如何让hadoop集群分布式计算
Hadoop是Apache软件基金会旗下的一个开源分布式计算平台。
以Hadoop分布式文件系统(HDFS,Hadoop Distributed Filesystem)和MapReduce(Google MapReduce的开源实现)为核心的Hadoop为用户提供了系统底层细节透明的分布式基础架构。
对于Hadoop的集群来讲,可以分成两大类角色:Master和Salve。
一个HDFS集群是由一个NameNode和若干个DataNode组成的。
其中NameNode作为主服务器,管理文件系统的命名空间和客户端对文件系统的访问操作;集群中的DataNode管理存储的数据。
MapReduce框架是由一个单独运行在主节点上的JobTracker和运行在每个集群从节点的TaskTracker共同组成的。
主节点负责调度构成一个作业的所有任务,这些任务分布在不同的从节点上。
主节点监控它们的执行情况,并且重新执行之前的失败任务;从节点仅负责由主节点指派的任务。
当一个Job被提交时,JobTracker接收到提交作业和配置信息之后,就会将配置信息等分发给从节点,同时调度任务并监控TaskTracker的执行。
从上面的介绍可以看出,HDFS和MapReduce共同组成了Hadoop分布式系统体系结构的核心。
HDFS在集群上实现分布式文件系统,MapReduce在集群上实现了分布式计算和任务处理。
HDFS在MapReduce任务处理过程中提供了文件操作和存储等支持,MapReduce在HDFS的基础上实现了任务的分发、跟踪、执行等工作,并收集结果,二者相互作用,完成了Hadoop分布式集群的主要任务。
先决条件1) 确保在你集群中的每个节点上都安装了所有必需软件:sun-JDK ssh Hadoop。
“分布式”与“集群”的区别是什么?
简单说,分布式是以缩短单个任务的执行时间来提升效率的,而集群则是通过提高单位时间内执行的任务数来提升效率。
例如: 如果一个任务由10个子任务组成,每个子任务单独执行需1小时,则在一台服务器上执行改任务需10小时。
采用分布式方案,提供10台服务器,每台服务器只负责处理一个子任务,不考虑子任务间的依赖关系,执行完这个任务只需一个小时。
(这种工作模式的一个典型代表就是Hadoop的Map/Reduce分布式计算模型) 而采用集群方案,同样提供10台服务器,每台服务器都能独立处理这个任务。
假设有10个任务同时到达,10个服务器将同时工作,10小后,10个任务同时完成,这样,整身来看,还是1小时内完成一个任务! 以下是摘抄自网络文章: 一、集群概念 1. 两大关键特性 集群是一组协同工作的服务实体,用以提供比单一服务实体更具扩展性与可用性的服务平台。
在客户端看来,一个集群就象是一个服务实体,但事实上集群由一组服务实体组成。
与单一服务实体相比较,集群提供了以下两个关键特性: · 可扩展性--集群的性能不限于单一的服务实体,新的服务实体可以动态地加入到集群,从而增强集群的性能。
· 高可用性--集群通过服务实体冗余使客户端免于轻易遇到out of service的警告。
在集群中,同样的服务可以由多个服务实体提供。
如果一个服务实体失败了,另一个服务实体会接管失败的服务实体。
集群提供的从一个出 错的服务实体恢复到另一个服务实体的功能增强了应用的可用性。
2. 两大能力 为了具有可扩展性和高可用性特点,集群的必须具备以下两大能力: · 负载均衡--负载均衡能把任务比较均衡地分布到集群环境下的计算和网络资源。
· 错误恢复--由于某种原因,执行某个任务的资源出现故障,另一服务实体中执行同一任务的资源接着完成任务。
这种由于一个实体中的资源不能工作,另一个实体中的资源透明的继续完成任务的过程叫错误恢复。
负载均衡和错误恢复都要求各服务实体中有执行同一任务的资源存在,而且对于同一任务的各个资源来说,执行任务所需的信息视图(信息上下文)必须是一样的。
3. 两大技术 实现集群务必要有以下两大技术: · 集群地址--集群由多个服务实体组成,集群客户端通过访问集群的集群地址获取集群内部各服务实体的功能。
具有单一集群地址(也叫单一影像)是集群的一个基本特征。
维护集群地址的设置被称为负载均衡器。
负载均衡器内部负责管理各个服务实体的加入和退出,外部负责集群地址向内部服务实体地址的转换。
有的负载均衡器实现真正的负载均衡算法,有的只支持任务的转换。
