大数据与分布式计算
分布式计算在大数据处理中的应用
分布式计算在大数据处理中的应用一、引言随着信息化时代的到来，数据的规模和复杂性越来越大，传统的计算方式已经无法满足对大数据的处理需求。
分布式计算作为一种新型的计算方式，可以很好地解决这一难题。
本文将讨论分布式计算在大数据处理中的应用。
二、什么是分布式计算分布式计算是指将一个大型的计算任务分解成多个小型的计算任务，并在多台计算机上进行同时处理。
这些计算机在网络环境下相互协作，通过信息交换，完成任务的分布式处理。
分布式计算可以极大地提高计算效率和性能。
三、分布式计算的优势1、可扩展性分布式计算可以在需要时轻松地扩展计算资源，增加服务器数量，使得计算规模随着业务需求的增加而增加。
2、高可用性分布式计算采用分布式存储，任务可以分布在多个计算节点上，当其中一个节点发生故障时，其他节点可以接管任务，保证计算系统的持续运行。
3、节约成本分布式计算可以使用多台便宜的计算资源，避免单一昂贵的计算资源瓶颈，从而降低了成本。
四、大数据处理的挑战及应对策略1、数据处理速度慢数据处理速度慢是大数据处理的重要挑战之一。
分布式计算可以采用MapReduce计算模型，通过并行处理大规模数据，从而实现高效的数据处理。
2、数据存储需求大大数据处理需要大量存储空间，传统的存储系统难以满足需求。
分布式存储技术可以将数据分散在多个存储节点上，解决了数据存储需求大的瓶颈问题。
3、数据安全风险高大数据存储涉及隐私数据，如果不加以保护就有可能遭到黑客攻击或泄露。
分布式计算可以采用区块链技术，保证数据的安全性和隐私性。
五、分布式计算在大数据处理中的应用1、互联网搜索引擎搜索引擎需要对大量网页进行分析检索，分布式计算可以轻松完成此项任务。
例如，Google搜索引擎就采用了MapReduce计算模型。
2、社交网络社交网络需要大规模分析用户数据以提供个性化服务，分布式计算可以轻松完成此项任务。
3、金融行业风险控制金融行业需要对大规模数据进行分析以控制风险，分布式计算可以有效提高计算效率，更好地完成风险控制任务。
大数据分布式计算
大数据分布式计算大数据分布式计算是指利用大规模的计算资源对大数据进行处理和分析的一种计算模式。
传统的计算模式以单机为中心，随着数据规模的急剧增长，传统计算模式已经无法满足大数据处理的需求。
而分布式计算则采用将计算任务分发到多台计算机上进行并行处理的方式，以提高处理速度和处理能力。
大数据分布式计算的技术基础是分布式系统，分布式系统是由多台计算机以网络连接起来的系统。
在分布式系统中，每台计算机被称为一个节点，通过网络进行通信和数据交换。
分布式计算将计算任务分为多个子任务，每个子任务由一个或多个节点进行计算，最后将计算结果合并得到最终结果。
1.数据划分和分片：大数据通常分布在多个存储节点上，为了实现并行计算，需要将数据进行划分和分片。
数据划分和分片的目标是将数据均匀地分配到多个计算节点上，使得每个节点负责处理一部分数据。
2.节点间通信：在分布式系统中，节点之间需要进行通信和数据交换。
节点间通信的方式包括消息传递和远程过程调用。
消息传递是指节点之间通过发送和接收消息进行通信。
远程过程调用是指一个节点可以调用其他节点上的函数或方法。
3.节点间数据同步和协调：在分布式计算中，各个节点之间需要进行数据同步和协调。
数据同步是指不同节点之间的数据一致性，确保每个节点拥有最新的数据。
数据协调是指各个节点之间合作完成任务，比如节点之间的互斥访问、数据交换和任务分配等。
4.容错和容灾：在分布式计算中，由于节点数量众多，节点之间的故障概率也增加，因此需要实现容错和容灾。
容错是指在节点发生故障时，系统可以继续正常运行，不会导致计算任务的中断。
容灾是指在节点发生故障时，系统可以自动将任务迁移到其他正常的节点上进行处理。
大数据分布式计算的应用领域广泛，包括互联网、金融、医疗、交通等各个领域。
在互联网领域，大数据分布式计算可以用于分析用户行为、个性化推荐、广告投放等。
在金融领域，大数据分布式计算可以用于风险评估、交易分析和欺诈检测等。
Python中的大数据处理和分布式计算框架
Python中的大数据处理和分布式计算框架在当今的数据时代中，数据量越来越大，对数据的处理和分析需要更强大的计算能力和更高效的方法。
