1 ．高校图书馆参与城市社区文化建设研究——以安徽省为例，安徽省哲学社会科学规划项目，主持

2 ．基于 WebGIS 的区域图书馆共享系统研究，安徽师范大学专项基金项目，主持

3 ． WebGIS 在数字图书馆建设中的应用研究，安徽师范大学青年基金项目，主持

4 ．基于语义元数据的异构信息集成及其个性化服务研究，教育部人文社科项目，参与

5 ．数字图书馆基于内容的图像检索技术研究，教育部人文社科项目，参与

6 ．地理信息技术支持下的巢湖北山地质野外实践教学改革研究，安徽省级教学研究重点项目，参与

7 ．徽州家谱与徽州地方社会，安徽省教育厅人文社科项目，参与

近 5 年独撰或第一作者发表的论文 ：

1 ．刘丽，《基于 WebGIS 的区域图书馆共享系统设计》，情报科学 2011 年第 11 期； CSSCI

2 ．刘丽，《基于 GIS 的图书馆可视化文献信息系统研究》，图书馆学研究 2008 年第 8 期； CSSCI

3 ．刘丽，《图书馆读者满意度综合定量评价研究》，大学图书情报学刊 2008 年第 2 期；

4 ．刘丽、王心源，《基于 GIS 的数字图书馆建设研究》，情报杂志 2008 年第 1 期； CSSCI

5 ．刘丽、李祥、王绪伟，《环巢湖地区旅游资源可持续发展研究》，资源开发与市场 2008 年第 2 期；

6 ．刘丽、汪慧兰，《数字图书馆面临的安全问题与防护体系设计分析》，现代情报 2007 年第 12 期；

7 ．刘丽、夏友斌，《 Use Case 建模在数字图书馆系统中的应用》，图书与情报 2007 年第 2 期； CSSCI

　　今年，大数据在很多公司都成为相关话题。虽然没有一个标准的定义来解释何为 “大数据”，但在处理大数据上，Hadoop已经成为事实上的标准。IBM、Oracle、SAP、甚至Microsoft等几乎所有的大型软件提供商都采用了Hadoop。然而，当你已经决定要使用Hadoop来处理大数据时，首先碰到的问题就是如何开始以及选择哪一种产品。你有多种选择来安装Hadoop的一个版本并实现大数据处理。本文讨论了不同的选择，并推荐了每种选择的适用场合。

　　Hadoop平台的多种选择

　　下图展示了Hadoop平台的多种选择。你可以只安装Apache 发布版本，或从不同提供商所提供的几个发行版本中选择一个，或决定使用某个大数据套件。每个发行版本都包含有Apache Hadoop，而几乎每个大数据套件都包含或使用了一个发行版本，理解这一点是很重要的。

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　　下面我们首先从Apache Hadoop开始来好好看看每种选择。

　　Apache Hadoop

　　Apache Hadoop项目的目前版本（20版）含有以下模块：

　　Hadoop通用模块：支持其他Hadoop模块的通用工具集。

　　Hadoop分布式文件系统（HDFS）：支持对应用数据高吞吐量访问的分布式文件系统。

　　Hadoop YARN：用于作业调度和集群资源管理的框架。

　　Hadoop MapReduce：基于YARN的大数据并行处理系统。

　　在本地系统上独立安装Apache Hadoop是非常容易的（只需解压缩并设置某些环境变量，然后就可以开始使用了）。但是这只合适于入门和做一些基本的教程学习。

　　如果你想在一个或多个“真正的节点”上安装Apache Hadoop，那就复杂多了。

　　问题1：复杂的集群设置

　　你可以使用伪分布式模式在单个节点上模拟多节点的安装。你可以在单台服务器上模拟在多台不同服务器上的安装。就算是在该模式下，你也要做大量的配置工作。如果你想设置一个由几个节点组成的集群，毫无疑问，该过程就变得更为复杂了。要是你是一个新手管理员，那么你就不得不在用户权限、访问权限等诸如此类的问题中痛苦挣扎。