只实现任务转换的负载均衡器适用于支持ACTIVE-STANDBY的集群环境,在那里,集群中只有一个服务实体工作,当正在工作的服务实体发生故障时,负载均衡器把后来的任务转向另外一个服务实体。
· 内部通信--为了能协同工作、实现负载均衡和错误恢复,集群各实体间必须时常通信,比如负载均衡器对服务实体心跳测试信息、服务实体间任务执行上下文信息的通信。
具有同一个集群地址使得客户端能访问集群提供的计算服务,一个集群地址下隐藏了各个服务实体的内部地址,使得客户要求的计算服务能在各个服务实体之间分布。
内部通信是集群能正常运转的基础,它使得集群具有均衡负载和错误恢复的能力。
二、集群分类 Linux集群主要分成三大类(高可用集群, 负载均衡集群,科学计算集群)高可用集群(High Availability Cluster)负载均衡集群(Load Balance Cluster)科学计算集群(High Performance Computing Cluster) 具体包括: Linux High Availability 高可用集群 (普通两节点双机热备,多节点HA集群,RAC, shared, share-nothing集群等) Linux Load Balance 负载均衡集群 (LVS等....) Linux High Performance Computing 高性能科学计算集群 (Beowulf 类集群....) 三、详细介绍 1. 高可用集群(High Availability Cluster) 常见的就是2个节点做成的HA集群,有很多通俗的不科学的名称,比如"双机热备","双机互备","双机"。
高可用集群解决的是保障用户的应用程序持续对外提供服务的能力。
(请注意高可用集群既不是用来保护业务数据的,保护的是用户的业务程序对外不间断提供服务,把因软件/硬件/人为造成的故障对业务的影响降低到最小程度)。
2. 负载均衡集群(Load Balance Cluster) 负载均衡系统:集群中所有的节点都处于活动状态,它们分摊系统的工作负载。
一般Web服务器集群、数据库集群和应用服务器集群都属于这种类型。
负载均衡集群一般用于相应网络请求的网页服务器,数据库服务器。
这种集群可以在接到请求时,检查接受请求较少,不繁忙的服务器,并把请求转到这些服务器上。
从检查其他服务器状态这一点上看,负载均衡和容错集群很接近,不同之处是数量上更多。
3. 科学计算集群(High Performance Computing Cluster) 高性能计算(High Perfermance Computing)集群,简称HPC集群。
这类集群致力于提供单个计算机所不能提供的强大的计算能力。
3.1 高性能计算分类 3.1.1 高吞吐计算(High-throughput Computing) 有一类高性...
高性能计算集群hp 使用什么集群软件
越来越多的企业开始使用Hadoop来对大数据进行处理分析,但Hadoop集群的整体性能却取决于CPU、内存、网络以及存储之间的性能平衡。
而在这篇文章中,我们将探讨如何为Hadoop集群构建高性能网络,这是对大数据进行处理分析的关键所在。
关于Hadoop “大数据”是松散的数据集合,海量数据的不断增长迫使企业需要通过一种新的方式去管理。
大数据是结构化或非结构化的多种数据类型的大集合。
而Hadoop则是Apache发布的软件架构,用以分析PB级的非结构化数据,并将其转换成其他应用程序可管理处理的形式。
Hadoop使得对大数据处理成为可能,并能够帮助企业可从客户数据之中发掘新的商机。
如果能够进行实时处理或者接近实时处理,那么其将为许多行业的用户提供强大的优势。
Hadoop是基于谷歌的MapReduce和分布式文件系统原理而专门设计的,其可在通用的网络和服务器硬件上进行部署,并使之成为计算集群。
Hadoop模型 Hadoop的工作原理是将一个非常大的数据集切割成一个较小的单元,以能够被查询处理。
同一个节点的计算资源用于并行查询处理。
当任务处理结束后,其处理结果将被汇总并向用户报告,或者通过业务分析应用程序处理以进行进一步分析或仪表盘显示。
为了最大限度地减少处理时间,在此并行架构中,Hadoop“movesjobstodata”,而非像传统模式那样“movingdatatojobs”。
