云计算背后的秘密-MapReduce

云计算环境下的大数据存储与处理随着互联网和数字化技术的快速发展，云计算成为越来越多企业和机构的首选。

在云计算环境下，数据的存储和处理已成为一项非常重要的任务。

特别是随着大数据时代的到来，存储和处理海量数据已经成为一个难题。

本文将探讨在云计算环境下的大数据存储与处理问题，并介绍一些最新的技术和方法。

一、大数据存储大数据的存储问题成为云计算环境下一个极其重要的任务。

传统的单机存储已经无法满足大数据存储的需求，因此大数据存储需要借助分布式存储技术。

1、分布式存储技术分布式存储是一种分布式系统，可以将数据存放在多个节点上，从而获得更好的数据可用性，更大的存储空间和更高的性能。

分布式存储用于处理大数据，解决数据中心存储问题，并支持不同应用程序对数据的获取和存储。

分布式存储的架构有多种，其中比较常见的是Hadoop分布式文件系统(HDFS)。

HDFS的存储是从一个文件克隆而来，分为块(block)并存储在不同的节点上，这些节点可以是物理机、虚拟机或容器。

每个块都有三个副本，这样可以保证数据的可靠性和可用性。

另一种常见的架构是Ceph，它采用了一种分布式对象存储(OSD)的架构，这使得Ceph可以存储大规模的数据并保障数据的安全性和可用性。

2、云存储技术云存储是一种基于云计算的存储技术，它允许用户使用服务提供商的云存储作为他们的在线储存空间。

云存储通常是一个元数据的结构，这样可以节省数据传输和存储空间。

用户可以在云存储服务中存储、检索和处理数据。

云存储还允许多个用户共同访问存储库，这样有效减少了数据的重复存储和传输。

常见的云存储技术包括Amazon S3、阿里云对象存储、腾讯云对象存储和百度云存储。

二、大数据处理大数据处理是指在大数据环境下，通过对数据进行采集、存储、处理、分析和应用，提供更优化的应用程序。

大数据处理可以帮助企业更好地预测市场趋势、提高产品质量、增强功能安全性和改进客户服务。

1、批处理批处理是对大数据最常使用的一种处理模式。

《三双鞋》:从公司文化到客户体验如果你正在思考如何为你所从事的服务型公司打造卓越的客户体验，你将发现这绝对是一本“干货”超多的书。

大概从2009年开始，向Zappos学习改善客户体验的现象引起了我的注意。

当时刚从中国传媒大学毕业的年轻人黄修源和几个同学创业，做了一个卖鞋的网站“番茄树”，这个网站在当时的电子商务圈里颇有一些影响，但后来停掉了。

转眼到了2010年，B2C大热。

我不断听到电子商务公司的创始人在谈论Zappos，包括此时也开始卖鞋的Vancl创始人陈年等。

于是，有了我对Zappos创始人谢家华《三双鞋》这本书的特别留意。

实际上，已经有许多电商创业者在学习这本书，那时还只有英文版《Delivering Happiness：A Path to Profits, Passion, and Purpose》。

有的创业者甚至将这本书视为很好的员工培训手册。

这本书为什么会在电商创业圈子这样流行？实际上，Zappos从纯粹的商业或者财务角度来看并不是最成功的——它没有独立上市，而是并入了亚马逊，创始人也没有风风光光地去“敲钟”和马上兑现个人财富。

这些可能对谢家华是一种遗憾，但对许多创业者来说，已经是一个足够经典和值得学习的故事。

因为他从1999年就开始做了，是先驱，而且走了一条和亚马逊不同的发展之路，并证明行之有效。

实践检验的“干货”如此说来，这本书在美国的畅销和在国内电商创业圈里的流行，其实主要来自它提供了一个新的观念，是过去的商业书籍中没有给出过，或者只是部分涉及却没有系统地用商业实践验证的认识：“随着互联网把大家联系在一起，企业正在不可抗力的作用下变得越来越透明化。

