武汉理工大学云计算重点(刘鹏第三版)
《云计算(第三版)》配套PPT之五：第2章 Google云计算原理与应用(四)
MapReduce
优点：便携 缺点：效率低
Google的团队结合其自身的实际需求，借鉴搜 索引擎和并行数据库的一些技术，开发出了实 时的交互式查询系统Dremel。
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2 . 7 海 量 数 据 的 交 互 式 分 析 工 具 D r e m e l 《云计算》第三版配套PPT课件
Dremel支持的典型应用
《云计算》第三版配套PPT课件
云 计 算 （第三版）
CLOUD COMPUTING Third Edition
第2章
Google云计算原理与应用（四）
主编：刘鹏 教授
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《云计算》第三版配套PPT课件
目 录
2.1 Google文件系统GFS 2.2 分布式数据处理MapReduce 2.3 分布式锁服务Chubby 2.4 分布式结构化数据表Bigtable 2.5 分布式存储系统Megastore 2 . 6 大规模分布式系统的监控基础架构Dapper 2.7 海量数据的交互式分析工具Dremel 2.8 内存大数据分析系统PowerDrill 2.9 Google应用程序引擎
符合该模式的两条记录
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2.7 海量数据的交互式分析工具Dremel
2.7.1 产生背景 2.7.2 数据模型 2.7.3 嵌套式的列存储 2.7.4 查询语言与执行 2.7.5 性能分析 2.7.6 小结
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2 . 7 海 量 数 据 的 交 互 式 分 析 工 具 D r e m e l 《云计算》第三版配套PPT课件 数据结构的无损表示
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2 . 7 海 量 数 据 的 交 互 式 分 析 工 具 D r e m e l 《云计算》第三版配套PPT课件
《云计算》教材配套课件1-云计算技术概述7.13
提 纲
1
云计算概念与发展现状
2 3
典型云计算技术方案
云计算的优势分析
简单存储服务S3（Simple Storage Service）
桶操作API:
CreateBucket DeleteBucket ListBucket
对象操作API:
PutObject GetObject DeleteObject GetObjectAccessControlPolicy SetObjectAccessControlPolicy
•IBM在2007年11月推出了“改变游戏规则”的“蓝云”计算平台，为客户带 来即买即用的云计算平台。 •IBM正在与17个欧洲组织合作开展名为RESERVOIR云计算项目，以“无障碍 的资源和服务虚拟化”为口号。欧盟提供了1.7亿欧元作为部分资金。 •2008年8月， IBM宣布将投资约4亿美元用于其设在北卡罗来纳州和日本东 京的云计算数据中心改造。IBM计划在2009年在10个国家投资3亿美元建13 个云计算中心。
欧洲EGEE
>250 sites 48 countries >50,000 CPUs >20 PetaBytes >10,000 users >150 VOs >150,000 jobs/day
Whipple g-ray
LAMOST
Chandra 1.2m CO SIRTF
Oak Ridge
MMT
Hale Waihona Puke 大规模高可扩展性 按需服务 极其廉价
虚拟化
高可靠性
通用性
网格计算
• 异构资源 • 不同机构 • 虚拟组织 • 科学计算为主 • 高性能计算机 • 紧耦合问题 • 免费 • 标准化 • 科学界
基于VAR模型的区域物流与经济增长的关系研究
ＬＩ Ｐｅ Ｕ ｎｇ
Ｗｕ ａ ｎ ｅｓ ｙ ｆ ｅ ｈ ｏ ｇ ， ｈ ｎ ３ ０ ０ Ｃ ｉａ ｈ ｎＵ ｉ ｒｉ ｃ ｎ ｌ ｙ Ｗｕ ａ ０ ７ ， ｈｎ ） ｖ ｔｏ Ｔ ｏ ４
