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云計(jì)算概念與現(xiàn)狀 云計(jì)算的定義 Google云計(jì)算關(guān)鍵技術(shù) Google文件系統(tǒng)GFS(Google File System) 并行數(shù)據(jù)處理MapReduce 結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)表BigTable 分布式鎖管理Chubby Google云計(jì)算原理 分布式文件系統(tǒng)GFS Google File System Google設(shè)計(jì)GFS的動(dòng)機(jī) Google需要一個(gè)支持海量存儲(chǔ)的文件系統(tǒng) 購置昂貴的分布式文件系統(tǒng)與硬件？ Google設(shè)計(jì)GFS的動(dòng)機(jī) 為什么不使用當(dāng)時(shí)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(fù)載，不同的設(shè)計(jì)優(yōu)先級(jí)（廉價(jià)、不可靠的硬件） 需要設(shè)計(jì)與Google應(yīng)用和負(fù)載相符的文件系統(tǒng) GFS的假設(shè)與目標(biāo) 硬件出錯(cuò)是正常而非異常 系統(tǒng)應(yīng)當(dāng)由大量廉價(jià)、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(fù)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(jī)讀寫 數(shù)據(jù)寫主要是“追加寫”，“插入寫”非常少 需要存儲(chǔ)大尺寸的文件 存儲(chǔ)的文件尺寸可能是GB或TB量級(jí)，而且應(yīng)當(dāng)能支持存儲(chǔ)成千上萬的大尺寸文件 GFS的設(shè)計(jì)思路 將文件劃分為若干塊（Chunk）存儲(chǔ) 每個(gè)塊固定大�。�64M） 通過冗余來提高可靠性 每個(gè)數(shù)據(jù)塊至少在3個(gè)數(shù)據(jù)塊服務(wù)器上冗余 數(shù)據(jù)塊損壞概率？ 通過單個(gè)master來協(xié)調(diào)數(shù)據(jù)訪問、元數(shù)據(jù)存儲(chǔ) 結(jié)構(gòu)簡單，容易保持元數(shù)據(jù)一致性 無緩存 Why? GFS的架構(gòu) 單一Master， 若干ChunkServer 單一Master問題 分布式系統(tǒng)設(shè)計(jì)告訴我們： 這是單點(diǎn)故障 這是性能瓶頸 GFS的解決辦法 單點(diǎn)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(diǎn)的任務(wù) 存儲(chǔ)元數(shù)據(jù) 文件系統(tǒng)目錄管理與加鎖 與ChunkServer進(jìn)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(fù)制及負(fù)載均衡 對ChunkServer的空間使用和訪問速度進(jìn)行負(fù)載均衡，平滑數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和訪問請求的負(fù)載 對數(shù)據(jù)塊進(jìn)行復(fù)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(fù)制操作 Master節(jié)點(diǎn)的任務(wù) 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(gòu)的特點(diǎn) 采用中心服務(wù)器模式 可以方便地增加Chunk Server Master掌握系統(tǒng)內(nèi)所有Chunk Server的情況，方便進(jìn)行負(fù)載均衡 不存在元數(shù)據(jù)的一致性問題 GFS架構(gòu)的特點(diǎn) 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(fù)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(gè)Chunk讀取頻繁，文件系統(tǒng)具有Cache 從可行性看，Cache與實(shí)際數(shù)據(jù)的一致性維護(hù)也極其復(fù)雜 GFS架構(gòu)的特點(diǎn) 在用戶態(tài)下實(shí)現(xiàn) 直接利用Chunk Server的文件系統(tǒng)存取Chunk，實(shí)現(xiàn)簡單 用戶態(tài)應(yīng)用調(diào)試較為簡單，利于開發(fā) 用戶態(tài)的GFS不會(huì)影響Chunk Server的穩(wěn)定性 提供專用的訪問接口 未提供標(biāo)準(zhǔn)的POSIX訪問接口 降低GFS的實(shí)現(xiàn)復(fù)雜度 GFS的容錯(cuò)方法 GFS的容錯(cuò)機(jī)制 Chunk Server容錯(cuò) 每個(gè)Chunk有多個(gè)存儲(chǔ)副本（通常是3個(gè)），分別存儲(chǔ)于不通的服務(wù)器上 每個(gè)Chunk又劃分為若干Block（64KB），每個(gè)Block對應(yīng)一個(gè)32bit的校驗(yàn)碼，保證數(shù)據(jù)正確（若某個(gè)Block錯(cuò)誤，則轉(zhuǎn)移至其他Chunk副本） GFS的性能 Google云計(jì)算原理 并行數(shù)據(jù)處理模型MapReduce 并行計(jì)算基礎(chǔ) 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(gè)月就翻一番，同時(shí)性能也提升一倍 并行計(jì)算基礎(chǔ) “免費(fèi)的性能大餐”？ Andy given， and Bill taken away 軟件算法、數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)似乎不再重要，因?yàn)樘幚砥餍阅懿粩嗵嵘?并行計(jì)算基礎(chǔ) 摩爾定律正在走向終結(jié)… 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(shù)，電子泄漏問題 CPU主頻已達(dá)3GHz時(shí)代，難以繼續(xù)提高 散熱問題（發(fā)熱太大，且難以驅(qū)散） 功耗太高 并行計(jì)算基礎(chǔ) 在多核時(shí)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(shè)計(jì)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(xí)慣 并行計(jì)算基礎(chǔ) 串行編程 早期的計(jì)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(jī)器里，程序從開始到結(jié)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(shí)運(yùn)行，這些CPU可以存在于單臺(tái)機(jī)器中，也可以存在于多臺(tái)機(jī)器上，它們通過連接起來共同運(yùn)作 并行計(jì)算基礎(chǔ) 什么樣的問題適合并行計(jì)算？ 斐波那契序列(Fibonacci)的計(jì)算？ 并行計(jì)算基礎(chǔ) 什么樣的問題適合并行計(jì)算？ 如果有大量結(jié)構(gòu)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(shè)法使這道處理變成并行 為什么需要MapReduce？ 計(jì)算問題簡單，但求解困難 待處理數(shù)據(jù)量巨大（PB級(jí)），只有分布在成百上千個(gè)節(jié)點(diǎn)上并行計(jì)算才能在可接受的時(shí)間內(nèi)完成 如何進(jìn)行并行分布式計(jì)算？ 如何分發(fā)待處理數(shù)據(jù)？ 如何處理分布式計(jì)算中的錯(cuò)誤？ 為什么需要MapReduce？ MapReduce 一個(gè)軟件架構(gòu)，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(yùn)算 MapReduce實(shí)現(xiàn)了Map和Reduce兩個(gè)功能 Map把一個(gè)函數(shù)應(yīng)用于集合中的所有成員，然后返回一個(gè)基于這個(gè)處理的結(jié)果集 Reduce對結(jié)果集進(jìn)行分類和歸納 Map()和 Reduce() 兩個(gè)函數(shù)可能會(huì)并行運(yùn)行，即使不是在同一的系統(tǒng)的同一時(shí)刻 MapReduce示例：單詞計(jì)數(shù) 案例：單詞記數(shù)問題(Word Count) 給定一個(gè)巨大的文本（如1TB），如何計(jì)算單詞出現(xiàn)的數(shù)目？ MapReduce示例：單詞計(jì)數(shù) 使用MapReduce求解該問題 定義Map和Reduce函數(shù) MapReduce示例：單詞計(jì)數(shù) 使用MapReduce求解該問題 Step 1: 自動(dòng)對文本進(jìn)行分割，形成初始的cZI紅軟基地

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