一个不愉快的客户或者一个不满的员工可以在博客上写出在这个公司的不良体验，然后这个故事就可以通过电子邮件或微博等工具像野火般蔓延开来。

好消息是，优质的体验也能通过相同的途径传播开，瞬间做到被数以百万计的人阅读。

最根本的问题是，你不可能把每一个接触点都预见到。

MapReduce工作原理1 MapReduce原理（一）1.1 MapReduce编程模型MapReduce采用"分而治之"的思想，把对大规模数据集的操作，分发给一个主节点管理下的各个分节点共同完成，然后通过整合各个节点的中间结果，得到最终结果。

简单地说，MapReduce 就是"任务的分解与结果的汇总"。

在Hadoop中，用于执行MapReduce任务的机器角色有两个：一个是JobTracker；另一个是TaskTracker，JobTracker是用于调度工作的，TaskTracker是用于执行工作的。

一个Hadoop集群中只有一台JobTracker。

在分布式计算中，MapReduce框架负责处理了并行编程中分布式存储、工作调度、负载均衡、容错均衡、容错处理以及网络通信等复杂问题，把处理过程高度抽象为两个函数：map和reduce，map负责把任务分解成多个任务，reduce负责把分解后多任务处理的结果汇总起来。

需要注意的是，用MapReduce来处理的数据集（或任务）必须具备这样的特点：待处理的数据集可以分解成许多小的数据集，而且每一个小数据集都可以完全并行地进行处理。

1.2 MapReduce处理过程在Hadoop中，每个MapReduce任务都被初始化为一个Job，每个Job又可以分为两种阶段：map阶段和reduce阶段。

这两个阶段分别用两个函数表示，即map函数和reduce函数。

map函数接收一个<key,value>形式的输入，然后同样产生一个<key,value>形式的中间输出，Hadoop函数接收一个如<key,(list of values)>形式的输入，然后对这个value集合进行处理，每个reduce产生0或1个输出，reduce的输出也是<key,value>形式的。

一切都是从最上方的user program开始的，user program链接了MapReduce库，实现了最基本的Map函数和Reduce函数。

云计算中的网络拓扑设计随着信息技术的快速发展，云计算作为一种新兴的信息技术架构，已经被广泛采用。

在云计算环境中，网络拓扑设计是至关重要的，因为它决定了系统性能、安全性和可扩展性。

本文将深入探讨云计算中的网络拓扑设计。

一、云计算网络拓扑设计的概述网络拓扑设计是云计算的核心组成部分，它定义了网络设备的连接方式和数据流动的路径。

在云计算网络拓扑设计中，通常需要考虑以下几个因素：高性能、高可用性、可扩展性、安全性以及易管理性。

二、云计算网络拓扑设计的主要类型1、星型拓扑：在星型拓扑中，所有的计算节点都直接连接到一个中心节点。

这种拓扑结构的优点是易于扩展和维护，但是如果中心节点出现故障，整个系统可能会受到影响。

2、网状拓扑：在网状拓扑中，每个计算节点都直接连接到其他所有节点。

这种拓扑结构提供了最高的连通性，但是需要更多的网络资源。

3、树状拓扑：树状拓扑是一种混合型拓扑，它结合了星型和网状拓扑的特点。

在树状拓扑中，一组计算节点连接到一个或多个父节点，形成层次结构。

4、云状拓扑：云状拓扑是一种非常灵活的拓扑结构，它允许计算节点动态地加入和离开网络。

这种拓扑结构非常适合于云计算环境，因为它可以有效地利用网络资源。

三、云计算网络拓扑设计的关键技术1、虚拟化：通过虚拟化技术，可以将物理网络资源划分为多个虚拟网络资源，从而提高网络资源的利用率。

2、负载均衡：通过负载均衡技术，可以将数据流量分配到最合适的计算节点上，从而提高系统的整体性能。

3、容错技术：在云计算环境中，容错技术是必不可少的。

通过容错技术，可以在某个节点发生故障时，保证整个系统的正常运行。

4、网络流量控制：在云计算环境中，网络流量控制是至关重要的。

通过合理的流量控制策略，可以避免网络拥堵和延迟，从而提高系统的性能。

四、总结在云计算环境中，网络拓扑设计是一项至关重要的任务。

通过合理的网络拓扑设计，可以提高系统的性能、安全性和可扩展性。

在未来的发展中，随着云计算技术的不断演进和应用场景的不断变化，网络拓扑设计将会有更多的创新和进步。

Hadoop的两大核心技术HDFS和MapReduce作者：李港刘玉程来源：《电子技术与软件工程》2018年第07期摘要本文主要介绍分布式处理框架Hadoop的两大核心技术HDFS和MapReduce，使读者对Hadoop框架有一个基本的了解。

