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云計算概念與現(xiàn)狀 云計算的定義 Google云計算關鍵技術 Google文件系統(tǒng)GFS(Google File System) 并行數(shù)據(jù)處理MapReduce 結構化數(shù)據(jù)表BigTable 分布式鎖管理Chubby Google云計算原理 分布式文件系統(tǒng)GFS Google File System Google設計GFS的動機 Google需要一個支持海量存儲的文件系統(tǒng) 購置昂貴的分布式文件系統(tǒng)與硬件？ Google設計GFS的動機 為什么不使用當時現(xiàn)存的文件系統(tǒng)？ Google所面臨的問題與眾不同 不同的工作負載，不同的設計優(yōu)先級（廉價、不可靠的硬件） 需要設計與Google應用和負載相符的文件系統(tǒng) GFS的假設與目標 硬件出錯是正常而非異常 系統(tǒng)應當由大量廉價、易損的硬件組成 必須保持文件系統(tǒng)整體的可靠性 主要負載是流數(shù)據(jù)讀寫 主要用于程序處理批量數(shù)據(jù)，而非與用戶的交互或隨機讀寫 數(shù)據(jù)寫主要是“追加寫”，“插入寫”非常少 需要存儲大尺寸的文件 存儲的文件尺寸可能是GB或TB量級，而且應當能支持存儲成千上萬的大尺寸文件 GFS的設計思路 將文件劃分為若干塊（Chunk）存儲 每個塊固定大�。�64M） 通過冗余來提高可靠性 每個數(shù)據(jù)塊至少在3個數(shù)據(jù)塊服務器上冗余 數(shù)據(jù)塊損壞概率？ 通過單個master來協(xié)調數(shù)據(jù)訪問、元數(shù)據(jù)存儲 結構簡單，容易保持元數(shù)據(jù)一致性 無緩存 Why? GFS的架構 單一Master， 若干ChunkServer 單一Master問題 分布式系統(tǒng)設計告訴我們： 這是單點故障 這是性能瓶頸 GFS的解決辦法 單點故障問題 單一Master問題 GFS的解決辦法 性能瓶頸問題 Master節(jié)點的任務 存儲元數(shù)據(jù) 文件系統(tǒng)目錄管理與加鎖 與ChunkServer進行周期性通信 發(fā)送指令，搜集狀態(tài)，跟蹤數(shù)據(jù)塊的完好性 數(shù)據(jù)塊創(chuàng)建、復制及負載均衡 對ChunkServer的空間使用和訪問速度進行負載均衡，平滑數(shù)據(jù)存儲和訪問請求的負載 對數(shù)據(jù)塊進行復制、分散到ChunkServer上 一旦數(shù)據(jù)塊冗余數(shù)小于最低數(shù)，就發(fā)起復制操作 Master節(jié)點的任務 垃圾回收 在日志中記錄刪除操作，并將文件改名隱藏 緩慢地回收隱藏文件 與傳統(tǒng)文件刪除相比更簡單、更安全 陳舊數(shù)據(jù)塊刪除 探測陳舊的數(shù)據(jù)塊，并刪除 GFS架構的特點 采用中心服務器模式 可以方便地增加Chunk Server Master掌握系統(tǒng)內所有Chunk Server的情況，方便進行負載均衡 不存在元數(shù)據(jù)的一致性問題 GFS架構的特點 不緩存數(shù)據(jù) GFS的文件操作大部分是流式讀寫，不存在大量的重復讀寫，使用Cache對性能提高不大 Chunk Server上的數(shù)據(jù)存取使用本地文件系統(tǒng)，如果某個Chunk讀取頻繁，文件系統(tǒng)具有Cache 從可行性看，Cache與實際數(shù)據(jù)的一致性維護也極其復雜 GFS架構的特點 在用戶態(tài)下實現(xiàn) 直接利用Chunk Server的文件系統(tǒng)存取Chunk，實現(xiàn)簡單 用戶態(tài)應用調試較為簡單，利于開發(fā) 