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大规模分布式计算
变化正在进行…
Agenda
分布式计算
为什么使用分布式?
•需求:大规模数据
分布式计算
为什么使用分布式?
•需求:成本?
分布式计算
Abriefhistory
•并行化的尝试
–在硬件工艺/技术不变的前提下,提升计算能力
–更强大的硬件
•对称多处理器SMP
•分布式共享内存DSM
–分布式系统
•Sharedisk
•Sharenothing
分布式计算
新需求
•互联网应用的特殊性
–I/O操作强于计算操作
–复杂异构的机器环境
–变化的业务逻辑
分布式计算
MapReduce
•MapReduce
–分布式编程模型
–互联网应用的大规模数据计算解决方案
分布式计算
WhyMapReducewins?
•MapReduce的优势
–简单一致性模型
–本地I/O优化
–扩展性
MapReduce编程模型
MapReducemethodology
•MapReduce
–<key,value>数据结构
•map(in_key,in_value)->list(out_key,
intermediate_value)
•reduce(out_key,list(intermediate_value))->
list(out_value)
–分布式算法的核心内容
MapReduce编程模型
Asystematicview
•系统视图
–系统考量
•容灾
•扩展性
•并行能力
•…
–Master-slave结构
MapReduce编程模型
Asystematicview
•系统视图
–计算消耗
•网络I/O
•磁盘I/O
•排
•Map/Reduce计算
MapReduce编程模型
Asystematicview
•系统视图
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