云计算技术发展及应用概述 Google/Hadoop云计算架构 “大云”计划及进展状况

摘要MapReduce是一个编程模型,和处理,产生大数据集的相关实现.用户指定一个map函数处理一个key/value对,从而产生中间的key/value对集.然后再指定一个reduce函数合并所有的具有相同中间key的中间value.下面将列举许多可以用这个模型来表示的现实世界的工作.以这种方式写的程序能自动的在大规模的普通机器上实现并行化.

首先，BigTable 从 2004 年初就开始研发了，到现在为止已经用了将近8个月。（2005年2月）目前大概有100个左右的服务使用BigTable，比如： Print,Search History,Maps和 Orkut。根据Google的一贯做法，内部开发的BigTable是为跑在廉价的PC机上设计的。BigTable 让Google在提供新服务时的运行成本降低，最大限度地利用了计算能力。BigTable 是建立在 GFS ，Scheduler ，Lock Service 和 MapReduce 之上的。

GFS是一个可扩展的分布式文件系统，用于大型的、分布式的、对大量数据进行访问的应用。它运行于廉价的普通硬件上，但可以提供容错功能。它可以给大量的用户提供总体性能较高的服务。

OpenStack既是一个社区，也是一个项目和一个开源软件，它提供了一个部署云的操作平台或工具集。其宗旨在于，帮助组织运行为虚拟计算或存储服务的云，为公有云、私有云，也为大云、小云提供可扩展的、灵活的云计算。1.OpenStack是什么OpenStack既是一个社区，也是一个项目和一个开源软件，它提供了一个部署云的操作平台或工具集。

在windows上建立hadoop-eclipse开发环境

分布式开发框架纽约证券交易所每天产生1TB的交易数据社交网站facebook的主机存储着约10亿张照片，占据PB级存储空间互联网档案馆存储着约2PB数据，并以每月至少20TB的速度增长。瑞士日内瓦附近的大型强子对撞机每年产生约15PB的数据。这样的数据该怎么存储和读取？Facebook的服务器大概1万台，按照oracle的标准10g版本计算大约需要21亿元Hadoop一个分布式系统基础架构，由Apache基金会开发。用户可以在不了解分布式底层细节的情况下，开发分布式程序。充分利用集群的威力高速运算和存储。Hadoop是项目的总称，主要是由分布式存储（HDFS）、分布式计算（MapReduce）组成。Hadoop程序目前只能运行在Linux系统上，window上运行需要安装其他插件，安装过程见《hadoop安装说明.docx》。可扩展：不论是存储的可扩展还是计算的可扩展都是Hadoop的设计根本。

本文以安装和使用hadoop-0.20.2为例。 PasswordAuthenticationnoAuthorizedKeysFile.ssh/authorized_keys三台机器都要如上配置！下面可以通过SSH命令试试是否可以无密码登陆。最好先重新启动下命令：[root@hadoop1root]$servicesshdrestart[root@hadoop1root]$sshhadoop2如果可以无密码登陆，即成功！JDK安装本集群安装jdk1.6.0_24版本,直接放置在root下。以下的配置三台电脑均相同。通过windows中的SSHsecureshell软件将jdk-6u24-linux-rpm.bin安装包传送到三台机器。通过授权、安装命令安装jdk[root@hadoop1root]$chmod+xjdk-6u24-linux-rpm.bin[root@hadoop1root]$./jdk-6u24-linux-rpm.bin等待一段时间，提示回车的时候，按下回车，一会自动打开jdk的网页介绍。3.配置jdk文件，在/etc/profile中配置环境变量如下：exportJAVA_HOME=”/usr/java/jdk1.6.0_24”exportPATH=”$PATH:$JAVA_HOME/bin:$JAVA_HOME/jre/bin:”exportCLASSPATH=”$CLASSPATH:$JAVA_HOME/lib:$JAVA_HOME/jre/lib”exportHADOOP_HOME=”/root/hadoop-0.20.2”//提前配置好省的麻烦。。。4.测试。建立个test.ja

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需在服务器端启动MetaStoreServer，客户端利用 Thrift 协议通过MetaStoreServer 访问元数据库

用户接口，包括 CLI（hive shell），JDBC/ODBC，WebUI •元数据存储，通常是存储在关系数据库如 mysql, derby 中 •解释器、编译器、优化器、执行器 •Hadoop：用 HDFS 进行存储，利用 MapReduce 进行计算

Java最好有些基础，一般水平关系数据库sqlHadoop介绍核心组件：HDFS：分布式存储系统Mapreduce：分布式计算模块分布式：廉价小型机通常一台几千元8G内存5T磁盘Namenodemaster集群主机器负责集群的统一管理和调度，作业分发和收集JobTracker作业分发和收集Datanodeslave机，主要接收namenode任务进行运算处理，输出结果给namenodeTaskTracker作业接收和输出本地服务器几百万一台10T

Cloudera 公司主是一家提供 Hadoop 以及基于 Hadoop 软件的服务商. Cloudera 针对Hadoop的官方版本做了很多集成以及补丁修复工作. 并且一个发布下的所有基于 Hadoop 的软件之间的版本依赖已经经过了大量测试, 可以说是一个比较省心的版本. 同时简化了对其他组件的整合安装。是目前企业里用的最多的发行版本。

Cloudera Manager 安装和环境熟悉

Cloudera Manager （简称CM）用于管理CDH4集群，可进行节点安装、配置、服务配置等，提供Web窗口界面提高了Hadoop配置可见度，而且降低了集群参数设置的复杂度。

TwitterStorm简介为什么选择Twitter Storm在过去的十年里，数据处理发生了革命性的变化：MapReduce，Hadoop，以及相关的技术使我们可以存储和处理以前不可想象的大规模的数据。很遗憾，这些数据处理系统都不是实时系统，而且也根本没办法把Hadoop变成一个实时系统；实时数据处理和批处理的许多要求在根本上有很大不同。

Windows下编译hadoop_eclipse插件步骤.

Paxos的理解困境Paxos究竟在解决什么问题？Paxos如何在分布式存储系统中应用？Paxos算法的核心思想是什么？第一阶段在做什么？第二阶段在做什么？Paxos和分布式存储系统Paxos用来确定一个不可变变量的取值取值可以是任意二进制数据一旦确定将不再更改，并且可以被获取到（不可变性、可读取性）在分布式存储系统中应用Paxos数据本身可变，采用多副本进行存储。

什么是 MapReduce   Hadoop Map/Reduce是一个使用简易的软件框架，基于它写出来的应用程序能够运行在由上千个商用机器组成的大型集群上，并以一种可靠容错的方式并行处理上T级别的数据集。

第一部分：Hadoop 计算框架的特性 什么是数据倾斜 •由于数据的不均衡原因，导致数据分布不均匀，造成数据大量的集中到一点，造成数据热点 Hadoop框架的特性 •不怕数据大，怕数据倾斜 •jobs数比较多的作业运行效率相对比较低，比如即使有几百行的表，如果多次关联多次汇总，产生十几个jobs，耗时很长。原因是map reduce作业初始化的时间是比较长的 •sum,count,max,min等UDAF，不怕数据倾斜问题,hadoop在map端的汇总合并优化，使数据倾斜不成问题