摘要:定位于由廉價服務器構成的超大集群,假定單個服務器存儲是不可靠地,易失的,因此強調(diào)冗余和備份。并行計算的核心技術框架。一個典型案例編寫一個應用對圖書館過去年的文獻,統(tǒng)計較大詞頻。相同屬性的列組成列族。
- GFS: 分布式文件系統(tǒng)。適用于TB級超大文件存儲。master節(jié)點是文件管理的大腦,負責存儲和管理文件與物理塊的映射,維護metafile,處理臨時文件,調(diào)度chunk server等。chunk server是真正存儲物理文件塊。GFS定位于由廉價服務器構成的超大集群,假定單個服務器存儲是不可靠地,易失的,因此GFS強調(diào)冗余和備份。每份文件塊會同時存儲于多個不同的chunk server。上層客戶請求文件時,首先與master節(jié)點交互,獲取相關信息,隨后client將直接與相應的某個chunk server通信并獲取文件。在開源產(chǎn)品中類似實現(xiàn)有HDFS。
- MapReduce:并行計算的核心技術框架。使得上層應用軟件可以專注于業(yè)務邏輯實現(xiàn),同時利用到分布式并行計算的好處。Map接受和輸出屬性-值對,使得各節(jié)點工作進程可以并行計算它們的屬性-值,并輸出中間結(jié)果;Reduce化簡,輸入Map處理的中間結(jié)果,進行合并運算,最終輸出結(jié)果文件,返回給上層應用。一個典型案例:編寫一個應用對圖書館過去50年的文獻,統(tǒng)計較大詞頻。MapReduce可以做的是,自動分割輸入文件集合(任務分解),自動在多節(jié)點上克隆運算進程(map進程組和reduce進程組),并分別指派任務,最終映射和化簡都完畢后,將處理結(jié)果文件返回給原始客戶應用 --- 對上層應用很好的屏蔽了并行計算。在開源實現(xiàn)中,對應有Hadoop。
- BigTable:分布式的、稀疏的、多維的、易于擴展的、適用于海量數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)庫。他是非關系型數(shù)據(jù)庫,盡管也沿用如表、行等傳統(tǒng)概念。他的實質(zhì)是key-value記錄的集合。多維是說key有多個:行、列以及時間。稀疏是因為不同行的列可以完全不同。表、行可以自動分裂從而擴展。相同屬性的列組成列族。相比而言,BigTable適合海量存儲和非結(jié)構化數(shù)據(jù)(比如網(wǎng)絡流量、多媒體、網(wǎng)頁、日志等),操作大多數(shù)為讀取和查詢。而傳統(tǒng)關系型數(shù)據(jù)庫則易于實現(xiàn)復雜的結(jié)構化DML操作。典型案例是網(wǎng)頁的存儲:以反向URL為key,網(wǎng)頁內(nèi)容以及引用為列,同時網(wǎng)頁更新的時間標記作為另一個鍵。開源實現(xiàn)類似的有HBase,HyperTable等。
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