Ａｂ ｔ ａ ｔ Ｉ ｉ ｐ ｐ ｒｗ ｔ ｄｅ ｅｄ ｖｎ ｆ ｃ ｆ ｏ ｉ ｉｓｏ ｃ ｎ ｍｉ ｇ ｏ ｔ ｓｗｅｌ ｓ ｈ ｕｌ ｇ ｅ ｅ ｔ ｆ ｃ — ｓｒ ｃ ： ｎ ｔ ｓ ａ ｅ ｅ ｓ ｉｄ ｔ ｒ ｉ ｇｅ ｅ ｔ ｇｓ ｃ ｎｅ ｏ ｏ ｃ ｒ ｗ ｈ ａ ｌ ａ ｅｐ ｌ ｎ ｆ ｃ ｏ ｈ ｕ ｈ ｉ ｏｌ ｔ ｔ ｉ ｏｅ
不仅可 以提高经济增长速率 ， 可以促进经济一体化 的发展 。 还 而经济增长是 区域物流发展 的前提和必要条件 ，没有经济 的
发展就不存在 区域物流 的发展 ，经济增长是拉动物流企业发 展 的重要外力。区域物流与经济增长是如何 相互影响 ， 互制 相 约又相互促进 ， 是一个值得深入研究的重点课题。因此 ， 利用 向量 自回归模 型研 究区域物 流与经济增长 的关 系，具有 重要
【 摘
鹏
武汉 ４０７ ） ３ ０ ０
要】从区域 物流与经济增长的关系出发，研究物流对经济增长 的促进机制以及经济增长对 区域物流的拉动作用建立
Ｖ Ｒ 型对 区域物流与经济增长的关系进行研究 ， Ａ 模 验证了两者的互动 的协 同关系。
【 关键 词】 区域物流 ； 经济增长 ； Ｒ模型 ＶＡ 【 中图分 类号】２ ４Ｆ ５ ． Ｆ ２ ；２９２ ７ 【 文献标识码】 Ａ 【 文章编号】０ ５ １２ ２ １ ）７ ０ １— ３ １Ｈ — ５ Ｘ（０ ２ ０ — ２ ８ ０ ０
Ａ ＶＡＲ ｏ ｅ ｓ ｄ Ｓ ｕ ｙ ｏ ｌ ｔｏ ｓ ｉ ｅ ｗｅ ｎ Ｒｅ ｉｎ ｌ ｏ ｏ ｙ ａ ｄ Ｅｃ ｎ ｍ ｉ ｏ ｈ Ｍ ｄ ｌＢａ ｅ ｔ ｄ ｎ Ｒｅａ ｉ ｎ ｈ ｐ ｂ ｔ ｅ ｇ ｏ ａ Ｅｃ ｎ ｍ ｎ ｏ ｏ ｃ Ｇｒ ｗｔ
云计算理论研究热点
6
安全管理
◦ 云安全设计原则（Siani Pearson）
明确和限制数据使用的目的
个人信息必须被明确身份的人以特定的目的进行使用和处理，而 且使用前要联系信息拥有者
提供反馈机制
设计人机界面清楚地表明云服务中采用的安全措施，同时可以设 计图形用户界面，用其向用户提供安全提示
8
P2P环境的MapReduce
Master P2P网络
Slave P2P网络
9
P2P环境的MapReduce
10
TPlatform
链接分析 标引 IE 集群 分类器 自然语言处理
MapReduce：分布式程序框架 BigTable：结构化数据存储 TFS:高可靠性可扩展存储
与Hadoop类似
发送和存储尽量少的个人信息到云中
通过对系统的分析只对最小一部分个人信息进行必要的收集和储存， 这样做的好处是能使数据在存储和处理过程中只需采用必要强度的保 护措施；所处理的数据可以采用相关的加密技术来进行保护
保护云中的个人信息
个人信息必须被保护以防丢失或被窃取。为了达到这个目的，需要采 用安全措施防止未授权的访问、复制、使用或者修改个人信息，避免 信息的泄露
13
本讲到此结束
欢迎访问 中国云计算网站 欢迎使用 《云计算》教材 电子工业出版社 刘鹏 主编
7
能耗管理
◦ 云计算基础设施中包括了数以万计的计算机，如何有效地 整合资源降低运行成本，节省运行计算机所需要的能源成 为一个关注的热点问题 ◦ Shekhar Srikantaiah的实验
计算机性能受磁盘利用率的影响大于受CPU利用率的影响，当 CPU利用率一定时，计算机性能随磁盘利用率的增高而线性降 低 计算机能源消耗受CPU利用率的影响大于受磁盘利用率的影响， 同时能源的消耗在磁盘利用率为50%，CPU利用率为70%的时 候取得最小值
计算机导论要点及题型（武汉理工大学出版社）
计算机导论计算机导论一、复习要点一、复习要点1、计算机科学的基本思路；P11第2段2、计算机理论研究的四个步骤；P11第3段3、模型抽象的四个步骤；P11第4段4、工程设计的四个步骤；P11第5段5、计算机科学的学科内容；①学科形态②学科的含义和基本问题③学科的发展④学科的若干分支干分支6、决策系统；P20第1段7、实时系统；P20第2段8、虚拟现实；P21第3段9、计算机的发展历史；MARK-1（46年之前世界上第一台通用程序控制继电器计算机，P4）；ENIAC （46年第一台电子计算机，P5）EDV AC（46年首次提出了存储程序的概念，解决了ENIAC的缺陷，P6）；UNIV ACI（51年第一台能基本数据处理的计算机,P9）；10、存储程序式计算机；P33 11、运算器；P34最后一段最后一段12、控制器；P35最后一段最后一段13、指令；p73图14、指令系统；指令系统；15、位；P45 