摘要我们已经设计和实现了Google File System，一个适用于大规模分布式数据处理相关应用的，可扩展的分布式文件系统。它基于普通的不算昂贵的硬件设备，实现了容错的设计，并且为大量客户端提供极高的聚合处理性能。我们的设计目标和上一个版本的分布式文件系统有很多相同的地方，我们的设计是依据我们应用的工作量以及技术环境来设计的，包括现在和预期的，都有一部分和早先的文件系统的约定有所不同。这就要求我们重新审视传统的设计选择，以及探索究极的设计要点。

{本文的翻译可能有不准确的地方,详细资料请参考原文.}摘要bigtable是设计来分布存储大规模结构化数据的，从设计上它可以扩展到上２^50字节，分布存储在几千个普通服务器上．Ｇoogle的很多项目使用ＢＴ来存储数据，包括网页查询，googleearth和google金融．这些应用程序对ＢＴ的要求各不相同：数据大小（从URL到网页到卫星图象）不同，反应速度不同（从后端的大批处理到实时数据服务）．对于不同的要求，ＢＴ都成功的提供了灵活高效的服务．在本文中，我们将描述ＢＴ的数据模型．这个数据模型让用户动态的控制数据的分布和结构．我们还将描述ＢＴ的设计和实现．

海量数据处理平台架构一般网站把用户的访问行为记录以apach日志的形式记录下来了，这些日志中包含了下面一些关键字段：client_ip,user_id,access_time,url,referer,status,page_size,agent因为需要统一对数据进行离线计算，所以常常把它们全部移到同一个地方。简单算了一下：（1）网站请求数：1kw/天（2）每天日志大小：450Byte/行*1kw=4.2G，（3）日志存储周期：2年一天产生4.5G的日志，2年需要4.2G*2*365=3.0T解决方案：为了方便系统命令查看日志，不压缩，总共需要3.0T的空间，刚好有一些2U的服务器，每台共1T的磁盘空间。

第3章：MapReduce—分布式计算系统3.1.MapReduce是什么？Python中的map和reduce如果我们把MapReduce拆开看，就是两个单词map和reduce。在本书中，map翻译为“映射”，reduce翻译为“归约”。这两个单词在有的编程语言中属于内置的两个函数。我们以Python语言举例，该语言中map、reduce属于内置函数。先看一下map函数的用法，如图5-2所示。图5-2在图5-2中，第一行表示定义一个列表变量，有5个元素。

分布式集群系统安装伪分布模式安装比较简单，集群模式是在伪分布模式基础上进行修改的，所以伪分布模式安装必须搞定。以下是操作步骤1.确定集群的结构由于SecondaryNameNode是执行合并任务的，内存占用特别大，所以单独一台大内存的节点。以上4个ip可以是单独的物理机，也可以是虚拟机。生产环境中，一般是物理机。假设各节点安装的linux版本完全一致。

VirtualBox号称是免费虚拟机软件中最强的，拥有丰富的特色和出色的性能，在虚拟机市场占用重要地位。我们选择它的理由是：*安装程序体积小。相对于同类产品VMWare的四五百兆的体积，VirtualBox只有几十兆的安装程序，安装完成后也只有120多兆，太小巧了。*功能简单实用。配置简单、克隆系统、共享文件、虚拟化等一样不缺*免费。这是最大的诱惑。

今天咱们学习下MapReduce模型。由于是本人是初次接触，不是很了解。所以，有任何问题，还望各位不吝批评指正。本文中，我会先用最最通俗的语言阐述什么是MapReduce，然后再摘自Google MapReduce中文版上的一些内容，以期对这个模型有个初步的了解与认识。ok，闲不多说，下面进入正题。

“SaaS时代的软件开发”专题活动邀请了阿里软件研究 院资深经理王安全老师作客51CTO嘉宾聊天室，向大家讲解SaaS应用开发对开发人员提出的新挑战，与网友深入探讨SaaS平台、Open API和编程语言方面的话题，带领大家走进SaaS开发。

Hadoop 是一个能够对大量数据进行分布式处理的软件框架。但是 Hadoop 是以一种可靠、高效、可伸缩的方式进行处理的。Hadoop 是可靠的，因为它假设计算元素和存储会失败，因此它维护多个工作数据副本，确保能够针对失败的节点重新分布处理。Hadoop 是高效的，因为它以并行的方式工作，通过并行处理加快处理速度。Hadoop 还是可伸缩的，能够处理 PB 级数据。此外，Hadoop 依赖于社区服务器，因此它的成本比较低，任何人都可以使用。

