统的中间件架构中，消息队列用于接收和存储来自客户端的数据，应用程序处理完后再发送给其他中间件或最终目的地。但是在云计算环境中，数据通常不是直连的，而是经过多个节点的传递，因此消息队列无法很好地处理这类流数据。所以，云计算环境中的开源中间件通常采用其它方式进行数据流转，如存储流、事件流、RPC调用等。
分布式计算
开源中间件的一个重要特性就是分布式计算模型。在该模型中，用户提交任务到不同的节点，中间件负责将任务分配到不同的计算节点上运行。计算节点上运行的任务可以分布式地进行数据处理、机器学习、图论计算等。因此，云计算环境中的开源中间件可以有效地解决数据量大、任务密集的大数据计算问题。
模块化设计
开源中间件的架构模块化程度较高，典型的中间件架构如图所示。它由消息队列、计算引擎、服务代理、存储、调度器、网络组件等几个模块组成。每个模块都可以单独部署，互相配合，共同组成完整的中间件系统。
3.2 Hadoop、Storm和Spark的部署方法
本节将介绍常用的开源软件——Apache Hadoop、Apache Storm和Apache Spark的部署方法。
Hadoop的部署方法
Hadoop是一个开源的分布式计算框架。它的基础架构由HDFS、MapReduce、YARN组成。HDFS是一个分布式文件系统，用于存储数据。MapReduce是一个分布式计算模型，用于数据处理。YARN是一个资源管理系统，用于统一管理集群资源。Hadoop的部署方法如下：
安装依赖包。Hadoop的所有模块均需要安装Java、Python、SSH等依赖包。
配置hadoop-env.sh配置文件。该文件定义了Hadoop的运行环境变量。
创建必要的文件夹。创建/etc/hadoop文件夹，用来保存Hadoop所有相关文件的配置。
修改core-site.xml配置文件。配置HDFS和YARN的默认地址，以及其他一些通用配置项。
修改hdfs-site.xml配置文件。配置HDFS的名称节点地址、副本数量、备份数目、块大小等。
在所有的结点上创建ssh免密码登录。确保所有结点的SSH私钥对等已存在。
配置mapred-site.xml配置文件。配置MapReduce作业的资源分配、输入输出目录等。
配置yarn-site.xml配置文件。配置YARN的资源分配策略，以及队列配置信息。
配置masters文件。指定主节点的IP地址。
配置slaves文件。指定计算节点的IP地址。
启动NameNode和DataNode进程。分别在HDFS的主节点和计算节点上启动NameNode和DataNode进程。
启动ResourceManager和NodeManager进程。分别在YARN的主节点和计算节点上启动ResourceManager和NodeManager进程。
测试Hadoop是否正常工作。启动客户端程序，连接Hadoop集群，运行简单的测试命令，如ls、mkdir、cat等。如果测试成功，则表示Hadoop集群部署成功。
Storm的部署方法
Storm是一个开源的分布式实时计算平台。它的基本架构由Nimbus、Supervisor和Worker组成。Nimbus是一个独立的集群，负责调度执行Topology。Supervisor是一个进程，运行在每台机器上，负责对集群内运行的Topology进行监控和故障恢复。Worker则是一个JVM进程，运行在每台机器上，负责执行具体的任务。
Storm的部署方法如下：
安装依赖包。Storm要求安装JDK、Maven、Zookeeper等依赖包。
配置storm.yaml配置文件。该文件定义了Storm的主要参数。
创建必要的文件夹。创建/var/log/storm文件夹，用来保存Storm的日志文件。
将storm.yaml配置文件上传到nimbus结点上。
在nimbus结点上启动Zookeeper进程。
在nimbus结点上启动Storm主进程。
在supervisor结点上启动Storm supervisor进程。
在supervisor结点上启动Storm worker进程。
测试Storm是否正常工作。启动客户端程序，连接Storm集群，运行简单的测试Topology，如WordCount、Bolt计数器等。如果测试成功，则表示Storm集群部署成功。
Spark的部署方法
Spark是一个开源的分布式计算框架。它的基本架构由Driver、Executor、Cluster Manager、Scheduler、DAG Scheduler、Task Launcher、Shuffle Service、Web UI组成。Driver是一个进程，负责执行用户的作业。Executor是一个JVM进程，运行在集群的每个结点上，负责运行作业的任务。Cluster Manager是一个进程，负责管理集群的资源，调度作业的执行。
Spark的部署方法如下：
安装依赖包。Spark要求安装JDK、Scala、sbt等依赖包。
配置spark-env.sh配置文件。该文件定义了Spark的运行环境变量。
配置spark-defaults.conf配置文件。该文件定义了Spark作业的默认参数。
创建必要的文件夹。创建/usr/local/spark文件夹，用来保存Spark相关文件的配置。
设置SPARK_HOME环境变量。在/etc/profile或~/.bashrc中添加SPARK_HOME变量，指向Spark安装目录。
设置JAVA_HOME环境变量。在/etc/profile或~/.bashrc中添加JAVA_HOME变量，指向JDK安装目录。
配置SPARK_MASTER环境变量。在~/.bash_profile中添加SPARK_MASTER变量，指向Master结点的主机名。
为Supervisor结点配置SSH免密码登录。确保Supervisor结点的SSH私钥对等已存在。
在所有计算结点上下载Spark软件包。
在Supervisor结点上启动Spark master进程。
在Supervisor结点上启动Spark Slave进程。
在所有计算结点上启动Spark executor进程。
测试Spark是否正常工作。启动客户端程序，连接Spark集群，运行简单的测试作业，如Pi Estimation、WordCount等。如果测试成功，则表示Spark集群部署成功。
Ansible的基本用法
Ansible是一个开源的IT自动化工具，可以用来自动化部署、管理、配置计算机集群。它基于SSH协议，支持批量管理大量远程计算机。Ansible的部署方法如下：
安装ansible。Ansible是python开发的，因此需要先安装python。
安装sshpass。sshpass是Linux下的一个工具，用来在shell中执行 ssh 命令。
生成SSH秘钥对。使用ssh-keygen命令生成秘钥对。
拷贝SSH秘钥对到目标结点。将生成的秘钥对拷贝到目标结点的~/.ssh/目录下。
在ansible的playbook文件中配置目标结点信息。配置inventory文件，列出目标结点的IP地址或主机名。
在ansible的playbook文件中配置任务信息。配置playbooks，定义要执行的任务，如安装软件、创建用户、复制文件、执行脚本等。
执行ansible playbook。在目标结点上执行ansible-playbook命令，执行指定的playbook文件，完成目标结点的自动化部署、管理。