这就意味着,一旦数据存储在分布式系统之中,在实时搜索、查询或数据挖掘等操作时,如访问本地数据,在数据处理过程中,各节点之间将只有一个本地查询结果,这样可降低运营开支。
Hadoop的最大特点在于其内置的并行处理和线性扩展能力,提供对大型数据集查询并生成结果。
在结构上,Hadoop主要有两个部分: Hadoop分布式文件系统(HDFS)将数据文件切割成数据块,并将其存储在多个节点之内,以提供容错性和高性能。
除了大量的多个节点的聚合I/O,性能通常取决于数据块的大小——如128MB。
而传统的Linux系统下的较为典型的数据块大小可能是4KB。
MapReduce引擎通过JobTracker节点接受来自客户端的分析工作,采用“分而治之”的方式来将一个较大的任务分解成多个较小的任务,然后分配给各个TaskTrack节点,并采用主站/从站的分布方式(具体如下图所示):Hadoop系统有三个主要的功能节点:客户机、主机和从机。
客户机将数据文件注入到系统之中,从系统中检索结果,以及通过系统的主机节点提交分析工作等。
主机节点有两个基本作用:管理分布式文件系统中各节点以及从机节点的数据存储,以及管理Map/Reduce从机节点的任务跟踪分配和任务处理。
数据存储和分析处理的实际性能取决于运行数据节点和任务跟踪器的从机节点性能,而这些从机节点则由各自的主机节点负责沟通和控制。
从节点通常有多个数据块,并在作业期间被分配处理多个任务。
部署实施Hadoop 各个节点硬件的主要要求是市县计算、内存、网络以及存储等四个资源的平衡。
目前常用的并被誉为“最佳”的解决方案是采用相对较低成本的旧有硬件,部署足够多的服务器以应对任何可能的故障,并部署一个完整机架的系统。
Hadoop模式要求服务器与SAN或者NAS进行直接连接存储(DAS)。
采用DAS主要有三个原因,在标准化配置的集群中,节点的缩放数以千计,随着存储系统的成本、低延迟性以及存储容量需求不断提高,简单配置和部署个主要的考虑因素。
随着极具成本效益的1TB磁盘的普及,可使大型集群的TB级数据存储在DAS之上。
这解决了传统方法利用SAN进行部署极其昂贵的困境,如此多的存储将使得Hadoop和数据存储出现一个令人望而却步的起始成本。
有相当大一部分用户的Hadoop部署构建都是采用大容量的DAS服务器,其中数据节点大约1-2TB,名称控制节点大约在1-5TB之间,具体如下图所示:来源:BradHedlund,DELL公司 对于大多数的Hadoop部署来说,基础设施的其他影响因素可能还取决于配件,如服务器内置的千兆以太网卡或千兆以太网交换机。
上一代的CPU和内存等硬件的选择,可根据符合成本模型的需求,采用匹配数据传输速率要求的千兆以太网接口来构建低成本的解决方案。
采用万兆以太网来部署Hadoop也是相当不错的选择。
万兆以太网对Hadoop集群的作用 千兆以太网的性能是制约Hadoop系统整体性能的一个主要因素。
使用较大的数据块大小,例如,如果一个节点发生故障(甚至更糟,整个机架宕机),那么整个集群就需要对TB级的数据进行恢复,这就有可能会超过千兆以太网所能提供的网络带宽,进而使得整个集群性能下降。
在拥有成千上万个节点的大型集群中,当运行某些需要数据节点之间需要进行中间结果再分配的工作负载时,在系统正常运行过程中,某个千兆以太网设备可能会遭遇网络拥堵。
每一个Hadoop数据节点的目标都必须实现CPU、内存、存储和网络资源的平衡。
如果四者之中的任意一个性能相对较差的话,那么系统的潜在处理能力都有可能遭遇瓶颈。
添加的CPU和内存组建,将影响存储和网络的平衡,如何使Hadoop集群节点在处理数据时更有效率,减少结果,并在...
什么是集群?
展开全部集群是一组相互独立的、通过高速网络互联的计算机,它们构成了一个组,并以单一系统的模式加以管理。
一个客户与集群相互作用时,集群像是一个独立的服务器。
集群配置是用于提高可用性和可缩放性。
和传统的高性能计算机技术相比,集群技术可以利用各档次的服务器作为节点,系统造价低,可以实现很高的运算速度,完成大运算量的计算,具有较高的响应能力,能够满足当今日益增长的信息服务的需求。
而集群技术是一种通用的技术,其目的是为了解决单机运算能力的不足、IO能力的不足、提高服务的可靠性、获得规模可扩展能力,降低整体方案的运维成本(运行、升级、维护成本)。
只要在其他技术不能达到以上的目的,或者虽然能够达到以上的目的,但是成本过高的情况下,就可以考虑采用集群技术。
...
