大数据存储与处理-第二讲51

RAID单节点数据冗余存储
– RAID0：并行磁盘 – RAID1：镜像冗余 – RAID10：RAID1+RAID0 – RAID5：校验冗余
集群多节点数据冗余存储
Source: /
计算任务容错
计算任务容错的关键问题：
– 故障监测 – 计算数据定位与获取 – 任务迁移
int main(int argc, char** argv) { ParseCommandLineFlags(argc, argv); MapReduceSpecification spec; for (int i = 1; i < argc; i++) { MapReduceInput* input = spec.add_input(); input->set_format("text"); input->set_filepattern(argv[i]); input->set_mapper_class("WordCounter"); } MapReduceOutput* out = spec.output();
是否OK？
算法复杂度：O(N3) 以1次乘法需要1个时钟周期，计算10亿维度矩阵为
例，使用1G的CPU，需要的计算时间为： t = 10亿×10亿×10亿 / 10亿 = 317年！
想办法解决大规模矩阵相乘问题：我拆
C
A
B
C1
A1
Cm
=
Am ⅹ
CM
AM
Cm = Am ⅹ B M台服务器并行计算，时间降低为1/M
灵
血
魂
肉
搜索结果如何排序！
佩奇（Page），斯坦福
– 整个互联网就像一张大的图，每个网站就像一个节点， 每个网页的链接就像一个弧。我想，互联网可以用一个 图或者矩阵描述，我也许可以用这个发现做篇博士论文。
算法的图论表述
n1 n2 n3 n4 n5
0 0 0 0 1/3 1/2 0 0 0 1/3
提升吞吐量
RAID：Redundant Array of Inexpensive Disks，冗余磁盘阵列
– 把多块独立的硬盘按一定的方式组合起来形成一个硬盘组，从而实现高性 能和高可靠性
– RAID0：连续以位或字节为单位分割数据，并行读/写于多个磁盘上，提升 吞吐量
Source: /
存储
三大关键问题
存储 计算 容错
存储问题
解决大数据存储效率的两方面：
– 容量 – 吞吐量
容量
– 单硬盘容量提升：MB → GB → TB → ┈ – 系统整体容量提升：DAS、NAS、SAN
吞吐量 = 传输数据量 / 传输时间
– 单硬盘吞吐量提升：转速、接口、缓存等 – 节点吞吐量提升：RAID、专用数据库机
– 程序员只需要编写少量的程序实现应用层逻辑
MapReduce不仅仅是编程模型!
程序示例：WordCount
#include "mapreduce/mapreduce.h"
class WordCounter : public Mapper {
public: virtual void Map(const MapInput& input) { const string& text = input.value(); const int n = text.size(); for (int i = 0; i < n; ) { while ((i < n) && isspace(text[i])) i++; int start = i; while ((i < n) && !isspace(text[i])) i++; if (start < i)
第二讲 大数据的关键技术
大数据的三个关键问题 Google的大数据技术
Google的业务：PageRank 三大法宝
1
三大关键问题
3V
数据分析 数据计算
｝
平
台 管
数据存储
理
｝
文件存储
数据集成
现代数据处理 能力组件
Database Web Log
… 数据源
现代数据处理框架
计算
｝ 容错
无共享（Shared Nothing，SN） – 每个处理器拥有独立的内存和若干磁盘，
通过高速网络相连 – 处理器独立处理所管理的数据 – 数据传输量小，效率高 – 可扩展性强 – 节点间交换数据开销较大 – 适合处理器数量较大的大规模并行系统 – 后期发展的主流
三大关键问题
存储 计算 容错
数据容错
– 结构简单，负载均衡 – 数据总线成为瓶颈，可扩展性较差，
共享内存单点故障 – 适合处理器较少（≤8）的小规模并
行数据库
共享磁盘（Shared Disk，SD） – 多个处理器，每个处理器拥有独立
内存，多个磁盘，处理器与磁盘通 过数据总线相连 – 处理器间共享全部磁盘 – 容错性提高 – 共享磁盘成为性能瓶颈，需要额外 维护内存与磁盘间的数据一致性
子任务
计算任务 子任务 …
Divide
Conquer
计算结果
子任务
MapReduce的来源
编程模型：
– 1956年John McCarthy（图灵奖获得者）提出的Lisp语言中的 Map/Reduce方法
– Map输入是一个函数和n个列表，输出是一个新的列表，列表中的元素是 将输入函数作用在n个输入列表中每个对应元素获得的计算结果。
0 1/2 0 0 1/3 1/2 0 1 0 0
0 1/2 0 1 0
PageRank（9）– 算法的计算问题
如何计算10亿、100亿个网页？ 行列数以亿为单位的矩阵相乘！
Google三大法宝之一：MapReduce
矩阵乘法串行实现
1: for i=1;i<=N;i++ 2: for j=1;j<=N;j++ 3: for k=1;k<=N;k++ 4: C[i][j] += A[i][k]*B[k][j] 5: end for 6: end for 7: end for
三大法宝 – Sanjay Ghemawat, Howard Gobioff, et. al., The Google file system, Proceedings of the Nineteenth ACM Symposium on Operating Systems Principles, 2003. (3911) – Jeffrey Dean, Sanjay Ghemawat, MapReduce: Simplified Data Processing on Large Clusters , Sixth Symposium on Operating System Design and Implementation, 2004. (9569) – Fay Chang, Jeffrey Dean, et. al., Bigtable: A Distributed Storage System for Structured Data, Seventh Symposium on Operating System Design and Implementation, 2006. (2558)
独立并行 – 两个数据操作间没有数据依
赖关系
– 可以采用独立并行的方式分 配给不同的处理器执行
– 例：两个独立数据集的Scan 操作
流水线并行 – 多个操作间存在依赖关系，且
后一个操作必须等待前一个操 作处理完后方可执行 – 将多个操作分配给不同处理器， 但处理器间以流水线方式执行
– 例：Scan → Sort → Group
F
1
1 F/
N


按处理器之间的关系可以分为两类：
非对称多处理器架构（ASMP）
– 不同类型计算任务或进程由不同处理器执行 – 简单，操作系统修改小 – 低效 – 早期过渡性架构
对称多处理器架构（SMP）
– 所有处理器完全对等 – 计算任务按需分配 – 高效 – 普遍采用
并行模式
Google 公司成立
建立10亿 商品+新 80亿网址 YouTube Health+
网址的索 闻+API 索引+上市 +Google iPhone
引
+学术搜索 Apps
应用
手机+投 平板电脑 资能源+ +Google 应用商店 眼镜
Google之前的搜索
目录型搜索：Yahoo!
– 收集：人工分类 – 索引：主题 – 使用：目录结构 – 优点：准确率高 – 缺点：覆盖率低
让程序员在使用MapReduce时面对以下细节问题？
– 大数据如何分割为小数据块？ – 如何调度计算任务并分配和调度map和reduce任务节点？ – 如何在任务节点间交换数据？ – 如何同步任务？ – 相互依赖的任务是否执行完成？ – 任务节点失效时该如何处理？
Google的MapReduce是一个完整的计算框架
MapReduce原理
Source：sun.fim.uni-passau.de/cl/MapReduceFoundation/
MapReduce机制
主控程序（Master）：将Map和Reduce分配到合适的工作机上 工作机（Worker）：执行Map或Reduce任务
– Reduce输入是一个函数和一个列表，输出是将函数依次作用于列表的每 个元素后获得的计算结果