梁芷梧

摘要：大數(shù)據(jù)（Big Data）是隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)及互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的高速發(fā)展而產(chǎn)生的獨(dú)特?cái)?shù)據(jù)現(xiàn)象。現(xiàn)代社會正以不可想象的速度產(chǎn)生大數(shù)據(jù)，幸運(yùn)的是，計(jì)算機(jī)技術(shù)與互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的發(fā)展，在產(chǎn)生大數(shù)據(jù)的同時，也給人們帶來了全新的云計(jì)算技術(shù)。云計(jì)算技術(shù)帶來的大數(shù)據(jù)處理能力，使得分析和掌握大數(shù)據(jù)中蘊(yùn)藏的無盡信息、知識和智慧成為可能。

分布式計(jì)算（Distributed Computing）是將數(shù)量級大的工程數(shù)據(jù)劃分成若干個小分塊，由多個計(jì)算機(jī)即計(jì)算節(jié)點(diǎn)分別來計(jì)算后將運(yùn)算結(jié)果進(jìn)行上傳，最終把結(jié)果進(jìn)行合并從而得出統(tǒng)一的數(shù)據(jù)結(jié)論的計(jì)算過程。并行計(jì)算（Parallel Computing）指的是將一個總的計(jì)算任務(wù)劃分成多個子分塊，在具備了并行處理能力的計(jì)算節(jié)點(diǎn)上，分配給不同的處理器，各處理器之間遵循調(diào)配機(jī)制并行地執(zhí)行子分塊任務(wù)，最終達(dá)到提升計(jì)算規(guī)?；蛘咛岣哂?jì)算速度的目的。

在本設(shè)計(jì)中利用的是Hadoop分布式架構(gòu)，其主要由3個子項(xiàng)目組成：MapReduce（編程模型和軟件框架，用于在大規(guī)模計(jì)算機(jī)集群上編寫對大數(shù)據(jù)進(jìn)行快速處理的并行化程序）、HDFS（構(gòu)建于廉價計(jì)算機(jī)集群之上的分布式文件系統(tǒng)）和Hadoop Common（為整體架構(gòu)提供基礎(chǔ)支撐功能）。著重研究了MapReduce處理框架并建立了一個能夠?qū)?shù)據(jù)進(jìn)行可靠處理的分布式系統(tǒng)平臺，使其以分布式并行工作方式加快處理速度，從而體現(xiàn)出其在云計(jì)算應(yīng)用中處理大量數(shù)據(jù)時的優(yōu)勢。最終通過程序測試來了分析MapReduce框架在數(shù)據(jù)處理中的流程及特點(diǎn)。

關(guān)鍵詞：MapReduce；云計(jì)算；并行計(jì)算；Hadoop；分布式計(jì)算

在現(xiàn)代網(wǎng)絡(luò)科技水平不斷提升的態(tài)勢下，云計(jì)算基于并行計(jì)算、分布式計(jì)算和網(wǎng)格計(jì)算之下不斷發(fā)展，成為了普及性的計(jì)算模式，隨著云計(jì)算和個人高性能計(jì)算機(jī)技術(shù)的縱深發(fā)展，單機(jī)工作模式逐漸被并行計(jì)算模式所替代，MapReduce分布式并行編程模式與傳統(tǒng)分布式程序相比，涵蓋了并行處理、容錯處理、負(fù)載均衡等內(nèi)容，有強(qiáng)大便捷的編程接口，極大地降低了并行程序的開發(fā)和設(shè)計(jì)難度。

一、云計(jì)算技術(shù)概述

云計(jì)算將計(jì)算任務(wù)分布在大量計(jì)算機(jī)構(gòu)成的資源池之上，根據(jù)用戶的需求獲取計(jì)算能力、存儲空間和信息化服務(wù)，是一種自我維護(hù)和管理的虛擬計(jì)算資源，在專門軟件的條件下實(shí)現(xiàn)自動化管理，并支持各種應(yīng)用程序的運(yùn)行，如：計(jì)算集群、存儲服務(wù)器等，其廣義的涵義即為“網(wǎng)絡(luò)計(jì)算”。

1、Google云計(jì)算原理

它由分布式文件系統(tǒng)GFS、MapReduce并行計(jì)算編程模式、BigTable結(jié)構(gòu)化存儲系統(tǒng)構(gòu)成，是建立在大數(shù)據(jù)存儲能力基礎(chǔ)之上的處理操作。在分布式文件系統(tǒng)GFS之中，可以進(jìn)行大數(shù)據(jù)、分布式的讀寫操作，用系統(tǒng)所特有的全局唯一的ID標(biāo)識進(jìn)行數(shù)據(jù)塊的識別。MapReduce并行計(jì)算編程模式可以將邏輯問題與分布式編輯中的問題相隔離，MapReduce并行計(jì)算編程模式可以跨越大量數(shù)據(jù)節(jié)點(diǎn)，分割任務(wù)并分配給下層計(jì)算節(jié)點(diǎn)，執(zhí)行輸入數(shù)據(jù)的劃分、節(jié)點(diǎn)業(yè)務(wù)執(zhí)行的調(diào)度以及容錯處理等，實(shí)現(xiàn)應(yīng)用程序的開發(fā)，從而服務(wù)于Google大數(shù)據(jù)的處理工作。BigTable呈現(xiàn)出分布式的、稀疏的、有序的多維度Map，具有良好的伸縮性和高可用性。

2、Hadoop云計(jì)算系統(tǒng)