“分布式”与“集群”的区别是什么?
展开全部 简单说,分布式是以缩短单个任务的执行时间来提升效率的,而集群则是通过提高单位时间内执行的任务数来提升效率。
例如: 如果一个任务由10个子任务组成,每个子任务单独执行需1小时,则在一台服务器上执行改任务需10小时。
采用分布式方案,提供10台服务器,每台服务器只负责处理一个子任务,不考虑子任务间的依赖关系,执行完这个任务只需一个小时。
(这种工作模式的一个典型代表就是Hadoop的Map/Reduce分布式计算模型) 而采用集群方案,同样提供10台服务器,每台服务器都能独立处理这个任务。
假设有10个任务同时到达,10个服务器将同时工作,10小后,10个任务同时完成,这样,整身来看,还是1小时内完成一个任务! 以下是摘抄自网络文章: 一、集群概念 1. 两大关键特性 集群是一组协同工作的服务实体,用以提供比单一服务实体更具扩展性与可用性的服务平台。
在客户端看来,一个集群就象是一个服务实体,但事实上集群由一组服务实体组成。
与单一服务实体相比较,集群提供了以下两个关键特性: · 可扩展性--集群的性能不限于单一的服务实体,新的服务实体可以动态地加入到集群,从而增强集群的性能。
· 高可用性--集群通过服务实体冗余使客户端免于轻易遇到out of service的警告。
在集群中,同样的服务可以由多个服务实体提供。
如果一个服务实体失败了,另一个服务实体会接管失败的服务实体。
集群提供的从一个出 错的服务实体恢复到另一个服务实体的功能增强了应用的可用性。
2. 两大能力 为了具有可扩展性和高可用性特点,集群的必须具备以下两大能力: · 负载均衡--负载均衡能把任务比较均衡地分布到集群环境下的计算和网络资源。
· 错误恢复--由于某种原因,执行某个任务的资源出现故障,另一服务实体中执行同一任务的资源接着完成任务。
这种由于一个实体中的资源不能工作,另一个实体中的资源透明的继续完成任务的过程叫错误恢复。
负载均衡和错误恢复都要求各服务实体中有执行同一任务的资源存在,而且对于同一任务的各个资源来说,执行任务所需的信息视图(信息上下文)必须是一样的。
3. 两大技术 实现集群务必要有以下两大技术: · 集群地址--集群由多个服务实体组成,集群客户端通过访问集群的集群地址获取集群内部各服务实体的功能。
具有单一集群地址(也叫单一影像)是集群的一个基本特征。
维护集群地址的设置被称为负载均衡器。
负载均衡器内部负责管理各个服务实体的加入和退出,外部负责集群地址向内部服务实体地址的转换。
有的负载均衡器实现真正的负载均衡算法,有的只支持任务的转换。
只实现任务转换的负载均衡器适用于支持ACTIVE-STANDBY的集群环境,在那里,集群中只有一个服务实体工作,当正在工作的服务实体发生故障时,负载均衡器把后来的任务转向另外一个服务实体。
· 内部通信--为了能协同工作、实现负载均衡和错误恢复,集群各实体间必须时常通信,比如负载均衡器对服务实体心跳测试信息、服务实体间任务执行上下文信息的通信。
具有同一个集群地址使得客户端能访问集群提供的计算服务,一个集群地址下隐藏了各个服务实体的内部地址,使得客户要求的计算服务能在各个服务实体之间分布。
内部通信是集群能正常运转的基础,它使得集群具有均衡负载和错误恢复的能力。
二、集群分类 Linux集群主要分成三大类(高可用集群, 负载均衡集群,科学计算集群)高可用集群(High Availability Cluster)负载均衡集群(Load Balance Cluster)科学计算集群(High Performance Computing Cluster) 具体包括: Linux High Availability 高可用集群 (普通两节点双机热备,多节点HA集群,RAC, shared, share-nothing集群等) Linux Load Balance 负载均衡集群 (LVS等....) Linux High Performance Computing 高性能科学计算集群 (Beowulf 类集群....) 三、详细介绍 1. 高可用集群(High Availability Cluster) 常见的就是2个节点做成的HA集群,有很多通俗的不科学的名称,比如"双机热备","双机互备","双机"。
高可用集群解决的是保障用户的应用程序持续对外提供服务的能力。
(请注意高可用集群既不是用来保护业务数据的,保护的是用户的业务程序对外不间断提供服务,把因软件/硬件/人为造成的故障对业务的影响降低到最小程度)。
2. 负载均衡集群(Load Balance Cluster) 负载均衡系统:集群中所有的节点都处于活动状态,它们分摊系统的工作负载。
一般Web服务器集群、数据库集群和应用服务器集群都属于这种类型。
负载均衡集群一般用于相应网络请求的网页服务器,数据库服务器。
这种集群可以在接到请求时,检查接受请求较少,不繁忙的服务器,并把请求转到这些服务器上。
从检查其他服务器状态这一点上看,负载均衡和容错集群很接近,不同之处是数量上更多。
3. 科学计算集群(High Performance Computing Cluster) 高性能计算(High Perfermance Computing)集群,简称HPC集群。
这类集群致力于提供单个计算机所不能提供的强大的计算能力。
3.1 高性能计算分类 3.1.1 高吞吐计算(High-th...