16、位运算；P46图2.6 17、数制及转换；数制及转换；18、数据压缩；P68 19、并行处理；P84 20、并行处理的四个级别；P84 21、根据指令流和数据流的多重性的计算机系统分类；P84:SISD,SIMD,NISD,MIMD) 22、通道；P85 23、通道的3种类型；P86-87 24、计算机软件；P97第1段25、软件的特点；P97第3段26、系统软件及分类；P98图3.1 27、应用软件及分类；P99 28、软件的开发过程；P99 29、软件开发技术的发展原因及趋势；P101及图3.2 30、结构化程序设计；P102 31、软件工程的开发方法；P102-P103 32、面向对象的开发方法；P103 33、算法；P106 34、算法学习的五个方面；P107第2段35、算法的特性；P107第3段36、算法的描述方法；P107第5段37、算法的评价；复杂性、正确性、效率算法的评价；复杂性、正确性、效率38、程序设计语言；P112,计算机算法语言。
武汉理工大学云计算考试总结
1.什么是云计算：答:云是虚拟计算机资源池。
云可以处理各种不同的负载，包括批处理式后端作业和交互式用户界面应用。
云通过迅速提供虚拟机或物理机允许负载被快速配置和划分。
云支持冗余,自恢复，高可扩展编程模型，以允许负载从许多不可避免的硬件/软件错误中恢复。
最终，云计算系统可以通过实时监视资源来确保分配在需要时平衡。
来源：数据爆炸促发了云计算的思想。
2.云平台提供的服务类型:数据中心的虚拟化资源形成互联网云，向付费用户提供硬件，软件，存储，网络和服务以运行他们的应用。
云计算提供了一个虚拟化的按需动态供应硬件，软件和数据集的弹性资源平台.①基础设施即服务（IaaS）:这个模型将用户需要的基础设施(即服务器，存储，网络和数据中心构造)组合在一起。
用户可以在使用客户机操作系统的多个虚拟机上配置和运行指定的应用。
②平台即服务(PaaS):这个模型使用户能够在一个虚拟的平台上配置用户制定的应用。
PaaS包括中间件，数据库，开发工具和一些运行时支持(如Web 2.0和Java)。
3.软件即服务(SaaS):这是指面向数千付费云用户的初始浏览器的应用软件。
SaaS模型应用于业务流程，工业应用，客户关系管理，企业资源计划，人力资源和合作应用。
3.Google的核心技术Google MapReduce（Map：对一组数据元素进行某种重复式的处理,Reduce:对Map中间结果进行某种进一步的结果整理）（MapReduce把what need to do 与how to do 分开了）（设计思想:scale out not up,assume failures are common,moving processing to data,process data sequentially and avoid random access）上升到架构:统一架构，为程序员隐藏系统层细节。
Google GFS google gfs 是一个基于分布式集群的大型分布式文件系统,为MapReduce计算框架提供底层数据存储和数据可靠性支撑。
《云计算(第三版)》配套PPT之十九：第5章 Hadoop 2.0 主流开源云架构(五).pptx
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《云计算》第三版配套PPT课件
2.HDFS编程基础
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5.6 Hadoop 2.0编程接口
HDFS 编程
1）Hadoop统一配置文件类Configuration
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Hadoop的每一个实体（Common， HDFS，Yarn）都有与其相对应的配置 文件，Configuration类是联系几个配 置文件的统一接口。
5.5 Hadoop 2.0访问接口
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命令行接口
4．其他常用命令 sbin/目录下的脚本主要分为两种类型：启停服务脚本和管理服务脚本。 其中，脚本hadoop-daemon.sh可单独用于启动本机服务，方便本机调试， start/stop类脚本适用于管理整个集群，读者只要在命令行下直接使用这些脚本， 它会自动提示使用方法。