Hadoop的內(nèi)核由HDFS、MapReduce和Hbase組成，是Apache開源組織的一個分布式計(jì)算架構(gòu)，具有良好的可擴(kuò)展性和高效性，在分布式文件系統(tǒng)HDFS和MapReduce編輯模型相整合的架構(gòu)中，可以實(shí)現(xiàn)Local Data的處理模式，并增加了網(wǎng)絡(luò)爬蟲、Web搜索引擎功能、文檔格式插件等，對數(shù)據(jù)信息進(jìn)行高效的處理，在這個集群之中，可以對存儲在本地磁盤的數(shù)據(jù)進(jìn)行計(jì)算，這種“本地計(jì)算”的模式極大地?cái)U(kuò)展了傳輸量，節(jié)約了網(wǎng)絡(luò)帶寬占用量，并且還可以進(jìn)行可擴(kuò)展的訪問，適合于海量數(shù)據(jù)集的應(yīng)用運(yùn)行。

二、云計(jì)算中MapReduce分布式并行處理框架的研究設(shè)計(jì)

Hadoop分布式架構(gòu)，其主要由3個子項(xiàng)目組成：MapReduce（編程模型和軟件框架，用于在大規(guī)模計(jì)算機(jī)集群上編寫對大數(shù)據(jù)進(jìn)行快速處理的并行化程序）、HDFS（構(gòu)建于廉價計(jì)算機(jī)集群之上的分布式文件系統(tǒng)）和Hadoop Common（為整體架構(gòu)提供基礎(chǔ)支撐功能）。

1、MapReduce

MapReduce編程模型及軟件框架，是指用于在大規(guī)模計(jì)算機(jī)集群上編寫對大數(shù)據(jù)進(jìn)行快速處理的并行化程序。其思想是將大規(guī)模集群上運(yùn)行的并行計(jì)算加以抽象化，并用兩個抽象函數(shù)加以表達(dá)：Map和Reduce，即：映射和化簡，它是在軟件框架下對任務(wù)進(jìn)行分解，并匯總中間運(yùn)行的結(jié)果，最終得到終極結(jié)果集。

MapReduce的工作原理主要包括以下具體內(nèi)容：（1）提交MapReduce作業(yè)。在提交作業(yè)之后，runJob（）方法將在每秒輪詢作業(yè)進(jìn)度，顯示作業(yè)的成功狀況，對于與記錄不符的作業(yè)要在控制臺加以顯示，對于成功的作業(yè)，則顯示出作業(yè)計(jì)數(shù)器。（2）MapReduce作業(yè)的初始化。當(dāng)JobTracker接收到submitJob（）方法的調(diào)用之后，由作業(yè)調(diào)度器對其進(jìn)行調(diào)度，實(shí)施初始化，并追蹤任務(wù)實(shí)施的狀態(tài)。（3）MapReduce任務(wù)的分配。JobTracker首先要選定任務(wù)所在的作業(yè)，在選取好作業(yè)之后，JobTracker就可以為該作業(yè)分配一個確定的任務(wù)。

2、HDFS

這是一個構(gòu)建于廉價計(jì)算機(jī)集群之上的、Hadoop架構(gòu)中的分布式文件系統(tǒng)，有著極高的容錯性特征，適用于超大數(shù)據(jù)信息的應(yīng)用程序。它通過數(shù)據(jù)塊序列的方式對文件進(jìn)行存儲，利用Namenode節(jié)點(diǎn)對所有的數(shù)據(jù)塊，進(jìn)行復(fù)制操作，這主要是為了實(shí)現(xiàn)節(jié)點(diǎn)故障容錯，同時，Hadoop還可以針對集群中的Datanode節(jié)點(diǎn)，進(jìn)行周期性的心跳信號檢測，接收相關(guān)數(shù)據(jù)塊的狀態(tài)報告，當(dāng)Namenode節(jié)點(diǎn)可以收到一個Datanode節(jié)點(diǎn)的心跳信號，證明這個節(jié)點(diǎn)的狀態(tài)良好，適合用于存儲數(shù)據(jù)信息。

3、Hadoop Common

Hadoop Common為整體架構(gòu)提供基礎(chǔ)支撐功能，它在分布式計(jì)算環(huán)境中處于底層的存儲支持地位和作用，可以為用戶提供高速的傳輸速率，進(jìn)行應(yīng)用程序數(shù)據(jù)的訪問。

三、程序測試

通過對云計(jì)算分布式并行處理框架系統(tǒng)的測試，MapReduce框架在數(shù)據(jù)處理中的流程，主要表現(xiàn)為：MapReduce函數(shù)庫將文件劃分為若干個文件塊，并在集群上執(zhí)行處理程序，在執(zhí)行程序中的主控程序?yàn)镸aster，其他執(zhí)行程序由Master進(jìn)行分配，Master根據(jù)Worker的具體情況分配Map和Reduce任務(wù)，讀取輸入的信息數(shù)據(jù)塊，對其進(jìn)行處理，Map函數(shù)輸出中間結(jié)果對，暫時存于緩存之中，由Reduce Worker對中間數(shù)據(jù)進(jìn)行排序，集合相同的key值，并將這些中間結(jié)果值集合傳遞給用戶自定義的Reduce函數(shù)，當(dāng)所有的任務(wù)完成之后，Master返回到MapReduce程序的入口處。

四、結(jié)束語

綜上所述，在計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)計(jì)算技術(shù)不斷進(jìn)步的時代下，云計(jì)算融合了并行計(jì)算、分布式計(jì)算和網(wǎng)格計(jì)算模式，成為了一種虛擬化、負(fù)載均衡的網(wǎng)絡(luò)計(jì)算模式，在基于MapReduce并行編程模式的條件下，可以使云計(jì)算分布式并行處理性能得到極大的改進(jìn)和提高，并在未來的發(fā)展趨勢中實(shí)現(xiàn)對數(shù)據(jù)的動態(tài)分配。

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