当前位置：文档之家 › 云计算和大数据技术-概念应用与实战PPT第6章

云计算和大数据技术-概念应用与实战PPT第6章

  • 格式：pptx
  • 大小：843.21 KB
  • 文档页数：58

下载文档原格式

  / 58

合集下载

大数据与云计算PPT课件

大数据与云计算PPT课件
• 当某虚拟机用户需求变化时，物理服务器的资源可以自动扩展。
. 2021/1/22
16 16
弹性化和可扩展性
• 弹性化是云计算的重要特征，计算资源弹性化可以使云环境的计 算能力随着用户需求变化而增加或减少。
• 水平扩展
• 向外扩展 Scale out—增加资源 • 向内收缩 Scale in—减少资源
Windows Azure Google App Engine MapReduce
计算服务
存储服务
Computing Service
Storage Service
虚拟化
物理资源
. 2021/1/22
20 20
云服务应用的部署模型
• 公有云 Public cloud • 私有云 Private cloud • 社区云 Community cloud • 混合云 Hybrid cloud
• 垂直扩展
• 向上扩展 Scale up—提升CPU和内存 • 向下收缩 Scale down –降低CPU和内存
. 2021/1/22
云服务器
17 17
面向服务 Service Orientation
• 云计算的独特特征是服务导向或面向服务，就是将 计算和存储资源作为服务供用户使用
• 服务的收费方式是谁使用谁付钱，例如： • 付使用存储服务的费用 • 付使用CPU的费用 • 付使用数据库软件的费用 • 用户不拥有这些资源，因此不需维护它们
. 2021/1/22
21 21
大纲
大数据与云计算 云计算大数据平台与技术创新 大数据平台产业化与应用案例
.
22
22
挑战性的技术问题
病人健康 1. Patient 医疗数据 Information

物联网技术及应用6.云计算与大数据

物联网技术及应用6.云计算与大数据

6.2.3 云计算的类型
云计算是一种计算资源的网络应用和服务模式，通常有3种基本类型，即公有云、私有 云和混合云。
企业
服务
服务
服务
传统IT系统
服务 私有云
公共云
混合云
图5-17 云计算模式示意图
➢ 公有云：企业通过自己的基础设施直 接向大众或者大行业提供的云服务。 目前，典型的公有云有微软的 Windows Azure Platform、亚马逊的 AWS、，以及国内的阿 里巴巴、用友和伟库网等。
✓云中心和云终端各司其职，各尽所能，从而 达到快捷高效。
✓总体来说，物联网边缘计算具有增加数据安 全性和应用性、降低运营成本、提高业务效 率和可靠性，增强无线通信的可扩展性等优 势。
物联网技术及应用
6.3.3 边缘计算的意义
➢减少网络等待时间，弥补云计算的远 端延迟。
➢充分利用空闲资源
➢节省云端能源消耗
能力也可作为一种商品通过互联网进行流通。这种服务主要分为三种形式：
✓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）
物联网技术及应用
➢ 私有云：企业自己使用的云，将云基 础设施与软硬件资源创建在防火墙内， 以供企业内各部门和分支机构共享的 数据资源。
➢ 混合云：企业提供给自己和客户共同 使用的云，它所提供的服务既可以供 别人使用，也可以供自己使用。
物联网技术及应用
2015-2021年我国云计算整体市场规模统计及增长情况：
图6-2 公有云市场统计
✓相对于云计算，边缘计算在降低数据传输延时、缓解网络拥堵、降低网络能耗以 及隐私保护等方面都有了很大提升。

