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google云計(jì)算的三大核心技術(shù)

loostudy / 581人閱讀

摘要:定位于由廉價(jià)服務(wù)器構(gòu)成的超大集群,假定單個(gè)服務(wù)器存儲(chǔ)是不可靠地,易失的,因此強(qiáng)調(diào)冗余和備份。并行計(jì)算的核心技術(shù)框架。一個(gè)典型案例編寫一個(gè)應(yīng)用對(duì)圖書館過去年的文獻(xiàn),統(tǒng)計(jì)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(jí)超大文件存儲(chǔ)。master節(jié)點(diǎn)是文件管理的大腦,負(fù)責(zé)存儲(chǔ)和管理文件與物理塊的映射,維護(hù)metafile,處理臨時(shí)文件,調(diào)度chunk server等。chunk server是真正存儲(chǔ)物理文件塊。GFS定位于由廉價(jià)服務(wù)器構(gòu)成的超大集群,假定單個(gè)服務(wù)器存儲(chǔ)是不可靠地,易失的,因此GFS強(qiáng)調(diào)冗余和備份。每份文件塊會(huì)同時(shí)存儲(chǔ)于多個(gè)不同的chunk server。上層客戶請(qǐng)求文件時(shí),首先與master節(jié)點(diǎn)交互,獲取相關(guān)信息,隨后client將直接與相應(yīng)的某個(gè)chunk server通信并獲取文件。在開源產(chǎn)品中類似實(shí)現(xiàn)有HDFS。


- MapReduce:并行計(jì)算的核心技術(shù)框架。使得上層應(yīng)用軟件可以專注于業(yè)務(wù)邏輯實(shí)現(xiàn),同時(shí)利用到分布式并行計(jì)算的好處。Map接受和輸出屬性-值對(duì),使得各節(jié)點(diǎn)工作進(jìn)程可以并行計(jì)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(jìn)行合并運(yùn)算,最終輸出結(jié)果文件,返回給上層應(yīng)用。一個(gè)典型案例:編寫一個(gè)應(yīng)用對(duì)圖書館過去50年的文獻(xiàn),統(tǒng)計(jì)較大詞頻。MapReduce可以做的是,自動(dòng)分割輸入文件集合(任務(wù)分解),自動(dòng)在多節(jié)點(diǎn)上克隆運(yùn)算進(jìn)程(map進(jìn)程組和reduce進(jìn)程組),并分別指派任務(wù),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(yīng)用 --- 對(duì)上層應(yīng)用很好的屏蔽了并行計(jì)算。在開源實(shí)現(xiàn)中,對(duì)應(yīng)有Hadoop。


- BigTable:分布式的、稀疏的、多維的、易于擴(kuò)展的、適用于海量數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)庫。他是非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫,盡管也沿用如表、行等傳統(tǒng)概念。他的實(shí)質(zhì)是key-value記錄的集合。多維是說key有多個(gè):行、列以及時(shí)間。稀疏是因?yàn)椴煌械牧锌梢酝耆煌?。表、行可以自?dòng)分裂從而擴(kuò)展。相同屬性的列組成列族。相比而言,BigTable適合海量存儲(chǔ)和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)(比如網(wǎng)絡(luò)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(guān)系型數(shù)據(jù)庫則易于實(shí)現(xiàn)復(fù)雜的結(jié)構(gòu)化DML操作。典型案例是網(wǎng)頁的存儲(chǔ):以反向URL為key,網(wǎng)頁內(nèi)容以及引用為列,同時(shí)網(wǎng)頁更新的時(shí)間標(biāo)記作為另一個(gè)鍵。開源實(shí)現(xiàn)類似的有HBase,HyperTable等。

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