Python作为一种广泛应用的编程语言，也出现了许多用于大数据处理和分布式计算的框架。
1. Apache HadoopApache Hadoop是一个开源的大数据处理框架，它通过将大数据集分布在多个计算机集群上进行处理，实现了大规模数据的分布式存储和计算。
Hadoop使用Hadoop Distributed File System（HDFS）来存储大量数据，并使用MapReduce来进行并行计算。
在Python中，通过Hadoop Streaming可以将Python程序与Hadoop集群进行集成，从而实现大规模数据的分析和处理。
2. Apache SparkApache Spark是另一个强大的大数据处理和分布式计算框架，它在处理大规模数据时比Hadoop更加高效。
Spark使用弹性分布式数据集（RDD）来存储和操作数据，可以进行更快速的数据处理和分析。
在Python中，Spark提供了PySpark接口，可以使用Python编写Spark程序，并通过Spark集群进行分布式计算。
3. DaskDask是一个用于Python的灵活的分布式计算框架，它可以用于处理大规模的数据集。
Dask可以在单台机器上进行计算，也可以扩展到多台机器上进行分布式计算。
Dask提供了类似于NumPy和Pandas的API，可以直接在大规模数据集上进行快速的数据处理和分析。
通过Dask的分布式调度器，可以实现任务的并行执行和数据的分布式计算。
4. PySparkPySpark是Python编写的Spark程序的接口，它可以无缝地集成Python和Spark的功能。
PySpark提供了和Spark相同的API，可以进行快速的数据分析和处理。
通过PySpark，可以使用Python编写复杂的Spark程序，并利用Spark的分布式计算能力进行数据处理。
大数据方面核心技术有哪些(一)
大数据方面核心技术有哪些（一）引言概述：大数据已经成为当前社会发展的热点领域之一，它能够以前所未有的方式对海量数据进行分析和应用。
在大数据领域中，核心技术的应用对于数据处理、存储和分析具有重要意义。
本文将介绍大数据方面的核心技术，其中包括数据采集、数据存储、数据处理、数据分析和数据可视化等五个大点。
正文内容：一、数据采集1. 传感器技术：通过传感器获取实时数据，如温度、压力和运动等。
2. 高速数据捕获技术：利用高速数据捕捉设备，对数据进行高效采集，确保数据捕获的准确性和完整性。
3. 云计算技术：通过云平台获取分布式数据，实现多方数据聚合。
二、数据存储1. 分布式存储系统：利用分布式存储系统，将海量数据分布式地存储在多台服务器上，提高数据的可靠性和存储容量。
2. 列存储技术：采用列存储结构，在处理大量数据时能够提高查询速度和压缩比率。
3. NoSQL数据库：使用非关系型数据库管理大数据，实现高性能和灵活的数据存储。
三、数据处理1. 分布式计算：利用分布式计算系统，将大规模数据进行分割，并在多台计算机上并行处理，提高数据处理速度。
2. 并行计算技术：通过将任务分解为多个子任务，并在多个处理器上同时执行，实现高效的数据计算。
3. 流式处理：采用流式处理技术，对实时数据进行快速处理和分析，以支持实时决策。
四、数据分析1. 数据挖掘：利用数据挖掘技术发现数据中的模式和趋势，从而提供决策支持和业务洞察。
2. 机器学习：应用机器学习算法对大数据进行建模和预测，从而实现智能化的数据分析和决策。
3. 文本分析：通过自然语言处理和文本挖掘技术，对大数据中的文本信息进行分析和理解。
五、数据可视化1. 图表和可视化工具：使用图表、地图和可视化工具将数据转化为可理解的图形和可视化表达形式。
2. 交互式可视化：通过交互式可视化技术，使用户能够探索和分析大数据，并从中提取有用的信息。
3. 实时可视化：实时地将数据可视化展示，以便及时发现和分析数据中的异常和趋势。
大数据的分布式存储和计算技术
大数据的分布式存储和计算技术在信息时代，数据被视为一种新的资源，具有巨大的商业价值和战略意义，尤其是互联网时代的数据爆炸，让大数据成为了此时此刻最为热门的话题。
面对海量数据，如何存储和分析这些数据一直是个难题，直到分布式存储和计算技术的出现。
本文将阐述大数据的分布式存储和计算技术的重要性，相关技术原理及应用场景。