精品课件-云计算与大数据-第6章 云计算应用

精品课件-云计算与大数据-第6章 云计算应用

6.2.2 云计算助力移动互联网 1. 移动互联网的“端”、“管”、“云” 云生态系统将从“端”、“管”、“云”这3个层而展开。“端”指的
是接入终 端设备，“管”指的是信息传输管道，“云”指的是服务提供网络。
具体 到移动互联网而言，“端”指的是手机、MID等移动接入终端设备，“ 管”指的是（宽带）无线网络，“云”指的是提供各种服和应用的内
6.3.3 IBM云计算BlueCloud方案 IBM的BlueCloud方案提供了先进的企业基础架构管理平台 ，它能够实现硬件和软件资源的统一管理、统一分配、统一 部署、统一监控和统一备份，从而降低成本，加速企业创新。
6.3.4 Oracle云计算方案
6.3.5 微软云计算Windows Azure方案 微软的云计算战略有3个典型特点，即软件+服务、平台战略 和自由选择。 1）软件+服务
• ②用户可以选择微软的不同云服务。 • ③无论用户需要的是SaaS、PaaS还是IaaS，微软都有丰富的
服务供其选择。
2. 微软云计算参考框架
6.3.6 Platform云计算方案
• Platform Computing（以下简称Platform）是全球领先的集 群、网格、云中间件和云管理平台提供商，致力于帮助客户 以经济、高效的方式管理、分配和使用计算资源，为企业的 业务创新和发展提供全面支持。
应用层包括应用基础设施/中间件和各种物联网应用。应用基础 设施/中间件为物联网应用提供信息处理、计算等通用基础服务设施、 能力及资源调用接口，以此为基础实现物联网在众多领域的各种应用。
1.物联网技术体系 物联网涉及感知、控制、网络通信、微电子、计算机、软件、嵌 入式系统、微机电等技术领域，因此，物联网涵盖的关键技术也 非常多，为了系统分析和理解物联网的技术体系，现将物联网技 术分为感知关键技术、网络通信关键技术、应用关键技术、共性 技术和支撑技术。

云计算与大数据精品PPT课件

云计算与大数据精品PPT课件
阿里云
• 云计算身边案例
我们常用的云盘
金山快盘、联想网盘、华为网盘 （原DBanT盘（金山网络出品）、 云诺（YUNIO）、 EverBox（盛大网盘）、微软skydrive、迅载网盘、网丫场 、PocketDisk启明网盘、抽屉网盘、 网易网盘、iBoxFile、WebDisk、126网 盘、139邮箱网盘、网盘卡卡网盘、16密盘、永硕E盘、 QQ随身盘、265网 络硬盘vdisk、纳米盘、同步盘、TOM网盘、uc网盘、51网盘、99盘、速度盘 、 凯备份等。 有些是完全免费的，有些是收费兼免费的，用户可根据需要选用。提供下载 收益 的：珍宝网盘，千军万马网盘、城通网盘。用户在选用网盘时应当慎重 ，因为一些免费网盘的存活期比较短。用户重要的文件资料最好不要放在网 盘里，以免网盘提供商停止服务后，造成用户文件永久性的丢失。
云计算和大数据
云计算
• 什么是云计算
云计算（英语：Cloud Computing），是一种基于互联网的计算方式，通过这种方 式，共享的软硬件资源和信息可以按需求提供给计算机和其他设备。 云是网络、互联网的一种比喻说法。过去在图中往往用云来表示电信网，后来也用 来表示互联网和底层基础设施的抽象。云计算是继1980年代大型计算机到客户端服务器的大转变之后的又一种巨变。用户不再需要了解“云”中基础设施的细节，不 必具有相应的专业知识，也无需直接进行控制。 云计算描述了一种基于互联网的新的IT服务增加、使用和交付模式，通常涉及通过 互联网来提供动态易扩展而且经常是虚拟化的资源，它意味着计算能力也可作为一 种商品通过互联网进行流通。
云计算和大数据
大数据
• 什么是大数据
大数据（Big Data）又称为巨量资料，指需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察力 和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。“大数据”概念最早由维克托·迈尔· 舍恩伯格和肯尼斯·库克耶在编写《大数据时代》中提出，指不用随机分析法（抽样调查） 的捷径，而是采用所有数据进行分析处理。大数据有4V特点，即Volume（大量）、 Velocity（高速）、Variety（多样）、Value（价值）。

