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Google云计算分布式数据处理MapReduce

来源:谭兴才博客作者:谭兴才发布时间:2017-5-16 11:19阅读量:138
摘要: MapReduce是Google提出的一个软件架构,是一种处理海量数据的并行编程模式,用于大规模数据集(通常大于1TB)的并行运算。“Map(映射)"、“Reduce(化简)”的概念和主要思想,都是从函数式编程语言和矢量编程语言 ...
MapReduce是Google提出的一个软件架构,是一种处理海量数据的并行编程模式,用于大规模数据集(通常大于1TB)的并行运算。“Map(映射)"、“Reduce(化简)”的概念和主要思想,都是从函数式编程语言和矢量编程语言借鉴来的。正是由于MapReduce有函数式和矢量编程语言的共性,使得这种编程模式特别适合于非结构化和结构化的海量数据的搜索、挖掘、分析与机器智能学习等。

产生背景

MapReduce这种并行编程模式思想最早是在1995年提出的,文献[6]首次提出了“map”和“fold”的概念,和Google现在所使用的“Map"和“Reduce”思想相吻合。

与传统的分布式程序设计相比,MapReduce封装了并行处理、容错处理、本地化计算、负载均衡等细节,还提供了一个简单而强大的接口。通过这个接口,可以把大尺度的计算自动地并发和分布执行,使编程变得非常容易。另外,MapReduce也具有较好的通用性,大量不同的问题都可以简单地通过MapReduce来解决。

MapReduce把对数据集的大规模操作,分发给一个主节点管理下的各分节点共同完成,通过这种方式实现任务的可靠执行与容错机制。在每个时间周期,主节点都会对分节点的工作状态进行标记,一旦分节点状态标记为死亡状态,则这个节点的所有任务都将分配给其他分节点重新执行。

据相关统计,每使用一次Google搜索引擎,Google的后台服务器就要进行1011次运算。这么庞大的运算量,如果没有好的负载均衡机制,有些服务器的利用率会很低,有些则会负荷太重,有些甚至可能死机,这些都会影响系统对用户的服务质量。而使用MapReduce这种编程模式,就保持了服务器之间的均衡,提高了整体效率。

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