　　问题2： Hadoop生态系统的使用

　　在Apache中，所有项目之间都是相互独立的。这是很好的一点！不过Hadoop生态系统除了包含Hadoop外，还包含了很多其他Apache项目：

　　Pig：分析大数据集的一个平台，该平台由一种表达数据分析程序的高级语言和对这些程序进行评估的基础设施一起组成。

　　Hive：用于Hadoop的一个数据仓库系统，它提供了类似于SQL的查询语言，通过使用该语言，可以方便地进行数据汇总，特定查询以及分析存放在Hadoop兼容文件系统中的大数据。

　　Hbase：一种分布的、可伸缩的、大数据储存库，支持随机、实时读/写访问。

　　Sqoop：为高效传输批量数据而设计的一种工具，其用于Apache Hadoop和结构化数据储存库如关系数据库之间的数据传输。

　　Flume：一种分布式的、可靠的、可用的服务，其用于高效地搜集、汇总、移动大量日志数据。

　　ZooKeeper：一种集中服务，其用于维护配置信息，命名，提供分布式同步，以及提供分组服务。

　　还有其他一些项目。

　　你需要安装这些项目，并手动地将它们集成到Hadoop中。

　　你需要自己留意不同的版本和发布版本。不幸的是，不是所有的版本都能在一起完美地运行起来。你要自己比较发布说明并找出解决之道。Hadoop提供了众多的不同版本、分支、特性等等。跟你从其他项目了解的10、11、20这些版本号不同，Hadoop的版本可远没这么简单。如果你想更进一步了解关于“Hadoop版本地狱”的细节，请阅读“大象的家谱（Genealogy of elephants）”一文。

　　问题3：商业支持

　　Apache Hadoop只是一个开源项目。这当然有很多益处。你可以访问和更改源码。实际上有些公司使用并扩展了基础代码，还添加了新的特性。很多讨论、文章、博客和邮件列表中都提供了大量信息。

　　然而，真正的问题是如何获取像Apache Hadoop这样的开源项目的商业支持。公司通常只是为自己的产品提供支持，而不会为开源项目提供支持（不光是Hadoop项目，所有开源项目都面临这样的问题）。

　　何时使用Apache Hadoop

　　由于在本地系统上，只需10分钟左右就可完成其独立安装，所以Apache Hadoop很适合于第一次尝试。你可以试试WordCount示例（这是Hadoop的“hello world”示例），并浏览部分MapReduce的Java代码 。

　　如果你并不想使用一个“真正的”Hadoop发行版本（请看下一节）的话，那么选择Apache Hadoop也是正确的。然而，我没有理由不去使用Hadoop的一个发行版本——因为它们也有免费的、非商业版。

　　所以，对于真正的Hadoop项目来说，我强烈推荐使用一个Hadoop的发行版本来代替Apache Hadoop。下一节将会说明这种选择的优点。

　　Hadoop发行版本

　　Hadoop发行版本解决了在上一节中所提到的问题。发行版本提供商的商业模型百分之百地依赖于自己的发行版本。他们提供打包、工具和商业支持。而这些不仅极大地简化了开发，而且也极大地简化了操作。

　　Hadoop发行版本将Hadoop生态系统所包含的不同项目打包在一起。这就确保了所有使用到的版本都可以顺当地在一起工作。发行版本会定期发布，它包含了不同项目的版本更新。

　　发行版本的提供商在打包之上还提供了用于部署、管理和监控Hadoop集群的图形化工具。采用这种方式，可以更容易地设置、管理和监控复杂集群。节省了大量工作。

　　正如上节所提到的，获取普通Apache Hadoop项目的商业支持是很艰难的，而提供商却为自己的Hadoop发行版本提供了商业支持。

　　Hadoop发行版本提供商

　　目前，除了Apache Hadoop外， HortonWorks、Cloudera和MapR三驾马车在发布版本上差不多齐头并进。虽然，在此期间也出现了其他的Hadoop发行版本。比如EMC公司的Pivotal HD、IBM的InfoSphere BigInsights。通过Amazon Elastic MapReduce（EMR），Amazon甚至在其云上提供了一个托管的、预配置的解决方案。

　　虽然很多别的软件提供商没有开发自己的Hadoop发行版本，但它们和某一个发行版本提供商相互合作。举例来说，Microsoft和Hortonworks相互合作，特别是合作将Apache Hadoop引入到Windows Server操作系统和Windows Azure云服务中。另外一个例子是，Oracle通过将自己的软硬件与Cloudera的Hadoop发行版本结合到一起，提供一个大数据应用产品。而像SAP、Talend这样的软件提供商则同时支持几个不同的发行版本。

