在 <分布式学习最佳实践:从分布式系统的特征开始(附思维导图)>一文中,提到学习分布式系统的一个好方法是思考分布式系统要解决的问题,有哪些衡量标准,为了解决这些问题:提出了哪些理论.协议.算法,这些解决办法各自的优缺点.适用场景:然后再思考,不同的系统是如何解决同一个问题的,比如说数据分片,比如说元数据的高可用,到了工程实践这个层面是怎么解决的. 上面是从问题出发,寻找答案.而另一个方法,是从一个具体的系统出发,分析这个分布式系统是如何解决需要解决所有问题,如何根据实际情况对分布式特性进行权衡…

在 <分布式学习最佳实践:从分布式系统的特征开始(附思维导图)>一文中,提到学习分布式系统的一个好方法是思考分布式系统要解决的问题,有哪些衡量标准,为了解决这些问题:提出了哪些理论.协议.算法,这些解决办法各自的优缺点.适用场景:然后再思考,不同的系统是如何解决同一个问题的,比如说数据分片,比如说元数据的高可用,到了工程实践这个层面是怎么解决的. 上面是从问题出发,寻找答案.而另一个方法,是从一个具体的系统出发,分析这个分布式系统是如何解决需要解决所有问题,如何根据实际情况对分布式特性进行权衡…

本文是典型分布式系统分析系列的第二篇,关注的是GFS,一个分布式文件存储系统.在前面介绍MapReduce的时候也提到,MapReduce的原始输入文件和最终输出都是存放在GFS上的,GFS保证了数据的可用性与可靠性,那么本文具体看看GFS是怎么做到的. GFS(Google File System)是Google研发的可伸缩.高可用.高可靠的分布式文件系统,提供了类似POSIX的API,按层级目录来组织文件.在网络上,有很多对该轮文的翻译和解读,尤其是经典论文翻译导读之<Google File…

本文是典型分布式系统分析的第三篇,分析的是Bigtable,一个结构化的分布式存储系统. Bigtable作为一个分布式存储系统,和其他分布式系统一样,需要保证可扩展.高可用与高性能.与此同时,Bigtable还有应用广泛的特点(wide applicability),既能满足对延时敏感的.面向终端用户的应用需求,又能hold住高吞吐需求的批处理程序. 不过,通读完整篇论文,会发现,Bigtable这个系统是建立在很多其他google的产品上的,如GFS.Chubby.GFS为Bigtable提…

本文是典型分布式系统分析系列的第四篇,主要介绍 Dynamo,一个在 Amazon 公司内部使用的去中心化的.高可用的分布式 key-value 存储系统. 在典型分布式系统分析系列的第一篇 MapReduce 中提出了本系列主要关心的问题: 系统在性能.可扩展性.可用性.一致性之间的衡量,特别是CAP 系统的水平扩展是如何实现的,是如何分片的 系统的元数据服务器的性能.可用性 系统的副本控制协议,是中心化还是去中心化 对于中心化副本控制协议,中心是如何选举的 系统还用到了哪些协议.理论.算法…

我们在前一章已经学习了HDFS: hadoop基础----hadoop理论(三)-----hadoop分布式文件系统HDFS详细解释 我们已经知道Hadoop=HDFS(文件系统,数据存储技术相关)+ MapReduce(数据处理). 本章就来学习MapReduce数据处理. MapReduce是什么 MapReduce是现今一个非常流行的分布式处理数据的编程模型.它被设计用于并行计算海量数据.第一个提出该技术框架的是Google公司,而Google的灵感则来自于函数式编程语言.如LISP, S…

1).MapReduce的概述 2).MapReduce 编程模型 3).MapReduce架构 4).MapReduce编程 Google MapReduce论文,论文发表于2004年 Hadoop MapReduce是Google MapReduce的克隆版 MapReduce优点:海量数据离线处理&易开发&易运行 Mapreduce缺点:式时流程计算 接下来是讲的是单节点 MapReduce编程模型 WordCount:统计文件中每个单词出现的次数 需求:求wc 1)文件内容小:sh…

Hadoop 新 MapReduce 框架 Yarn 详解: http://www.ibm.com/developerworks/cn/opensource/os-cn-hadoop-yarn/ Apache Hadoop于2005年推出,提供了核心的MapReduce处理引擎来支持大规模数据工作负载的分布式处理.7年后的今天,Hadoop正在经历着一次彻底检查,不仅支持MapReduce,还支持其他分布式处理模型. [编者按]成熟.通用让Hadoop深得大数据玩家喜爱,即使是在YARN出现之前…

前言 的一个渣渣程序猿一枚,因为个人工作,须要常常和hadoop打交道,可是自己之前没有接触过hadoop.所以算是边学边用,这个博客算是记录一下学习历程,梳理一下自己的思路,请各位看官轻拍.本博客大量复制了各路大神的博客,在此不一一列出来了.求各位大神见谅. 大量复制http://hadoop.apache.org/docs/r1.0.4/cn/index.html Hadoop简单介绍 Hadoop是Apache开源组织的一个分布式计算开源框架(http://hadoop.apache.or…

mr  计算框架 假如有三台机器 统领者master 01  02  03  每台机器都有过滤的应用程序 移动数据 01机== 300M  >mr 移动计算  java程序传递给各个机器(mr) 伪分布式安装 一个机器上,即当namenode,又当datanode,或者说即是jobtracker,又是tasktracker. 没有所谓的在多台机器上进行真正的分布式计算,故称为"伪分布式".(一台机器模拟多台linux机器) Hadoop2三大核心三大核心:HDFS文件存储.Map…