一、分布式存储技术分布式存储技术（Distributed Storage）是指利用计算机网络将数据存储在多个独立的节点上，使得多个节点具有相互协同的能力，形成数据存储系统。
这样的存储系统不仅能够保证数据的容错性和可用性，还能够提高系统的可扩展性和吞吐量，使得大量数据能够得以存储和处理。
分布式存储技术是众多大数据技术中的重要一环，它可以有效地解决大规模数据存储和管理问题。
目前常见的分布式存储系统有HDFS、Ceph、GlusterFS等，其中HDFS是Apache Hadoop项目中的分布式文件系统，是目前使用最为广泛的分布式存储技术之一。
在HDFS中，文件会被拆分成若干个小文件块，然后存储在不同的节点上。
每个文件块都会有多个副本进行备份，以保证数据的可靠性。
通过这种方式，HDFS不仅可以解决大规模存储的问题，还能够提供高可用、高并发和数据安全等保障措施。
二、分布式计算技术分布式计算技术（Distributed Computing）是指将整个计算任务分布到多个节点上进行处理，从而实现对海量数据的高速计算和分析。
分布式计算技术还分为两种方式：1.基于网络通信的分布式计算，如Map Reduce、Spark等；2.基于共享内存的分布式计算，如MPI等。
基于网络通信的分布式计算技术可以分布式地执行计算任务，提升计算效率和数据处理能力。
目前最流行的两个分布式计算框架是Apache Hadoop和Apache Spark，两者之间各有优点。
Hadoop基于Map-Reduce框架，可以高效地处理大量的数据切片，具有良好的数据处理性能。
处理大数据的普遍方法
处理大数据的普遍方法
处理大数据的普遍方法有以下几种：
1.分布式计算：将大任务分解成若干小任务，每个任务在不同的机器上运行，最终将结果合并起来。
这种方法可以充分利用计算资源，提高数据处理效率。
2.数据库管理系统（DBMS）：使用关系型数据库，例如MySQL、Oracle等，它们具有存储和管理大量数据的能力，并提供了丰富的查询语句，方便对数据进行查询、统计和分析。
3.数据仓库：提供了一个中央存储区，可以抽取来自多个系统的数据，并可以用于处理大数据量、复杂查询和分析。
例如，Teradata、Vertica等都是典型的数据仓库。
4.流处理：将数据传输到一个处理管道，数据会被逐个处理和处理。
这种方法可以快速处理实时数据，并能够及时作出响应。
代表性的流式计算引擎有Storm、Flink等。
5.图形处理：用于处理具有复杂相关性的数据，例如社交网络图谱等。
代表性的图形处理框架有GraphX、Giraph等。
6.聚类分析：按照数据对象的相似度，把数据对象划分聚集簇，簇内对象尽量相似，簇间对象尽量相异。
发现任意形状的簇、处理高维数据、具有处理噪声的能力以及聚类结果可解释、易使用是聚类分析的目标。
7.分类和预测：分类是一种有监督的学习过程，通过对已知的训练函数集表现出来的特性，获得每个类别的描述或属性来构造相应的
分类器。
预测是利用数据挖掘工具建立连续值函数模型，对已有数据进行研究得出结论。
从技术上可分为定性预测和定量预测。
这些方法并非全部，具体使用哪种方法取决于具体的数据情况和需求。
分布式计算、云计算与大数据习题参考解答
《分布式计算、云计算与大数据》习题解答参考第1章分布式计算概述一、选择题1，CD 2，ABC 3，ABCD 4，ACD二、简答题1，参考1.1.1和节2，参考1.1.2节3，分布式计算的核心技术是进程间通信，参考1.3.2节4，单播和组播5，超时和多线程三、实验题1.进程A在进程B发送receive前发起send操作进程A进程B发出非阻塞send操作，进程A继续运行发出阻塞receive操作，进程B被阻塞进程B在进程A发起send前发出receive操作发出非阻塞send 操作，进程A 继续运行发出阻塞receive 操作，进程B被阻塞收到进程A 发送的数据，进程B 被唤醒2. 进程A 在进程B 发送receive 前发起send 操作进程A 进程B发出阻塞send 操作，进程A 被阻塞发出阻塞receive 操作，进程B 被阻塞进程B 在进程A 发起send 前发出receive 操作发出阻塞send操作，进程A被阻塞发出阻塞receive操作，进程B被阻塞收到进程A发送的数据，进程B被唤醒收到进程B返回的数据，进程A被唤醒3.1).