　　如何选择合适的Hadoop发行版本？

　　本文不会评估各个Hadoop的发行版本。然而，下面会简短地介绍下主要的发行版本提供商。在不同的发行版本之间一般只有一些细微的差别，而提供商则将这些差别视为秘诀和自己产品的与众不同之处。下面的列表解释了这些差别：

　　Cloudera：最成型的发行版本，拥有最多的部署案例。提供强大的部署、管理和监控工具。Cloudera开发并贡献了可实时处理大数据的Impala项目。

　　Hortonworks：不拥有任何私有（非开源）修改地使用了100%开源Apache Hadoop的唯一提供商。Hortonworks是第一家使用了Apache HCatalog的元数据服务特性的提供商。并且，它们的Stinger开创性地极大地优化了Hive项目。Hortonworks为入门提供了一个非常好的，易于使用的沙盒。Hortonworks开发了很多增强特性并提交至核心主干，这使得Apache Hadoop能够在包括Windows Server和Windows Azure在内的Microsft Windows平台上本地运行。

　　MapR：与竞争者相比，它使用了一些不同的概念，特别是为了获取更好的性能和易用性而支持本地Unix文件系统而不是HDFS（使用非开源的组件）。可以使用本地Unix命令来代替Hadoop命令。除此之外，MapR还凭借诸如快照、镜像或有状态的故障恢复之类的高可用性特性来与其他竞争者相区别。该公司也领导着Apache Drill项目，本项目是Google的Dremel的开源项目的重新实现，目的是在Hadoop数据上执行类似SQL的查询以提供实时处理。

　　Amazon Elastic Map Reduce（EMR）：区别于其他提供商的是，这是一个托管的解决方案，其运行在由Amazon Elastic Compute Cloud（Amazon EC2）和Amzon Simple Strorage Service（Amzon S3）组成的网络规模的基础设施之上。除了Amazon的发行版本之外，你也可以在EMR上使用MapR。临时集群是主要的使用情形。如果你需要一次性的或不常见的大数据处理，EMR可能会为你节省大笔开支。然而，这也存在不利之处。其只包含了Hadoop生态系统中Pig和Hive项目，在默认情况下不包含其他很多项目。并且，EMR是高度优化成与S3中的数据一起工作的，这种方式会有较高的延时并且不会定位位于你的计算节点上的数据。所以处于EMR上的文件IO相比于你自己的Hadoop集群或你的私有EC2集群来说会慢很多，并有更大的延时。

　　上面的发行版本都能灵活地单独使用或是与不同的大数据套件组合使用。而这期间出现的一些其它的发行版本则不够灵活，会将你绑定至特定的软件栈和（或）硬件栈。比如EMC的Pivotal HD原生地融合了Greenplum的分析数据库，目的是为了在Hadoop，或Intel的Apache Hadoop发行版本之上提供实时SQL查询和卓越的性能，Intel的Apache Hadoop发行版本为固态驱动器进行了优化，这是其他Hadoop公司目前还没有的做法。

　　所以，如果你的企业已经有了特定的供应方案栈，则一定要核查它支持哪个Hadoop发行版本。比如，如果你使用了Greeplum数据库，那么Pivotal就可能是一个完美的选择，而在其他情况下，可能更适合采取更加灵活的解决方案。例如，如果你已经使用了Talend ESB，并且你想使用TalenD Big Data来启动你的大数据项目，那么你可以选择你心仪的Hadoop发行版本，因为Talend并不依赖于Hadoop发行版本的某个特定提供商。

　　为了做出正确的选择，请了解各个发行版本的概念并进行试用。请查证所提供的工具并分析企业版加上商业支持的总费用。在这之后，你就可以决定哪个发行版本是适合自己的。

　　何时使用Hadoop发行版本？

　　由于发行版本具有打包、工具和商业支持这些优点，所以在绝大多数使用情形下都应使用Hadoop的发行版本。使用普通的（原文为plan，应为plain）Apache Hadoop发布版本并在此基础之上构建自己的发行版本的情况是极少见的。你会要自己测试打包，构建自己的工具，并自己动手写补丁。其他一些人已经遇到了你将会遇到的同样问题。所以，请确信你有很好的理由不使用Hadoop发行版本。