用戶態(tài)的GFS不會影響Chunk Server的穩(wěn)定性 提供專用的訪問接口 未提供標準的POSIX訪問接口 降低GFS的實現(xiàn)復雜度 GFS的容錯方法 GFS的容錯機制 Chunk Server容錯 每個Chunk有多個存儲副本（通常是3個），分別存儲于不通的服務器上 每個Chunk又劃分為若干Block（64KB），每個Block對應一個32bit的校驗碼，保證數(shù)據(jù)正確（若某個Block錯誤，則轉移至其他Chunk副本） GFS的性能 Google云計算原理 并行數(shù)據(jù)處理模型MapReduce 并行計算基礎 摩爾定律 集成電路芯片上所集成的電路的數(shù)目，每隔18個月就翻一番，同時性能也提升一倍 并行計算基礎 “免費的性能大餐”？ Andy given， and Bill taken away 軟件算法、數(shù)據(jù)結構似乎不再重要，因為處理器性能不斷提升 并行計算基礎 摩爾定律正在走向終結… 單芯片容納晶體管的增加，對制造工藝提出要求 CPU制造18nm技術，電子泄漏問題 CPU主頻已達3GHz時代，難以繼續(xù)提高 散熱問題（發(fā)熱太大，且難以驅散） 功耗太高 并行計算基礎 在多核時代生存，必須考慮并發(fā)問題 不存在解決多核編程問題的銀彈， 不存在可以簡單地將并發(fā)編程問題化解掉的工具， 開發(fā)高性能的并行程序必須要求開發(fā)者從根本上改變其編程方法 從某種意義上來說，這不僅僅是要改變50年來順序程序設計的工藝傳統(tǒng)， 而且是要改變數(shù)百萬年來人類順序化思考問題的習慣 并行計算基礎 串行編程 早期的計算里，程序一般是被串行執(zhí)行的 程序是指令的序列，在單處理器的機器里，程序從開始到結束，這些指令一條接一條的執(zhí)行 并行編程 一道處理可以被劃分為幾部分，然后它們可以并發(fā)地執(zhí)行 各部分的指令分別在不同的CPU上同時運行，這些CPU可以存在于單臺機器中，也可以存在于多臺機器上，它們通過連接起來共同運作 并行計算基礎 什么樣的問題適合并行計算？ 斐波那契序列(Fibonacci)的計算？ 并行計算基礎 什么樣的問題適合并行計算？ 如果有大量結構一致的數(shù)據(jù)要處理，且數(shù)據(jù)可以分解成相同大小的部分， 那我們就可以設法使這道處理變成并行 為什么需要MapReduce？ 計算問題簡單，但求解困難 待處理數(shù)據(jù)量巨大（PB級），只有分布在成百上千個節(jié)點上并行計算才能在可接受的時間內完成 如何進行并行分布式計算？ 如何分發(fā)待處理數(shù)據(jù)？ 如何處理分布式計算中的錯誤？ 為什么需要MapReduce？ MapReduce 一個軟件架構，是一種處理海量數(shù)據(jù)的并行編程模式 用于大規(guī)模數(shù)據(jù)集（通常大于1TB）的并行運算 MapReduce實現(xiàn)了Map和Reduce兩個功能 Map把一個函數(shù)應用于集合中的所有成員，然后返回一個基于這個處理的結果集 Reduce對結果集進行分類和歸納 Map()和 Reduce() 兩個函數(shù)可能會并行運行，即使不是在同一的系統(tǒng)的同一時刻 MapReduce示例：單詞計數(shù) 案例：單詞記數(shù)問題(Word Count) 給定一個巨大的文本（如1TB），如何計算單詞出現(xiàn)的數(shù)目？ MapReduce示例：單詞計數(shù) 使用MapReduce求解該問題 定義Map和Reduce函數(shù) MapReduce示例：單詞計數(shù) 使用MapReduce求解該問題 Step 1: 自動對文本進行分割，形成初始的cZI紅軟基地

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