云计算实战电子教学课件

云计算实战电子教学课件

第一章 云计算与 AWS
PaaS 的特点如下:
►它基于虚拟化技术，这意味着随着业务的变化，资源可以轻松扩展或缩小 ►提供各种服务以协助开发、测试和部署应用程序 ►许多用户可以访问相同的开发应用程序
1.1 云计算的概念 1.1.2 云计算的服务形式（IaaS、PaaS 和 SaaBiblioteka ）第一章 云计算与 AWS
1.2 云计算的发展和优势 1.2.1 云计算的演化发展
第一章 云计算与 AWS
4.云计算阶段：
云计算的核心与效用计算和网格计算非常类似，也是希望 IT 技术能像使用电力 那样方便，并且成本低廉。但与效用计算和网格计算不同的是，在需求方面已经有了 一定的规模，同时在技术方面也已经基本成熟。
1.2 云计算的发展和优势
1.2.2 云计算的优势
1．按需分配，按用量付费 2．弹性容量 3．提高速度和灵活性 4．全球性覆盖
第一章 云计算与 AWS
1.2 云计算的发展和优势 1.2.2 云计算的优势
第一章 云计算与 AWS
1．按需分配，按用量付费
如果建立本地基础设施或数据中心，不仅耗时长、成本高，而且需要订 购、付款、安装和配置昂贵的硬件，所有这些工作都需要在实际使用硬件之 前完成。利用云计算不需要花时间做这些事情，只需要按实际的资源使用量 付费，没有前期投资，用低廉的月成本替代了前期基础设施的投资。因此， 与其不明就里地花费重金购建数据中心和服务器，不如使用云服务，这样只 需要在使用计算资源时按使用量付费即可。
1.2 云计算的发展和优势 1.2.2 云计算的优势
第一章 云计算与 AWS
3．提高速度和灵活性
利用传统的基础设施，需要花数周时间才能采购、交付并运行服务器， 如此长时间的等待对创新不利。利用云计算，根据用户的需要预配置资源量 ，在几分钟内能部署数百台，甚至数千台服务器。这种自助服务环境的变化 速度与开发、部署应用程序一样快，可让团队更快、更频繁地进行试验。

云计算与大数据分析的实践与应用培训ppt

云计算与大数据分析的实践与应用培训ppt

大数据分析工具应用实践
数据采集与清洗
学习如何使用工具进行数据采集 和清洗，如使用Apache Kafka
、Logstash等工具。
数据存储与管理
了解如何使用大数据存储和管理 工具，如Hadoop、Spark等。
数据分析和可视化
学习如何使用数据分析工具（如 Tableau、Power BI等）进行数
大数据在云计算中的应用场景
01
02
03
智能推荐系统
基于用户行为数据和消费 习惯，通过大数据分析实 现个性化推荐。
实时数据分析
通过云计算和大数据技术 ，实现实时数据处理和分 析，为决策提供支持。
物联网数据分析
对物联网设备产生的海量 数据进行处理和分析，挖 掘潜在价值。
云计算与大数据的未来发展趋势
01
作能力。
引入最新技术
及时更新培训内容，引 入云计算和大数据领域
的最新技术和趋势。
拓展行业应用
结合更多行业案例，使 学员更好地理解云计算 和大数据在各行业的实
际应用。
加强互动交流
增加学员之间的互动和 交流环节，促进经验分
享和学习。
THANKS
感谢观看
03
云计算与大数据的结合 应用
云计算在大数据分析中的作用
数据存储和管理
数据安全和隐私保护
云计算提供了弹性的存储空间和强大 的计算能力，能够存储和管理海量数 据，为大数据分析提供基础。
云计算提供了数据加密、备份和恢复 等安全措施，保障数据的安全性和隐 私性。
数据处理和分析
云计算能够快速处理和分析大规模数 据，通过分布式计算等技术提高数据 处理效率。
采用公有云的灵活性和按需付费模 式，同时将计算资源和数据部署在 本地，通过Web浏览器可以实现 相同的功能和体验。