　　然而，就算是Hadoop发行版本也需要付出很大的努力。你还是需要为自己的MapReduce作业编写大量代码，并将你所有的不同数据源集成到Hadoop中。而这就是大数据套件的切入点。

　　大数据套件

　　你可以在Apache Hadoop或Hadoop发行版本之上使用一个大数据套件。大数据套件通常支持多个不同的Hadoop发行版本。然而，某些提供商实现了自己的Hadoop解决方案。无论哪种方式，大数据套件为了处理大数据而在发行版本上增加了几个更进一步的特性：

　　工具：通常，大数据套件是建立像Eclipse之类的IDE之上。附加插件方便了大数据应用的开发。你可以在自己熟悉的开发环境之内创建、构建并部署大数据服务。

　　建模：Apache Hadoop或Hadoop发行版本为Hadoop集群提供了基础设施。然而，你仍然要写一大堆很复杂的代码来构建自己的MapReduce程序。你可以使用普通的Java来编写这些代码，或者你也可以那些已经优化好的语言，比如PigLatin或Hive查询语言（HQL），它们生成MapReduce代码。大数据套件提供了图形化的工具来为你的大数据服务进行建模。所有需要的代码都是自动生成的。你只用配置你的作业（即定义某些参数）。这样实现大数据作业变得更容易和更有效率。

　　代码生成：生成所有的代码。你不用编写、调试、分析和优化你的MapReduce代码。

　　调度：需要调度和监控大数据作业的执行。你无需为了调度而编写cron作业或是其他代码。你可以很容易地使用大数据套件来定义和管理执行计划。

　　集成：Hadoop需要集成所有不同类技术和产品的数据。除了文件和SQL数据库之外，你还要集成NoSQL数据库、诸如Twitter或Facebook这样的社交媒体、来自消息中间件的消息、或者来自类似于Salesforce或SAP的B2B产品的数据。通过提供从不同接口到Hadoop和后端的众多连接器，大数据套件为集成提供了很多帮助。你不用手工编写连接代码，你只需使用图形化的工具来集成并映射所有这些数据。集成能力通常也具有数据质量特性，比如数据清洗以提高导入数据的质量。

　　大数据套件提供商

　　大数据套件的数目在持续增长。你可以在几个开源和专有提供商之间选择。像IBM、Oracle、Microsoft等这样的大部分大软件提供商将某一类的大数据套件集成到自己的软件产品组合中。而绝大多数的这些厂商仅只支持某一个Hadoop发行版本，要么是自己的，要么和某个Hadoop发行版本提供商合作。

　　从另外一方面来看，还有专注于数据处理的提供商可供选择。它们提供的产品可用于数据集成、数据质量、企业服务总线、业务流程管理和更进一步的集成组件。既有像Informatica这样的专有提供商，也有Talend或Pentaho这样的开源提供商。某些提供商不只支持某一个Hadoop发行版本，而是同时支持很多的。比如，就在撰写本文的时刻，Talend就可以和Apache Hadoop、Cloudera、Hortonworks、MapR、Amazon Elastic MapReduce或某个定制的自创发行版本（如使用EMC的Pivotal HD）一起使用。

　　如何选择合适的大数据套件？

　　本文不会评估各个大数据套件。当你选择大数据套件时，应考虑几个方面。下面这些应该可以帮助你为自己的大数据问题作出合适的抉择：

　　简单性：亲自试用大数据套件。这也就意味着：安装它，将它连接到你的Hadoop安装，集成你的不同接口（文件、数据库、B2B等等），并最终建模、部署、执行一些大数据作业。自己来了解使用大数据套件的容易程度——仅让某个提供商的顾问来为你展示它是如何工作是远远不够的。亲自做一个概念验证。

　　广泛性：是否该大数据套件支持广泛使用的开源标准——不只是Hadoop和它的生态系统，还有通过SOAP和REST web服务的数据集成等等。它是否开源，并能根据你的特定问题易于改变或扩展？是否存在一个含有文档、论坛、博客和交流会的大社区？