在提供阻塞send操作和阻塞receive操作的通信系统中receiveoperationsendoperationt=1在提供非阻塞send操作和阻塞receive操作的通信系统中t=1receiveoperationsendoperation2)．P1，P2，P3进程间通信的顺序状态图m1m1m2m2第2章分布式计算范型概述1.消息传递，客户-服务器，P2P，分布式对象，网络服务，移动代理等2.分布式应用最广泛最流行的范型是客户-服务器范型，参考节3.分布式应用最基本的范型是消息传递模型，参考节4.参考节，P2P应用有很多，例如Napster，迅雷，PPS网络电视等5.参考节6.参考节7.略8.消息传递模式是最基本的分布式计算范型，适用于大多数应用；客户-服务器范型是最流行的分布式计算范型，应用最为广泛；P2P范型又称为对等结构范型，使得网络以最有效率的方式运行，适用于各参与者地位平等的网络；分布式对象范型，是抽象化的远程调用，适用于复杂的分布式计算应用等。
分布式计算在大数据处理中的应用
分布式计算在大数据处理中的应用随着信息时代的快速发展，大数据已经成为各行各业不可忽视的存在。
大量的数据被不断生成，而如何高效地处理这些海量数据成为了一个亟待解决的问题。
而分布式计算作为一种有效的处理大数据的技术，正在逐渐得到广泛应用。
一、分布式计算的基本概念分布式计算是指将计算任务分散到多个计算机或服务器上进行并行计算的一种模式。
与传统的集中式计算相比，分布式计算更具有灵活性和可扩展性。
通过将任务分解成多个小任务，并同时在多台计算机上进行计算，可以大大提高计算效率和响应速度。
二、大数据处理的挑战在我们走进大数据时代之前，传统的计算模式已经无法满足处理大数据的需求。
大数据处理面临的主要挑战包括数据量大、数据来源多样化、数据速度快等。
这些挑战使得传统的计算方式变得十分困难，因此需要寻找新的方法来应对。
三、分布式计算在大数据处理中的应用1. 数据存储：在大数据处理中，数据存储是一个非常重要的环节。
传统的单机存储方式已无法满足大数据存储的需求，而分布式存储系统则可以将数据分散存储在多个节点上，提高存储的可靠性和安全性。
2. 数据处理：大数据处理通常需要进行复杂的计算、分析和挖掘工作。
传统的计算模式无法高效地处理大量的数据，而分布式计算则可以通过将任务分解为多个小任务并行处理，大大提高计算效率。
此外，分布式计算还可以将计算任务分散到离数据源最近的节点上进行处理，减少数据传输的延迟。
3. 数据挖掘与机器学习：数据挖掘和机器学习是大数据处理中的重要任务，可以通过分析和挖掘数据中的潜在模式和规律来获取有价值的信息。
分布式计算可以并行处理大规模的数据，提高算法的运行效率，加速数据挖掘和机器学习的过程。
4. 实时数据处理：在一些需要对实时数据进行处理的场景中，传统的计算方式显得力不从心。
而分布式计算通过将任务分解为多个小任务并行执行，可以实时地处理大规模实时数据，满足对实时性要求较高的应用需求。
四、分布式计算面临的挑战尽管分布式计算在大数据处理中有着广泛的应用，但仍然面临一些挑战。
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Hive QL – Join
INSERT OVERWRITE TABLE pv_users SELECT pv.pageid, u.age FROM page_view pv
JOIN user u ON (erid = erid);
• Hive是一个很方便的工具，一般的业务人员 就可以很快上手。
• M/R任务的数量控制着语句的执行时间。 • 如何减少M/R的任务数量？ • 在写HQL时我们能做什么？ • Hive如何把HQL转化为M/R job。 • Hive在转化过程中做了哪些优化。
Hive架构
Metastore
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？
磁盘损坏数据丢失怎么办？
如果需要存储计算1000T数据怎么办？
常用RAID技术
RAID类型 RAID0 RAID1 RAID10 RAID5 RAID6