云计算、物联网、大数据、人工智能概述PPT课件

云计算、物联网、大数据、人工智能概述PPT课件
2021
10
云计算三个层面的服务-PaaS
PaaS(Platform-as-a- Service)平台即服务：PaaS是指将软件 研发的平台作为一种服务，以SaaS的模式提交给用户。因此， PaaS也是SaaS模式的一种应用。但是，PaaS的出现可以加快 SaaS的发展，尤其是加快SaaS应用的开发速度。
计算时代
网络时代
2021
4
互联网发展面临问题
如何提高成千上万的网络用户同时访问的速度？ 图片、视频等海量数据，如何提高数据的处理速度？ 昂贵的IT设备和能耗，如何减少成本、节能环保？ 花费巨资购置的IT资产，如何提高利用率？
2021
5
互联网发展—瓶颈 传统IT制造的工艺极限——摩尔定律失效？
2021
6
云计算的萌芽
谷歌利用软件重新定义硬件——用烂机器堆出了 强大计算和存储能力，避开摩尔定律困扰
2021
7
“云计算”关键技术对比
传统IT模式
重500斤： 用驴拉
一头驴
云计算模式
重1000斤： 用马拉
两头驴
重2000斤： 用牛拉
四头驴
重4000斤： 用象拉
八头驴
2021
8
云计算的服务模式——云、管、端
IaaS(Infrastructure-as-a- Service)基础设施即服务：消费者通 过Internet可以从完善的计算机基础设施获得服务。
企业、单位、个人不用建设机房、购买服务器、存储等设备用来 安装运行软件系统，可以按照自己的需求向云计算服务商租用。
用户可以根据自己业务需要增大或减少租用设备的性能和数量， 灵活方便、节省费用
用户可以利用云计算服务商提供的平台开发或运行软件，可以 供自己使用或为他人提供商业服务。如很多人利用苹果的云计 算平台开发出好应用，通过为他人服务获取利润。

云计算与大数据技术 配套课件

云计算与大数据技术 配套课件

第3节 云计算的发展历史
年份
1983 2006 2007 2008 2010
2013
2015 …
云计算的发展
网络是电脑 Amazon：弹性计算云服务（EC2） Google：云计算的概念 Google与 IBM：高校推广，提供技术支持 IBM：第一个云计算中心 戴尔：申请云计算商标 Novell与 CSA：可信任云计算计划 中国IaaS：市场规模约为10.5亿元 中国PaaS：市场规模增长近20% 全球SaaS：云计算领域最为成熟的细分市场 云计算方面的相关政策不断更新
5、技术比较
第3节 系统虚拟化
系统虚拟化的核心思想是使用虚拟化软件在一台物理机上，虚拟出一 台或多台虚拟机。步骤如下。 一．利用虚拟化评估工具进行容量规划，实现同平台应用的资源整合； 二．在服务器虚拟化的基础上，虚拟化I/O和存储； 三．实现虚拟资源池的统一管理； 四．从虚拟化迈向云计算，通过云计算实现跨系统的资源动态调整。
随着物联网业务量的增加，对数据存储和计算量的需求将带来对 “云计算”能力的要求。
第8节 云计算与大数据
“云计算和大数据是一个硬币的两面，云计算是大数据的IT基 础，而大数据是云计算的一个杀手级应用。” 云计算与大数据的关系？ 云计算能为大数据带来了哪些变化？
第3章 虚拟化
第1节 虚拟化简介
云计算平台的主要特点是用户不必关心云平台底层的实现。
4、并行编程技术
数据并行 消息传递
5、数据管理技术
如何高效地管理大数据集？ 如何在规模巨大的数据中找到特定的数据？ Google的BigTable数据管理技术
第4节 云交付模型
软件即服务（SaaS） 平台即服务（PaaS） 基础设施即服务（IaaS） 容器即服务（ CaaS ）