分布式与集群的区别是什么?
简单说,分布式是以缩短单个任务的执行时间来提升效率的,而集群则是通过提高单位时间内执行的任务数来提升效率。
展开全部 例如: 如果一个任务由10个子任务组成,每个子任务单独执行需1小时,则在一台服务器上执行改任务需10小时。
采用分布式方案,提供10台服务器,每台服务器只负责处理一个子任务,不考虑子任务间的依赖关系,执行完这个任务只需一个小时。
(这种工作模式的一个典型代表就是Hadoop的Map/Reduce分布式计算模型) 而采用集群方案,同样提供10台服务器,每台服务器都能独立处理这个任务。
假设有10个任务同时到达,10个服务器将同时工作,10小后,10个任务同时完成,这样,整身来看,还是1小时内完成一个任务! 以下是摘抄自网络文章: 一、集群概念 1. 两大关键特性 集群是一组协同工作的服务实体,用以提供比单一服务实体更具扩展性与可用性的服务平台。
在客户端看来,一个集群就象是一个服务实体,但事实上集群由一组服务实体组成。
与单一服务实体相比较,集群提供了以下两个关键特性: · 可扩展性--集群的性能不限于单一的服务实体,新的服务实体可以动态地加入到集群,从而增强集群的性能。
· 高可用性--集群通过服务实体冗余使客户端免于轻易遇到out of service的警告。
在集群中,同样的服务可以由多个服务实体提供。
如果一个服务实体失败了,另一个服务实体会接管失败的服务实体。
集群提供的从一个出 错的服务实体恢复到另一个服务实体的功能增强了应用的可用性。
2. 两大能力 为了具有可扩展性和高可用性特点,集群的必须具备以下两大能力: · 负载均衡--负载均衡能把任务比较均衡地分布到集群环境下的计算和网络资源。
· 错误恢复--由于某种原因,执行某个任务的资源出现故障,另一服务实体中执行同一任务的资源接着完成任务。
这种由于一个实体中的资源不能工作,另一个实体中的资源透明的继续完成任务的过程叫错误恢复。
负载均衡和错误恢复都要求各服务实体中有执行同一任务的资源存在,而且对于同一任务的各个资源来说,执行任务所需的信息视图(信息上下文)必须是一样的。
3. 两大技术 实现集群务必要有以下两大技术: · 集群地址--集群由多个服务实体组成,集群客户端通过访问集群的集群地址获取集群内部各服务实体的功能。
具有单一集群地址(也叫单一影像)是集群的一个基本特征。
维护集群地址的设置被称为负载均衡器。
负载均衡器内部负责管理各个服务实体的加入和退出,外部负责集群地址向内部服务实体地址的转换。
有的负载均衡器实现真正的负载均衡算法,有的只支持任务的转换。
只实现任务转换的负载均衡器适用于支持ACTIVE-STANDBY的集群环境,在那里,集群中只有一个服务实体工作,当正在工作的服务实体发生故障时,负载均衡器把后来的任务转向另外一个服务实体。
· 内部通信--为了能协同工作、实现负载均衡和错误恢复,集群各实体间必须时常通信,比如负载均衡器对服务实体心跳测试信息、服务实体间任务执行上下文信息的通信。
具有同一个集群地址使得客户端能访问集群提供的计算服务,一个集群地址下隐藏了各个服务实体的内部地址,使得客户要求的计算服务能在各个服务实体之间分布。
内部通信是集群能正常运转的基础,它使得集群具有均衡负载和错误恢复的能力。