访问速度 很快 很慢 中等 较快 较快
数据可靠性 很低 很高 很高 较高 较（RAID5）高
• Worker：从节点，负责控制计算节点，启动 Executor或Driver。在YARN模式中为 NodeManager，负责计算节点的控制。
• Driver：运行Application的main（）函数并创建 SparkContext。
• Executor：执行器，在worker node上执行任务的组件 、用于启动线程池运行任务。每个Application拥有独立 的一组Executors。
HDFS设计目标
• HDFS以流式数据访问模式存储超大文件，运 行于商用硬件集群上。
• 超大文件 • 流式数据访问
– 一次写入多次读取
• 商用硬件
不适合HDFS的场景
• 低延迟的数据访问 • 大量小文件
– 超过NameNode的处理能力
• 多用户任意写入修改文件
• HDFS为了做到可靠性（reliability）创建了多份数据块（ data blocks）的复制（replicas），并将它们放置在服务器 群的计算节点中（compute nodes），MapReduce就可以在它们 所在的节点上处理这些数据了。
• 能，将数据存储剥离Java Heap。用户可以基 于Tachyon实现RDD或者文件的跨应用共享 ，
• 并提供高容错机制，保证数据的可靠性。
Spark架构
Spark的基本组件。
• ClusterManager：在Standalone模式中即为Master （主节点），控制整个集群，监控Worker。在 YARN模式中为资源管理器。
Hive QL – Join in Map Rey value
pageid userid time
111 <1,1>
111 <1,1>
1 111 9:08:01 2 111 9:08:13
111 <1,2>
111 <1,2>
1 222 9:08:14
– ·MetricsSystem：监控运行时性能指标信息。
– ·SparkConf：负责存储配置信息。
Spark运行逻辑
• 在Spark应用中，整个执行流程在逻辑上会形成 有向无环图（DAG）。
• Action算子触发之后，将所有累积的算子形成 一个有向无环图，然后由调度器调度该图上的 任务进行运算。Spark的调度方式与MapReduce 有所不同。Spark根据RDD之间不同的依赖关系 切分形成不同的阶段（Stage），一个阶段包含 一系列函数执行流水线。
• 执行MapReduce时有两种模式
– 本地模式
– 分布式模式
Client
Metastore
Driver Compiler
Hadoop
Hive编译器
Client
Metastore
Driver Compiler
Hadoop
Spark
Spark生态系统
Spark
Spark是整个BDAS的核心组件，是一个大数据分布式编程框 架，不仅实现了MapReduce 的算子map函数和reduce函数及计算模型，还提供更为丰富 的算子，如filter、join、 groupByKey等。Spark将分布式数据抽象为弹性分布式数据 集（RDD），实现了应用任务调 度、RPC、序列化和压缩，并为运行在其上的上层组件提供 API。其底层采用Scala这种函数式语言书写而成，并且所提 供的API深度借鉴Scala函数式的编程思想，提供与Scala类似 的编程接口。
分而治之（Divide and Conquer）
MapReduce特性
• 自动实现分布式并行计算 • 容错 • 提供状态监控工具 • 模型抽象简洁，程序员易用
MapReduce
它由称为map和reduce的两部分用户程序组成 ，然后利用框架在计算机集群上面根据 需求运行多个程序实例来处理各个子任 务，然后再对结果进行归并。
大数据与分布式计算
HDFS
Hadoop Distributed File System
1990年，一个普通的硬盘驱动器可存储1370 MB的数据并拥有4.4 MB/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，1 TB级别的磁盘驱动器是很正常的，但是数据传输的速 度却在100 MB/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。