云计算与大数据的相关技术(微软雅黑)PPT课件

云计算与大数据的相关技术(微软雅黑)PPT课件
2.4 非关系型数据库
— 2.4.1 从关系型数据库到非关系型数据库 — 2.4.2 非关系型数据库的定义 — 2.4.3 非关系型数据库的分类
2.5 集群高速通信标准InfiniBand 2.6 云计算大数据集群的自组织特性
并行计算实验室

20.10.2020

20.10.2020
第2章 云计算与大数据的相关技术
《云计算与大数据技术》
第2章 云计算与大数据的相关技术
2.1 云计算与大数据 2.2 云计算与物联网 2.3 一致性哈希算法
— 2.3.1 一致性哈希算法的基本原理 — 2.3.2 一致性哈希算法中计算和存储位置的一致性
2002
2005
变化趋势: (1)从面向计算到面向数据; (2)从硬件为核心到以网络为核心; (3)从集中到分散再到集中
图2.1 计算机技术向云计算的演进
———
在据家了1动息成是相突发规从科向家关到据感的数大须研以云面数信2的法90技的为随学计只了之知生据数面究计，据息数。系使云计 的 或 研 对 出 展 模6097交 全 时 研 算 处 以 间 、 产 的 据 向 成 算 云 时 技 据 科是术系计算产军究而。，集年 年非流 球 随 究 的 理 网 存 微 者 产 概 数 为 和 计 代 术 可 学发统算机生事能言这这成A著方 人 地 的 时 物 络 在 关 ， 生 念 据 需 大 算 由 领 以 研常展能之R名技还部力由时个电P简式 的 都 第 代 理 为 大 系 人 目 正 ， 要 数 侧 于 域 为 究的更父的A术是门和于网时路， 共 在 四 实 核 量 等 们 前 是 数 重 据 重 提 科 的单一高JN数o的“，一这络期。和特 同 产 范 那 验 心 的 应 之 呈 在 据 点 这 于 出 学 四个效Eh据Tn早个他个时还是别 活 生 式 时 数 的 隐 用 间 现 这 是 关 两 描 量 的 研 个直重地的库M期别们国数没硬接是 动 数 ， 数 据 时 含 将 的 出 样 架 注 个 述 巨 面 究 范要完出专c，高，据时据代关数社了的构的名资大向和式力成由”更家据有件C现家a这速人。间的生数联据会：一整核词源所数知的量海于人关军量出的改rGt个移们微已构物据性和关大个个心也和带据识发，量r变h硬的注事很现高ay时动生博经成学的，复系众背系技可应来的发展数1y了件工计能小，速提9提期通产、跨非家构这杂和化景统术看用的概现历据8整出设作算力，推变出9研信数博越常只成时的结、下，作的技念提程的个年云备。机的数动革了究网据客了简处变计人构自出核计是网术同供也处计T计科体这的高据计时计络不、半单理得算类就动现心算描络挑时除同理i算m算学积个计低在算期算技再社个，生非所社被化的要能述化战也经样和机的B研和术是交世数物常面会隐、。素有了交。开验反分庞时算。整技，技e概究r存的在网纪据学复对运含连这，效面付始、映析大期能个术硬术n念的e储发固、。之数杂的行到续一这找向方深理了。的，的力计发件r到第s的展定视以间据，数相了化时就到计法刻论从发-价数，算展从大四L协和时频硬基，数据关所、期使自算，地、面展e数格据计系的电范e作成间共件本计据变联产复的计己时大改计向历发据昂生算统主子式机熟 和 享 为 没 算 来 得 ， 生 杂 典 算 需 代 数 变 算 计史明之。贵产能中要管制使 固 网 核 有 和 源 非 由 的 化 型 和 要 信 据 了 外 算，的父他，者力的动迅并现 定 站 心 关 数 多 常 于 特 存 处 息 侧 科 的 走网G万认没在 地 、 的 联 据 样 复 人 趋 征 储 理 技 重 学 第 向这主的重力速络r维a为有数 点 即 时 性 之 化 杂 人 势 就 的 的 术 于 研 四 面一要高要是发逐y网利等太据 进 时 代 ， 间 ， ， 都 中 。 是 协 数 的 描 究 种 向步阶是低性硬展改用人大的 行 通 也 物 的 不 如 是 。 云 计 作 据 两 述 的 重 数成段科决并件到变海提的生 ， 信 是 理 对 同 社 数 计 算 机 个 面 模 要 据为数学定不的大了量出实产 而 等 面 学 应 数 会 据 算 必 制 可 方 向 式 方 的推信、 ，