基于hadoop的云梯一群集已经达到了1400台服务器的规模，淘宝数据仓库的数据量已经达到了1PB（实际存储3PB）；B2B的数据仓库的数据量也已经达到了320TB，预计2011年底必然会达到1PB。越来越多的用户和业务数据被记录在案，10亿条记录，只能存放B2B中文站2天的页面曝光访问(CTR)记录。在这样一个数据不断膨胀的时代中，数据已经如洪水般汹涌泛滥。数据查找和调用困难，一些用户提出申请之后往往要等到第二天才能得知结果，直接影响到了用户满意度的提升和新业务的布局。在技术上，我们需要一个怎样的技术基础架构，才能够满足数据量的不断膨胀下的计算和存储需求。而当我们解决了最基础的数据量和计算能力这个温饱问题后，开始把目光移向数据服务、数据价值的时候，我们又需要怎样的技术基础架构，能够将如此海量的数据提供对外的服务，将我们对数据的认识直接转换为数据的产品并为我们的最终客户带来真正的价值？

Hadoop: A Software Framework for Data Intensive Computing Applications

Job – A “full program” - an execution of a Mapper and Reducer across a data set Task – An execution of a Mapper or a Reducer on a slice of data a.k.a. Task-In-Progress (TIP) Task Attempt – A particular instance of an attempt to execute a task on a machine

此文档是用户使用Hadoop集群或普通单机分布式文件存储系统（HDFS）开展工作的起点，尽管HDFS被设计成适应于许多环境，有用的HDFS知识能大大帮助我们优化配置及诊断具体集群的问题。HDFS是Hadoop应用使用的主要分布式存储器，HDFS集群主要由管理文件系统元数据的NameNode（名称节点）和存储实际数据的DataNode（数据节点）组成。HDFS架构指南详细途述了HDFS。

主要内容pig简介安装及工具用法pig基础概念pig常用操作pig内建函数广点通PB用法主要内容pig简介安装及工具用法pig基础概念pig常用操作pig内建函数广点通PB用法pig是什么？运行在Hadoop平台上的海量数据分析工具PigLatin语言和PigEnginepig名称的来历pig什么都吃，不管数据有没有结构化pig很温驯，数据处理流程很好控制pig随遇而安，不管数据在哪里都能处理pig开源项目现状当前版本

Hadoop基本概念，Hadoop的应用范围，Hadoop底层实现原理，Hive与数据分析，Hadoop集群管理典型的Hadoop离线分析系统架构。

1：大规模数据处理的问题1990年，一个普通的硬盘驱动器可存储1370MB的数据并拥有4.4MB/s的传输速度，所以，只需五分钟的时间就可以读取整个磁盘的数据。20年过去了，1TB级别的磁盘驱动器是很正常的，但是数据传输的速度却在100MB/s左右。所以它需要花两个半小时以上的时间读取整个驱动器的数据。从一个驱动器上读取所有的数据需要很长的时间，写甚至更慢。如何解决？一个很简单的减少读取时间的办法是同时从多个磁盘上读取数据。试想一下，我们拥有100个磁盘，每个存储百分之一的数据。如果它们并行运行，那么不到两分钟我们就可以读完所有的数据。2：Hadoop的由来谈到Hadoop就不得不提到Lucene和Nutch。

主库自动切换“漂移”——基于zookeeper分布式选举和一致性保证朱金清(穆公)mugong.zjq@taobao.com微博：suinking大纲背景基于zk的分布式选举切换的数据一致性保证zk的监控效果页面总结背景互联网应用以普通的PC服务器为主免费的开源软件:Linux平台、mysql分布式系统的本质困难Partialfailure部分故障如果要么一个都不坏，要么全坏，那处理简单多了无法及时准确定位出故障的原因背景-可靠性衡量可靠性指标。

本文以ZooKeeper3.4.3版本的官方指南为基础.补充一些作者运维实践中的要点，围绕ZK的部署和运维两个方面讲一些管理员需要知道的东西。

简介： Zookeeper分布式服务框架是Apache Hadoop的一个子项目，它主要是用来解决分布式应用中经常遇到的一些数据管理问题，如：统一命名服务、状态同步服务、集群管理、分布式应用配置项的管理等。本文将从使用者角度详细介绍Zookeeper的安装和配置文件中各个配置项的意义，以及分析Zookeeper的典型的应用场景（配置文件的管理、集群管理、同步锁、Leader选举、队列管理等），用Java实现它们并给出示例代码。

HBase – Hadoop Database，是一个高可靠性、高性能、面向列、可伸缩的分布式存储系统，利用HBase技术可在廉价PC Server上搭建起大规模结构化存储集群。 此外，Pig和Hive还为HBase提供了高层上图描述了Hadoop EcoSystem中的各层系统，其中HBase位于结构化存储层，Hadoop HDFS为HBase提供了高可靠性的底层存储支持，Hadoop MapReduce为HBase提供了高性能的计算能力，Zookeeper为HBase提供了稳定服务和failover机制。 语言支持，使得在HBase上进行数据统计处理变的非常简单。 Sqoop则为HBase提供了方便的RDBMS数据导入功能，使得传统数据库数据向HBase中迁移变的非常方便。