请编写一简单程序，要求实现在HDFS里新建文件myfile，并且 写入内容“china cstor cstor cstor china”。
【例2】
请编写一简单程序，要求输出HDFS里刚写入的文件myfile的内 容。
【例3】
请编写一简单代码，要求输出HDFS里文件myfile相关属性（如 文件大小、拥有者、集群副本数，最近修改时间等）。
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fs包下的FSDataInputStream
io包下的缓冲流DataInputBuffer
util包下的LineReader
……
用户可以和Java流相互配合使用
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5.6 Hadoop 2.0编程接口
5.6.1 HDFS 编程 5 .6 .2 Ya r n 编 程
本科《云计算与大数据》课程教学大纲
《云计算与大数据》课程教学大纲开课单位：计算机科学与技术教研室课程类别：专业基础课总学时：48 讲授学时：40 实验学时：8 学分：2.5开课学期：第五学期先修课程：操作系统、数据库原理、面向对象程序设计教学方式：理论讲授加实验考核方式：考试使用教材及主要参考书：建议使用教材：陶皖主编，《云计算与大数据》西安电子科技大学出版社2017.1推荐参考资料：（1）《云计算（第三版）》刘鹏主编，电子工业出版社，2015.8（2）《大数据搜索与挖掘》张华平著，科学出版社，2014.5（3）《云计算与大数据技术》王鹏等编著.人民邮电出版社.2014.5月一、课程的性质和任务云计算和大数据正在引发全球范围内深刻的技术和商业变革，已经成为IT行业主流技术。
云计算通过分布式操作系统、虚拟化、并行计算、弹性计算、效用计算等关键技术，为大数据提供了基础物理平台，大数据是落地的云，技术涵盖了从数据的海量存储、处理到应用多方面的技术，包括数据采集、海量数据存储、非关系型数据管理、数据挖掘、数据可视化以及智能分析技术如模式识别、自然语言理解、应用知识库等。
本课程为物联网工程专业开设的一门专业基础课，主要学习云计算和大数据处理的相关原理和技术，结合核、医应用，与实际工程应用相结合，构建相应的云计算和大数据分析与应用平台。
二、教学基本要求本课程采取研讨式教学模式，教师主讲技术体系和结构原理，技术细节分为理论、实践、应用等专题，由学生自主选择专题进行自主钻研，阅读文献，搭建软件平台并实际运行，上台讲解，提交论文和实验报告，充分培养学生的自主学习和动手能力。
通过本课程学习，使学生掌握大数据的采集、传输、处理和应用的技术，了解Hadoop分布式系统基础架构，掌握HDFS和Map Reduct术。
了解HBase Hive、Zookeeper、Avro、Pig等相关大数据技术，与实际工程应用相结合，构建相应的云计算平台。
教学应当结合实际实验条件，培养学生实践动手能力，了解大数据技术发展现状，促进大数据相关教学改革。
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一、大数据与云计算
1.云计算是并行计算、分布式计算和网格计算的发展。
2云计算服务类型：将基础设施作为服务laas、将平台作为服务paas 、将软件作为服务saas 。
3.云计算体系结构分为四层：物理资源层、资源池层，管理中间件层，SOA（service-oriented-architecture，面向服务的体系结构）构建层。
4.云计算有更低的硬件和网络成本、更低的管理成本和电力成本，也有更高的资源利用率。
5.云计算特点：超大规模、虚拟化、高可靠性、通用性、高可伸缩性、按需服务、极其廉价
二、Google云计算原理和应用
Google云计算技术包括：Google文件系统GFS、分布式计算编程模型MapReduce 、分布式锁Chubby、分布式结构化数据表BigTable 、分布式存储系统Megastore 、分布式监控系统Dapper 、海量的交互式分析工具D remel ，以及内存大数据分析系统powerdrill。
2.GFS是一个大型的分布式文件系统Google
3.GFS将文件按照固定大小进行分块，默认是64MB，每一块称为一个chunk，每一个chunk都有一个索引号。