设计目标
假设： 节点失效是常态
理想： 1. 任何一个节点失效， 不影响HDFS服务 2. HDFS可以自动完成副 本的复制
HDFS主要组件的功能
NameNode • 存储元数据
•元数据保存在内存中 • 保存文件,block ，datanode 之间的映射关系
DataNode
• 存储文件内容 •文件内容保存在磁盘 •维护了block id到datanode本 地文件的映射关系
Hive操作符
操作符 TableScanOperator ReduceSinkOperator JoinOperator SelectOperator FileSinkOperator FilterOperator GroupByOperator MapJoinOperator LimitOperator UnionOperator
• 丰富的API用于流数据计算。
GraphX
• GraphX基于BSP模型，在Spark之上封装类似 Pregel的接口，进行大规模同步全局的图
• 计算，尤其是当用户进行多轮迭代时，基于 Spark内存计算的优势尤为明显。
Tachyon
• Tachyon是一个分布式内存文件系统，可以 理解为内存中的HDFS。为了提供更高的性
• 一套SQL算子，这无疑更加丰富了Spark的算子和功能，同 时Spark SQL不断兼容不同的持久化存储（如HDFS、Hive等 ），为其发展奠定广阔的空间。
Spark Streaming
• Spark Streaming通过将流数据按指定时间片 累积为RDD，然后将每个RDD进行批处
• 理，进而实现大规模的流数据处理。其吞吐 量能够超越现有主流流处理框架Storm，并 提供
磁盘利用率 100% 50% 50% （N-1）/N （N-2）/N
HDFS系统架构
什么是HDFS?
• Hadoop Distributed File System
– Hadoop Distributed File System (HDFS) is the primary storage system used by Hadoop
• SparkContext：整个应用的上下文，控制应用的生命周 期。
• RDD：Spark的基本计算单元，一组RDD可形成执行的 有向无环图RDD Graph。
• DAG Scheduler：根据作业（Job）构建基于Stage的DAG ，并提交Stage给TaskScheduler。
• TaskScheduler：将任务（Task）分发给Executor执行。
文件
• 文件切分成块（默认大小64M），以块为单位，每 个块有多个副本存储在不同的机器上，副本数可在 文件生成时指定（默认3）
• NameNode是主节点，存储文件的元数据如文件名， 文件目录结构，文件属性（生成时间,副本数,文件权 限），以及每个文件的块列表以及块所在的 DataNode等等
• DataNode在本地文件系统存储文件块数据，以及块 数据的校验和
• Extensibility
– Pluggable Map-reduce scripts – Pluggable User Defined Functions – Pluggable User Defined Types
• Complex object types: List of Maps
– Pluggable Data Formats
Spark任务处理流程
Spark SQL
• Spark SQL提供在大数据上的SQL查询功能，类似于Shark在 整个生态系统的角色，它们可以统称为SQL on Spark。之前 ，Shark的查询编译和优化器依赖于Hive，使得Shark不得不
• 维护一套Hive分支，而Spark SQL使用Catalyst做查询解析和 优化器，并在底层使用Spark作为执行引擎实现SQL的 Operator。用户可以在Spark上直接书写SQL，相当于为 Spark扩充了
Client Driver Compiler
Hadoop
Hive执行流程
• 操作符(Operator)是Hive的最小处理单元 • 每个操作符处理代表HDFS操作或MR作业 • 编译器把Hive SQL转换成一组操作符