二、集群分类 Linux集群主要分成三大类(高可用集群, 负载均衡集群,科学计算集群)高可用集群(High Availability Cluster)负载均衡集群(Load Balance Cluster)科学计算集群(High Performance Computing Cluster) 具体包括: Linux High Availability 高可用集群 (普通两节点双机热备,多节点HA集群,RAC, shared, share-nothing集群等) Linux Load Balance 负载均衡集群 (LVS等....) Linux High Performance Computing 高性能科学计算集群 (Beowulf 类集群....) 三、详细介绍 1. 高可用集群(High Availability Cluster) 常见的就是2个节点做成的HA集群,有很多通俗的不科学的名称,比如"双机热备","双机互备","双机"。
高可用集群解决的是保障用户的应用程序持续对外提供服务的能力。
(请注意高可用集群既不是用来保护业务数据的,保护的是用户的业务程序对外不间断提供服务,把因软件/硬件/人为造成的故障对业务的影响降低到最小程度)。
2. 负载均衡集群(Load Balance Cluster) 负载均衡系统:集群中所有的节点都处于活动状态,它们分摊系统的工作负载。
一般Web服务器集群、数据库集群和应用服务器集群都属于这种类型。
负载均衡集群一般用于相应网络请求的网页服务器,数据库服务器。
这种集群可以在接到请求时,检查接受请求较少,不繁忙的服务器,并把请求转到这些服务器上。
从检查其他服务器状态这一点上看,负载均衡和容错集群很接近,不同之处是数量上更多。
3. 科学计算集群(High Performance Computing Cluster) 高性能计算(High Perfermance Computing)集群,简称HPC集群。
这类集群致力于提供单个计算机所不能提供的强大的计算能力。
3.1 高性能计算分类 3.1.1 高吞吐计算(High-th...
当前主流分布式文件系统有哪些?
展开全部 目前几个主流的分布式文件系统除GPFS外,还有PVFS、Lustre、PanFS、GoogleFS等。
1.PVFS(Parallel Virtual File System)项目是Clemson大学为了运行Linux集群而创建的一个开源项目,目前PVFS还存在以下不足: 1)单一管理节点:只有一个管理节点来管理元数据,当集群系统达到一定的规模之后,管理节点将可能出现过度繁忙的情况,这时管理节点将成为系统瓶颈; 2)对数据的存储缺乏容错机制:当某一I/O节点无法工作时,数据将出现不可用的情况; 3)静态配置:对PVFS的配置只能在启动前进行,一旦系统运行则不可再更改原先的配置。
2.Lustre文件系统是一个基于对象存储的分布式文件系统,此项目于1999年在Carnegie Mellon University启动,Lustre也是一个开源项目。
它只有两个元数据管理节点,同PVFS类似,当系统达到一定的规模之后,管理节点会成为Lustre系统中的瓶颈。
3.PanFS(Panasas File System)是Panasas公司用于管理自己的集群存储系统的分布式文件系统。
4.GoogleFS(Google File System)是Google公司为了满足公司内部的数据处理需要而设计的一套分布式文件系统。
5.相对其它的文件系统,GPFS的主要优点有以下三点: 1)使用分布式锁管理和大数据块策略支持更大规模的集群系统,文件系统的令牌管理器为块、inode、属性和目录项建立细粒度的锁,第一个获得锁的客户将负责维护相应共享对象的一致性管理,这减少了元数据服务器的负担; 2)拥有多个元数据服务器,元数据也是分布式,使得元数据的管理不再是系统瓶颈; 3)令牌管理以字节作为锁的最小单位,也就是说除非两个请求访问的是同一文件的同一字节数据,对于数据的访问请求永远不会冲突....
什么是分布式处理?要求通俗,易懂。
感谢!