　　特性：是否支持所有需要的特性？Hadoop的发行版本（如果你已经使用了某一个）？你想要使用的Hadoop生态系统的所有部分？你想要集成的所有接口、技术、产品？请注意过多的特性可能会大大增加复杂性和费用。所以请查证你是否真正需要一个非常重量级的解决方案。是否你真的需要它的所有特性？

　　陷阱：请注意某些陷阱。某些大数据套件采用数据驱动的付费方式（“数据税”），也就是说，你得为自己处理的每个数据行付费。因为我们是在谈论大数据，所以这会变得非常昂贵。并不是所有的大数据套件都会生成本地Apache Hadoop代码，通常要在每个Hadoop集群的服务器上安装一个私有引擎，而这样就会解除对于软件提供商的独立性。还要考虑你使用大数据套件真正想做的事情。某些解决方案仅支持将Hadoop用于ETL来填充数据至数据仓库，而其他一些解决方案还提供了诸如后处理、转换或Hadoop集群上的大数据分析。ETL仅是Apache Hadoop和其生态系统的一种使用情形。

　　决策树：框架vs发行版本vs套件

　　现在，你了解了Hadoop不同选择之间的差异。最后， 让我们总结并讨论选择Apache Hadoop框架、Hadoop发行版本或大数据套件的场合。

　　下面的“决策树”将帮助你选择合适的一种：

　　Apache：

　　学习并理解底层细节？

　　专家？自己选择和配置？

　　发行版本：

　　容易的设置？

　　初学（新手）？

　　部署工具？

　　需要商业支持？

　　大数据套件：

　　不同数据源集成？

　　需要商业支持？

　　代码生成？

　　大数据作业的图形化调度？

　　实现大数据处理（集成、操作、分析）？

　　结论

　　Hadoop安装有好几种选择。你可以只使用Apache Hadoop项目并从Hadoop生态系统中创建自己的发行版本。像Cloudera、Hortonworks或MapR这样的Hadoop发行版本提供商为了减少用户需要付出的工作，在Apache Hadoop之上添加了如工具、商业支持等特性。在Hadoop发行版本之上，为了使用如建模、代码生成、大数据作业调度、所有不同种类的数据源集成等附加特性，你可以使用一个大数据套件。一定要评估不同的选择来为自己的大数据项目做出正确的决策。

目录方法1：研究你的家族史1、了解你的族谱。2、决定追溯到多远。方法2：起草一个绘制计划1、选择纸和绘图用具。2、决定你的家谱将采取什么样的形式。方法3：绘制家谱1、用铅笔画树。2、写下你的名字。3、添加你的父母和兄弟姐妹。4、写下你的阿姨和叔叔，表兄弟姐妹，祖父母和外祖父母。5、纳入更多的人。6、用更多的细节来丰满家谱。绘制家谱可以帮助孩子们了解自己的家族史，认识曾祖父母和其他他们可能永远不会有机会见到的家庭成员。对于成年人来说，它可以是纪念逝者的一个机会，是对美好家族历史的纪念。阅读如何制作家谱的信息。

方法1：研究你的家族史

1、了解你的族谱。有些人谙熟他们的家族史，有些人则不太了解他们的祖父母，曾祖父母，表兄弟等。在制作家谱前，你需要通过以下方式进行研究并得到所有的信息：向家庭成员询问信息。如果你正在为一个学校项目制作家谱，你的父母亲也许能告诉你一切你需要了解的家庭信息。对于广泛的家族史项目，考虑寻找族谱数据库。像Familysearchorg这样的网站可能有你不知道的长期失散亲人的信息。

要彻底。如果有人被不小心遗漏掉，家谱就没有意义了。您可能要多渠道检查来源，以确保您的信息是准确的。

2、决定追溯到多远。尽可能远的追溯你的家族史是很有趣的，但是当你绘制一个家谱的时候，记录超过前几代的信息就不切合实际了。你会受到使用的纸张大小的限制，因为你需要在一个页面上写上所有的名字。很多人选择追溯到他们的曾曾祖父母和他们的兄弟姐妹，或是他们的曾祖父母和他妈的兄弟姐妹。这些是你，你的父母或是祖父母曾经见过的人，所以他们比其他的远亲跟你的联系更要密切。