大数据与云计算的科学内涵、关键技术及其应用PPT课件

大数据与云计算的科学内涵、关键技术及其应用PPT课件
——2008年9月，《自然》网络版
大数据不仅仅是“大”
比大更重要的是数据的 复杂性，有时甚至大数 据中的小数据如一条微 博就具有颠覆性的价值
2020/2/23
多大？TB级PB级ZB级
大数据的特征与科学内涵
大数据的科学内涵
狭义的“大数据”定义：通常具有数十到数千TB的巨大规模，包括各种类型的非 结构性数据，仅以几秒到几小时为单位进行产生——流动——消费（应用）的 循环过程，用传统方式很难管理和分析的数据集合。
商业解决方案
HP 2011年推出vertica数据库 Oracle 2011年推出noSQL数据库 EMC 2010年收购Greenplum Teradata 2011年收购Asterdata，并推出SQL-
Mapreduce IBM 2010年收购Netezza SAP 2011年收购Sybase
2020/2/23
大数据的特征与科学内涵
大数据的背景
全球信息化发展已步入大数据时代
150亿个设备连接到互联网 全球每秒钟发送 290万封电子邮件 每天有 2.88 万小时视频上传到Youtube Facebook 每日评论达32亿条，每天上传照片近3亿张， 每月处理数据总量约130万TB 2011年全球产生数据量1.8ZB，预计2020年将增长到35ZB
1946年，电脑诞生，数据 与应用紧密捆绑在文件中， 彼此不分
E-R 网络型
磁带+卡
第一台计 片
算机
人工管
ENIAC面 理
世
磁盘被 发明， 进入文 件管理 时代
GE公司发 明第一个网 络模型数据 库，但仅限 于GE自己 的主机
IBM
E.F.Do dd提出 关系模 型
  1. 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
  2. 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
  3. 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。

第 6章 分布式大数据系统—Hadoop
26
1、关闭NetworkManager服务
2、配置每台节点机的IP地址，测试其连通性。 3、为了方便操作，每台节点机都关闭系统放火墙，关闭selinux 4、配置每台节点机的hosts文件 5、每台节点机都需要安装Java的jdk软件包