【关键词】Hadoop HDFS MapReduce 分布式数据存储分布式数据处理2008年9月4日《自然》（Nature）杂志刊登了一个名为“Big Data”的专辑，大数据这个词汇开始逐渐进入大众的视野，云计算、大数据、物联网技术的普及人类社会迎来了第三次信息化的浪潮，数据信息也在各行各业中呈现爆炸式的增长。

根据全球互联网中心数据，到2020年底，全球的数据量将达到35ZB，大数据时代正式到来了，大数据的4V特性：多样化（ Variety）、快速化（Velocity）、大量化（ Volume）、价值密度低（Value）使得对大数据的存储和处理显得格外重要，Google、Microsoft包括国内的阿里巴巴、百度、腾讯等多家互联网企业的巨头都在使用分布式处理软件框架--Hadoop平台。

1 Hadoop平台简述Hadoop是Apache基金会旗下的开源分布式计算平台，为用户提供了系统底层透明的分布式基础架构。

随着大数据相关技术的发展，Hadoop已发展成为众多子项目的集合，包括MapReduce. HDFS. HBase. ZooKeeper.Pig、Hive、Sqoop等子项目。

HDFS是Hadoop集群中最基础的部分，提供了大规模的数据存储能力;MapReduce将对数据的处理封装为Map和Reduce两个函数，实现了对大规模数据的处理;HBase （HadoopDatabase）是一个分布式的、面向列数据的开源数据库，适合于大规模非结构化数据的存储Zookeeper提供协同服务，实现稳定服务和错误恢复;Hive作为Hadoop上的数据仓库;Pig 是基于Hadoop的大规模数据分析平台，提供类似SQL的查询语言Pig Latin; Sqoop主要用来在Hadoop和关系数据库之间交换数据。

1、谈谈你所理解的什么是云计算？云计算就是基于互联网的计算，它能像电网供电一样，按需把共享的资源、软件和信息提供给计算机和其他设备云计算是一种商业计算模型，它将计算任务分布在大量计算机构成的资源池上，使用户能够按需获取计算力、存储空间和信息服务云计算是一个提供便捷的可通过网络访问的一个可定制的计算资源共享池能力的模式（计算资源包括网络、服务器、存储、应用和服务）；这些资源能够快速部署，并只需要很少的管理工作或与服务提供商很少的交互云计算就是将信息技术作为服务的一种计算供应和消费方式用户消费服务云计算服务提供商提供服务2、解释云计算的SPI服务模型，公有云，私有云，混合云。

云计算是通过共享资源池的方式来提高资源利用率的，根据资源池中资源的类别，将云计算服务模型分为：基础设施即服务(Infrastructure as a Service，IaaS)平台即服务(Platform as a Service，Paas)软件即服务(Software as a Service，Saas)根据云计算服务的用户对象范围的不同，将云计算部署模式分为：公有云、私有云、混合云公共云适用于Internet上的任何人任何用户均可签名以使用公共云（如Microsoft Windows Azure）用户无须前提的大量投资与漫长建设过程由于应用和数据不存储在用户自己的数据中心，因此用户对其安全、隐私等问题存在一定的担心，尤其是对于大型企业和政府部门公有云的可用性不受使用者控制，存在一定的不确定性相关技术与法规的完善用户观念与意识的转变“将前期的资本投资转变为运营费用”私有云（私有云）是一种专有云环境，仅为数量有限的用户提供云服务私有云通常位于防火墙后面您自己的数据中心内，为企业内部网络提供服务，优势是数据安全性、系统可用性等可由自己控制大量前期投资（数据中心）规模小机构应用云计算相关技术来提高自身信息服务效率的一种方式混合云既使用公有云服务，也使用私有云服务3、结合课程内容与网络上的资料，解释各种类型虚拟化技术，比较计算机虚拟化的两种典型体系架构。