展开全部 分布式处理系统与并行处理系统都是计算机体系结构中的两类。
并行处理系统是利用多个功能部件或多个处理机同时工作来提高系统性能或可靠性的计算机系统,这种系统至少包含指令级或指令级以上的并行。
并行处理系统的研究与发展涉及计算理论,算法,体系结构,软硬件多个方面,但它与分布式处理系统有密切的关系,随着通信技术的发展,两者的界限越来越模糊。
广义上说分布式处理也可以认为是一种并行处理形式。
而分布式处理系统将不同地点的或具有不同功能的或拥有不同数据的多台计算机用通信网络连接起来,在控制系统的统一管理控制下,协调地完成信息处理任务的计算机系统。
一般认为,集中在同一个机柜内或同一个地点的紧密耦合多处理机系统或大规模并行处理系统是并行处理系统,而用局域网或广域网连接的计算机系统是分布式处理系统。
松散耦合并行计算机中的并行操作系统有时也称为分布式处理系统。
分布式处理系统包含硬件,控制系统,接口系统,数据,应用程序和人等六个要素。
而控制系统中包含了分布式操作系统,分布式数据库以及通信协议等。
分布式计算环境是在具有多地址空间的多计算机系统上进行计算和信息处理的软件环境。
而分布式软件系统是支持分布式处理的软件系统,它包括分布式操作系统,分布式程序设计语言及其编译系统,分布式文件系统和分布式数据库系统等。
而CORBA,COM+等是设计分布式软件系统的一些技术。
通俗地讲(一通俗就不是很科学了,你可以参照上边的说法),分布式处理就是多台相连的计算机各自承担同一工作任务的不同部分,在人的控制下,同时运行,共同完成同一件工作任务....
大数据集群?
大数据(big data),指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合,是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。
魔方(大数据模型平台)大数据模型平台是一款基于服务总线与分布式云计算两大技术架构的一款数据分析、挖掘的工具平台,其采用分布式文件系统对数据进行存储,支持海量数据的处理。
采用多种的数据采集技术,支持结构化数据及非结构化数据的采集。
通过图形化的模型搭建工具,支持流程化的模型配置。
通过第三方插件技术,很容易将其他工具及服务集成到平台中去。
数据分析研判平台就是海量信息的采集,数据模型的搭建,数据的挖掘、分析最后形成知识服务于实战、服务于决策的过程,平台主要包括数据采集部分,模型配置部分,模型执行部分及成果展示部分等。
大数据平台数据抽取工具大数据平台数据抽取工具实现db到hdfs数据导入功能,借助Hadoop提供高效的集群分布式并行处理能力,可以采用数据库分区、按字段分区、分页方式并行批处理抽取db数据到hdfs文件系统中,能有效解决大数据传统抽取导致的作业负载过大抽取时间过长的问题,为大数据仓库提供传输管道。
数据处理服务器为每个作业分配独立的作业任务处理工作线程和任务执行队列,作业之间互不干扰灵活的作业任务处理模式:可以增量方式执行作业任务,可配置的任务处理时间策略,根据不同需求定制。
采用异步事件驱动模式来管理和分发作业指令、采集作业状态数据。
通过管理监控端,可以实时监控作业在各个数据处理节点作业任务的实时运行状态,查看作业的历史执行状态,方便地实现提交新的作业、重新执行作业、停止正在执行的作业等操作。
互联网数据采集工具网络信息雷达是一款网络信息定向采集产品,它能够对用户设置的网站进行数据采集和更新,实现灵活的网络数据采集目标,为互联网数据分析提供基础。
未至·云(互联网推送服务平台)云计算数据中心以先进的中文数据处理和海量数据支撑为技术基础,并在各个环节辅以人工服务,使得数据中心能够安全、高效运行。
根据云计算数据中心的不同环节,我们专门配备了系统管理和维护人员、数据加工和编撰人员、数据采集维护人员、平台系统管理员、机构管理员、舆情监测和分析人员等,满足各个环节的需要。
面向用户我们提供面向政府和面向企业的解决方案。
显微镜(大数据文本挖掘工具)文本挖掘是指从文本数据中抽取有价值的信息和知识的计算机处理技术, 包括文本分类、文本聚类、信息抽取、实体识别、关键词标引、摘要等。
基于Hadoop MapReduce的文本挖掘软件能够实现海量文本的挖掘分析。
CKM的一个重要应用领域为智能比对, 在专利新颖性评价、科技查新、文档查重、版权保护、稿件溯源等领域都有着广泛的应用。
数据立方(可视化关系挖掘)大数据可视化关系挖掘的展现方式包括关系图、时间轴、分析图表、列表等多种表达方式,为使用者提供全方位的信息展现方式。