HDFS为海量的数据提供了存储，是Google File System（GFS）的开源实现。

MapReduce为海量的数据提供了计算，是Google MapReduce的开源实现。
第 6章 分布式大数据系统—Hadoop
4
6.1
6.2 6.3 6.4 6.5 6.6
Hadoop概述 HDFS
内容导航
20
YARN分层结构的本质是ResourceManager。这个实体控制整个集群并管理应
用程序向基础计算资源的分配。ResourceManager将各个资源部分（计算、内存、
带宽等）精心安排给基础NodeManager（YARN的每节点代理）。 ResourceManager还与ApplicationMaster 一起分配资源,与NodeManager一 起启动和监视它们的基础应用程序。ApplicationMaster承担了以前TaskTracker的 一些角色，而ResourceManager则承担了JobTracker的角色。
可以重启MapReduce的应用管理服务
（AM），并保存到HDFS中。
6.2.4 YARN架构
第 6章 分布式大数据系统—Hadoop
22
4．支持多类应用的架构 资源管理分配和应用逻辑分离，为开
5．应用的灵活性 RPC使用协议缓冲区保证了连接的兼容
发定制应用定义了通信协议/库程序以
及架构。多类应用可以共用同一个 Hadoop集群。
任务一 搭建Hadoop系统
分布式计算框架MapReduce 任务二 Map/Reduce的C语言实现 任务三 在Hadoop系统运行MapReduce程序
6.1 Hadoop概述
第 6章 分布式大数据系统—Hadoop
3
Hadoop是Apache开源组织的分布式计算系统，Hadoop的框架最核心的设计 就是：HDFS和MapReduce。
5
6
6.2.2 HDFS文件的基本结构
第 6章 分布式大数据系统—Hadoop
13
HDFS是一种典型的主从式 的分布式文件系统，该文件系统 完全是仿照Google的GFS文件 系统而设计的。 主从式是云计算系统的一种 典型架构方法，系统通过主节点 屏蔽底层的复杂结构，并向用户
Client
NameNode
元数据。整个文件系统采用标 准TCP/IP协议通信，实际是架
②Namenode将存储数据的Datanode的IP
返回给用户，并通知其他接收副本的 Datanode，由用户直接与Datanode进行 数据传送。
设在Linux文件系统上的一个
上层文件系统。HDFS上的一 个典型文件大小一般都在G字 节至T字节。
6.2.4 YARN架构
第 6章 分布式大数据系统—Hadoop
19
Hadoop自0.23.0版本后使用新的MapReduce框架（YARN），为了实现一个
Hadoop集群的集群共享、可伸缩性和可靠性，YARN采用了一种分层的集群框架方法。
YARN架构
6.2.4 YARN架构
第 6章 分布式大数据系统—Hadoop
2 3
6.1.1 Google文件系统（GFS）
第 6章 分布式大数据系统—Hadoop
12
4
容错能力强，它的数据同时会在多个chunkserver上进行备份，具 有相当强的容错性。 高效访问，它是通过Big table来实现的，它是Google File System 上层的结构。 GFS相对于HDFS稳定性是无庸置疑的，并在Google系统中得到 了采用且稳定的运行。
统是Hadoop系统的重要组成部分，也是Hadoop实现自动并行框架的基础。
Hadoop的文件系统称为HDFS（Hadoop Distributed File System）。 Hadoop中的HDFS原型来自Google 文件系统（Google File System， GFS），为了满足Google迅速增长的数据处理要求，Google设计并实现了GFS。
6.2.4 YARN架构
第 6章 分布式大数据系统—Hadoop
21
YARN的主要改进点：
1．可扩充性 3．可靠性和可用性 简化的资源管理（RM）状态，使任务/ 容器便于存储和重启。应用checkpoint
把复杂的应用逻辑和资源管理分开，从
而支持更大规模的集群状态机和信息交 换，且都是基于松耦合设计架构。 2．集群利用率 通用资源容器代替了固定的M/R资源槽， 容器资源分配基于位置、内存及CPU多 类应用共享同一集群。
GFS
的 工 作 过 程
6.1.1 Google文件系统（GFS）
第 6章 分布式大数据系统—Hadoop
10