如果你的家庭是有很多叔叔阿姨表兄弟等等的大家族，你可能得以更近的一代结束以把所有人写在一个页面上。如果你的家庭成员人数较少，你可以把家谱延伸到更遥远的一代。

方法2：起草一个绘制计划

1、选择纸和绘图用具。既然你正在花时间去研究和绘制你的家谱，挑选出好的绘制材料使信息能够好好的呈现出来。美术用品商店出售大型的单页纸张。选择一张坚固的、有吸引力的，比如水彩纸。

一个更方便的选择可能是一块布告牌。这种类型的纸张也单独出售，它有多种颜色。可以在药店找到它。

用铅笔来绘制家谱，并用好的钢笔或记号笔描绘。

2、决定你的家谱将采取什么样的形式。有些家谱被绘制成实际树木的形状，家庭的每个分支都有一个树枝。其他的更像是家庭图表，最终的效果像树，但家庭成员的名字并不是真的在树上叠加显示。使用你在课堂上被分配到的风格，或者干脆选择一种您喜欢的。

方法3：绘制家谱

1、用铅笔画树。设想它看起来像什么，并计划你需要写多少空间来写所有的名字和绘制必要的连接线。用铅笔工作，这样如果画错了你可以在一个树枝上重新开始。

2、写下你的名字。因为这是你的家庭树，这一切由你开始。把你的名字写在页面的一个点上，周围可以写下所有的其他名字的大量空间。写你的名字的地方就是树开始的地方。如果你把它写在页面底部，树枝就向上突出。你可以写在页面顶部，让其他部分向下分流，或把它写在页面的边上，让树在另一个方向上绽放。

如果你决定用一个实际的树的形状，行动起来，用铅笔线勾勒出的树的形状，把你的名字写在喜欢的地方。

3、添加你的父母和兄弟姐妹。把你父母的名字放在你名字的正上方或正下方，这取决于你想要让树往什么方向分流。把你的兄弟姐妹的名字写在你名字的同一水平线上，这样他们就从你父母的名字旁边延伸出来了。如果你和你的兄弟姐妹有配偶或子女，也把他们写上。配偶的名字直接写在他们的伴侣旁边，孩子的名字写在父母的名字的下面。如果你愿意就把家长和他们的孩子用线连起来。

定制适合你家庭的家谱。如果你有一个父母，或两个以上的父母时，把他们都写上。在绘制包括继父母，继兄弟姐妹和其他你家庭的一部分的成员时，你要发挥创造力。家谱最重要的方面是确保每个人都包括在内。

要精心组织你的家谱，使用有规律的顺序列出的兄弟姐妹。例如，最大的兄弟在左边，然后把所有后面的兄弟姐妹依次写在右边，反之亦然。无论哪种方式，整个家谱保持一致。

4、写下你的阿姨和叔叔，表兄弟姐妹，祖父母和外祖父母。在这里树开始分裂成分支。在父亲这边的家谱上，写下他的兄弟姐妹的名字，他们的配偶和他们的孩子（你的表兄弟姐妹）。把你父亲的父母的名字写在上一个水平线上，把一根线从他们身上延伸到他们的每一个孩子上。在你母亲那边的家谱上做同样的事，直到把所有的家庭成员都包括在内。

5、纳入更多的人。继续加入你伟大的叔叔阿姨的他们的配偶和孩子，你的曾祖父母的名字等等，只要你愿意在家谱上写的尽可能多写。

6、用更多的细节来丰满家谱。用黑色或彩色墨水把家谱重新描一遍，使名字和轮廓更加鲜明。您可以添加装饰和其他细节，使家谱更有趣。下面是一些例子：男性和女性使用不同的形状。例如，女性可以使用椭圆形，男性用矩形，或其他任何您想要的图案。这样一来，别人看你的家谱就可以一下便知不同个体的性别。

使用虚线表示离婚夫妇。通过这种方式，你仍然可以表达父母与子女之间的生物关系，即使他们没有婚姻关系。

添加出生日期及（如适用的话）死亡日期。这可以添加大量的信息，并使得家谱对于你的朋友和其他家庭成员来说更有趣。

添加每一个人履历资料，如出生地，娘家姓，中间名，等等。

小提示一个相对简单的方法是用免费的在线工具来绘制你的家庭树。