Google云计算的关键技术（一）Google云计算的关键技术主要包括：Google文件系统GFS、分布式计算编程模型MapReduce、分布式锁服务Chubby和分布式结构化数据存储系统BigTable等。

其中：1）GFS提供了海量数据存储和访问的能力；2）MapReduce使得海量信息的并行处理变得简单易行；3）Chubby保证了分布式环境下并发操作的同步问题；4）BigTable使得海量数据的管理和组织十分方便。

●GFSGFS是一个面向海量数据密集型应用的、可伸缩的分布式文件系统，它为Google云计算提供了海量存储的能力，处于整个Google云计算技术体系的最底层。

GFS使用廉价的商用机器构建分布式文件系统，将容错的任务交由文件系统来完成，利用软件的方法解决系统可靠性的问题，不但使得存储的成本成倍下降，更是很好地在频繁的故障中确保了数据存储的安全和数据存储服务的连续性，从整体上确保了整个系统的可靠性，进而可以为大量客户机提供高性能的服务。

一、架构一个GFS集群包含一个单独的Master逻辑节点、多台Chunk服务器，并且同时被多个客户端访问，如下图所示。

GFS存储的文件都被分割成固定大小的Chunk。

在Chunk创建的时候，Master服务器会给每个Chunk分配一个不变的、全球唯一的64位的Chunk标识。

Chunk服务器把Chunk以linux文件的形式保存在本地硬盘上，并且根据指定的Chunk标识和字节范围来读写块数据。

出于可靠性的考虑，每个块都会复制到多个块服务器上。

缺省情况下，我们使用3个存储复制节点，不过用户可以为不同的文件命名空间设定不同的复制级别。

Master节点管理所有的文件系统元数据，在逻辑上只有一个。

这些元数据包括名字空间、访问控制信息、文件和Chunk的映射信息、以及当前Chunk的位置信息；Master节点还管理着系统范围内的活动，比如Chunk在Chunk服务器之间的迁移等。

MapReduce⼯作原理图⽂详解前⾔：MapReduce是⼀种编程模型，⽤于⼤规模数据集（⼤于1TB）的并⾏运算。

概念"Map（映射）"和"Reduce（归约）"，和它们的主要思想，都是从函数式编程语⾔⾥借来的，还有从⽮量编程语⾔⾥借来的特性。

它极⼤地⽅便了编程⼈员在不会分布式并⾏编程的情况下，将⾃⼰的程序运⾏在上。

当前的软件实现是指定⼀个Map（映射）函数，⽤来把⼀组键值对映射成⼀组新的键值对，指定并发的Reduce（归约）函数，⽤来保证所有映射的键值对中的每⼀个共享相同的键组。

呵呵，下⾯我们进⼊正题，这篇⽂章主要分析以下两点内容：⽬录：1.MapReduce作业运⾏流程2.Map、Reduce任务中Shuffle和排序的过程正⽂：1.MapReduce作业运⾏流程下⾯贴出我⽤visio2010画出的流程⽰意图：流程分析：1.在客户端启动⼀个作业。

2.向JobTracker请求⼀个Job ID。

3.将运⾏作业所需要的资源⽂件复制到HDFS上，包括MapReduce程序打包的JAR⽂件、配置⽂件和客户端计算所得的输⼊划分信息。

这些⽂件都存放在JobTracker专门为该作业创建的⽂件夹中。

⽂件夹名为该作业的Job ID。

JAR⽂件默认会有10个副本（mapred.submit.replication属性控制）；输⼊划分信息告诉了JobTracker应该为这个作业启动多少个map任务等信息。

4.JobTracker接收到作业后，将其放在⼀个作业队列⾥，等待作业调度器对其进⾏调度（这⾥是不是很像微机中的进程调度呢，呵呵），当作业调度器根据⾃⼰的调度算法调度到该作业时，会根据输⼊划分信息为每个划分创建⼀个map任务，并将map任务分配给TaskTracker执⾏。

对于map和reduce任务，TaskTracker根据主机核的数量和内存的⼤⼩有固定数量的map 槽和reduce槽。