通常Client可以在一个请求中询问多个chunk的地址，而Master也可以
很快回应这些请求。

GFS是可以被多个用户同时访问的。 客户端从来不会从Master读和写文件数据。 Master保存着三类元数据（metadata）：文件名和块的名字空间、从 文件到块的映射、副本位置。 Master为GFS的控制和神经系统，副本为Master的备份，Chunk主要用 来和用户交换数据。
分布式计算框架MapReduce 任务二 Map/Reduce的C语言实现 任务三 在Hadoop系统运行MapReduce程序
6.3 任务一 搭建Hadoop系统
第 6章 分布式大数据系统—Hadoop
24
搭建Hadoop分布式系统需要配置各种参数，创建用户，启动系统，
浏览Hadoop服务等操作，本任务使用4台节点机组成集群，每个节点机上 安装CentOS-6.5-x86_64系统。4台节点机使用的IP地址分别为： 192.168.23.111、192.168.23.112、192.168.23.113、192.168.23.114， 对应节点主机名为：node1、node2、node3、node4。节点机node1作为
第 6章 分布式大数据系统—Hadoop
1
第6章
分布式大数据系统—Hadoop
《云计算和大数据技术：概念应用与实战》
21世纪高等院校云计算和大数据人才培养规划教材
人民邮电出版社
第 6章 分布式大数据系统—Hadoop
2
6.1
6.2 6.3 6.4 6.5 6.6
Hadoop概述 HDFS
内容导航
CONTENTS
6.1.1 Google文件系统（GFS）
第 6章 分布式大数据系统—Hadoop
6
Google文件系统是一个可扩展的分布式文件系统，用于对大量数据进行访问 的大型、分布式应用。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，也可以提供容错功能。我们认为GFS 是一种面向不可信服务器节点而设计的文件系统。
HDFS的副本策略
HDFS对数据块典型的副本策略为3个副本，第一个副本存放在本地节点，
第二个副本存放在同一个机架的另一个节点，第三个本副本存放在不同机架上的
另一个节点。这样的副本策略保证了在HDFS文件系统中存储的文件具有很高的 可靠性。
6.2.3 HDFS的存储过程
第 6章 分布式大数据系统—Hadoop
18
一个文件写入HDFS的基本过程 写入操作首先由Namenode为该文件创建一个新的记录，该记录为文件分
配存储节点包括文件的分块存储信息，在写入时系统会对文件进行分块，文件写
入的客户端获得存储位置的信息后直接与指定的Datanode进行数据通信，将文 件块按Namenode分配的位置写入指定的Datanode，数据块在写入时不再通过 Namenode，因此Namenode不会成为数据通信的瓶颈。
过程，在后面对数据进行MapReduce操作时十分重要，同时数据被分块存储后在 数据读写时能实现对数据的并发读写，提高数据读写效率。 1）降低客户端与主服务器的交互代价；
优点
2）降低网络负载；
3）减少主服务器中元数据的大小。
6.2.3 HDFS的存储过程
第 6章 分布式大数据系统—Hadoop
17
性，把MapReduce变成了用户空间的
应用，从而可以进行改进而不用担心安 全性问题。应用的多个版本可以同时存 在，架构和应用的更新都变得更加容易。
第 6章 分布式大数据系统—Hadoop
23
6.1
6.2 6.3 6.4 6.5 6.6
Hadoop概述 HDFS
内容导航
CONTENTS
任务一 搭建Hadoop系统
6.1.1 Google文件系统（GFS）
第 6章 分布式大数据系统—Hadoop
7
GFS为分布式结构，它 是一个高度容错网络文件系 统，主要由一个Master（主） 和众多chunkserver（大块设 备）构成的。
GFS的体系结构
6.1.1 Google文件系统（GFS） GFS的工作过程
第 6章 分布式大数据系统—Hadoop
8
①客户端使用固定大小的块将应用程序指定的文件名和字节偏移转 换成文件的一个块索引，向Master发送包含文件名和块索引的请求。 GFS
的 工 作 过 程
②Master收到客户端发来的请求，Master向块服务器发出指示，同
时时刻监控众多chunkserver的状态。chunkserver缓存Master从客 户端收到的文件名和块索引等信息。 ③Master通过和chunkserver的交互，向客户端发送chunk-handle 和副本位置。