4.GFS特点：采用中心服务器模式、不缓存数据、在用户态下实现、只提供专用接口
5.master容错，Master上保存了GFS文件系统的三种元数据
Name Space，文件系统目录结构、Chunk与文件名的映射表、 Chunk副本的位置信息(默认有三个副本)
6.chunk server容错：GFS中的每一个文件被划分成多个Chunk，Chunk的默认大小是64MB，每个Chunk又划分为若干Block（64KB），每个Block对应一个32bit的校验和，保证数据正确。
7.系统管理技术：大规模集群安装技术、故障检测技术、节点动态加入技术节能技术
8.mapreduce模型：Map函数--对一部分原始数据进行指定的操作。
每个Map操作都针对不同的原始数据，因此Map与Map之间是互相独立的，这使得它们可以充分并行化。
reduce函数--操作—对每个Map所产生的一部分中间结果进行合并操作，每个Reduce所处理的Map中间结果是互不交叉的，reduce也可以在并行环境下执行。
9. MapReduce函数把输入文件分成M块，每块大概16M～64MB。
10.Chubby几个重要的特性：Chubby不支持内部文件的移动；不记录文件的最后访问时间；另外在Chubby中并没有符号连接（Symbolic Link，又叫软连接，类似于Windows系统中的快捷方式）和硬连接（Hard Link，类似于别名）的概念
11.用户打开某个节点的同时会获取一个类似于UNIX中文件描述符（）的句柄，这个句柄由以下三个部分组成：
校验数位：防止其他用户创建或猜测这个句柄、序号：确定句柄由当前还是以前的主服务器创建、模式信息：用于新的主服务器重新创建一个旧句柄。
补充：Bigtable是Google开发的基于GFS和Chubby 的分布式存储系统。
12.分布式结构化数据表Bigtable 设计动机与目标：需要存储的数据种类繁多、海量的服务请求、商用数据库无法满足Google的需求。
13. Bigtable选用了Google自己开发的分布式锁服务Chubby
14.Google应用程序引擎 :Google App Engine为每个应用程序提供了一个安全运行环境,该沙盒可以保证每个应用程序能够安全的隔离运行。
第五章、hadoop2.0
1.2002年开源组织Apache成立开源搜索引擎项目Nutch,
2004年 Google三大论文, Apache实现了Nutch版的NDFS和MapReduce
2006年 NDFS和MapReduce移出Nutch，形成独立项目，称为Hadoop。
2.hadoop分布式文件系统HDFS可以部署在廉价的硬件上，能够高容错、可靠的存储
海量数据（可以达到TB甚至PB级）。
它还可以和Yarn 中的mapreduce编程模型很
好的结合，为应用程序提供高吞吐量的数据访问，适用于大数据应用程序。
3.HDFS架构：
4.HDFS内部特性：冗余备份、副本存放
副本选择
HDFS会尽量使用离程序最近的副本来满足用户请求，这样可以减少总带宽消耗和读延时。
如果在读取程序的同一个机架上有一个副本,那么就使用这个副本;如果HDFS机群跨了多个数据中心,那么读取程序将优先考虑本地数据中心的副本。
HDFS的架构支持数据均衡策略。
如果某个DataNode的剩余磁盘空间下降到一定程度，按照均衡策略，系统会自动把数据从这个DataNode移动到其他节点。
当对某个文件
有很高需求时，系统可能会启动一个计划创建该文件的新副本，并重新平衡集群中的其他数据。
4心跳检测 5数据完整性检测 6元数据磁盘失效7 简单一致性模型、流式数据访问
客户端缓存
客户端创建文件的请求不是立即到达NameNode，HDFS客户端先把数据缓存到本地的一个临时文件，程序的写操作透明地重定向到这个临时文件。
当这个临时文件累积的数据超过一个块的大小（128MB）时，客户端才会联系NameNode。
NameNode在文
件系统中插入文件名，给它分配一个数据块，这样客户端就把数据从本地的缓存刷新
到指定的数据块中。
当文件关闭后，临时文件中剩余的未刷新数据也会被传输到DataNode中，然后客户端告诉NameNode文件已关闭，此时NameNode才将文件创
建操作写入日志进行存储。
如果NameNode在文件关闭之前死机，那么文件将会丢失。
如果不采用客户端缓存，网络速度和拥塞都会对输出产生很大的影响。
流水线复制。