云計算導(dǎo)論：概念-架構(gòu)與應(yīng)用PPT第4章課件

1、云計算導(dǎo)論：概念 架構(gòu)與應(yīng)用第4章PaaS服務(wù)模式人民郵電出版社 21世紀高等院校云計算和大數(shù)據(jù)人才培養(yǎng)規(guī)劃教材核心系統(tǒng)概述Cloud FoundryHadoop4.14.2內(nèi)容導(dǎo)航CONTENTS 概述平臺層的功能以服務(wù)的形式提供給用戶，可以作為應(yīng)用開發(fā)測試和運行管理的環(huán)境，亦平臺即服務(wù)（Platform as a Service，PaaS）。平臺即服務(wù)是云計算平臺層的外在表現(xiàn)形式，是云計算平臺提供的一類重要的功能集合。在云計算的多層架構(gòu)中，需要一個層次來屏蔽下層物理設(shè)備的多樣性，又要支持上層應(yīng)用的多樣性。PaaS層即通過一系列的面向應(yīng)用需求的基本服務(wù)和功能來提供應(yīng)用運行管

2、理的基礎(chǔ)，而它本身也屏蔽了基礎(chǔ)設(shè)施層的多樣性，可運行在多樣的基礎(chǔ)設(shè)施層之上。4.1.1 驅(qū)動力平臺即服務(wù)作為云計算中的一類重要服務(wù)類型，它的出現(xiàn)有其深刻的商業(yè)和技術(shù)背景。進入21世紀以后，基于Web應(yīng)用的電商平臺成為軟件開發(fā)的主流，企業(yè)必須尋求新的IT系統(tǒng)及應(yīng)用運作方式，以降低大量成本投入。平臺即服務(wù)給企業(yè)在這方面的需求帶來了高效的解決方案。在云計算的架構(gòu)中，基礎(chǔ)設(shè)施層通過基于共享和虛擬化的服務(wù)來提供計算能力、存儲能力和網(wǎng)絡(luò)能力。在云計算的大框架下，平臺即服務(wù)提供了進一步的抽象。通過對云應(yīng)用進行分類，總結(jié)相關(guān)實踐中的共性問題，抽象出特定的模式和解決方案。PaaS包括一系列的平臺軟件和基本服務(wù)。

3、PaaS的提供商在平臺軟件和基礎(chǔ)服務(wù)的實現(xiàn)上具有多樣性，各自針對用戶對平臺的一類或幾類特定需求和使用方式。根據(jù)所針對的應(yīng)用類型，PaaS在理念、客戶定位和實現(xiàn)方式上也會存在差異。通常的企業(yè)客戶維護著大量現(xiàn)存的應(yīng)用。企業(yè)可以考慮把這些應(yīng)用遷移到云計算平臺層上，或者保持維護現(xiàn)有應(yīng)用，而把新的應(yīng)用運行在云計算的平臺層上。PaaS技術(shù)的發(fā)展將會更加貼近客戶的多樣化需求。4.1.2 主流類型當前，PaaS上運行的應(yīng)用主要分為兩類：一類是Web服務(wù)類PaaS平臺架構(gòu)如圖所示。這一類應(yīng)用主要是通過瀏覽器訪問、采用請求響應(yīng)模式進行交互的應(yīng)用，稱為事務(wù)處理類應(yīng)用。事務(wù)處理類應(yīng)用的要求主要包括快速響應(yīng)、高可用性、

4、大并發(fā)量等。Web服務(wù)類PaaS平臺架構(gòu)4.1.2 主流類型另一類是數(shù)據(jù)分析服務(wù)，其PaaS平臺架構(gòu)如圖所示。這一類應(yīng)用主要是對大量的數(shù)據(jù)進行分析處理，稱為數(shù)據(jù)分析類應(yīng)用。數(shù)據(jù)分析類應(yīng)用的主要要求包括強大的計算能力和存儲能力，對于實時性的要求不高，數(shù)據(jù)處理完畢后任務(wù)就結(jié)束運行了。 數(shù)據(jù)分析類PaaS平臺架構(gòu)隨著市場規(guī)模的擴大和市場細分的深化，PaaS的種類及提供PaaS的廠商將會不斷增加。4.1.3 功能角色 1共享的中間件平臺從架構(gòu)層次上來看，平臺層是為了有效支撐大量應(yīng)用實例的運行管理，它是一類應(yīng)用運行所需要的資源和服務(wù)集中起來并進行共享的中間件平臺。PaaS將傳統(tǒng)的靜態(tài)、獨享的中間件平臺轉(zhuǎn)

5、變?yōu)橐环N動態(tài)、共享的中間件平臺。每個應(yīng)用將在云平臺上統(tǒng)一進行管理和運行。平臺層既提高了資源的利用率，又通過對應(yīng)用和平臺進行概念和功能的分離進一步簡化了應(yīng)用和平臺的運營和管理，見右圖。PaaS將“共享”擴展到更大的范圍。與基礎(chǔ)設(shè)施層所共享的對象不同，PaaS所共享的對象是應(yīng)用運行所需的資源和基礎(chǔ)功能。PaaS作為擴展的中間件4.1.3 功能角色2集成的軟件和服務(wù)平臺從功能特征的角度來看，平臺層整合各種不同的軟硬件資源向應(yīng)用提供一致而統(tǒng)一的資源和功能。如圖所示，平臺即服務(wù)可能建立在多個基礎(chǔ)設(shè)施服務(wù)之上，需要對應(yīng)用提供一個一致的、單一的基礎(chǔ)設(shè)施視圖。平臺層除了提供Web服務(wù)器、應(yīng)用服務(wù)器、消息服務(wù)器

6、等傳統(tǒng)的中間件以外，還需要提供其他相關(guān)的管理支撐服務(wù)，如應(yīng)用部署、應(yīng)用性能管理、使用計量和計費等。另外，云應(yīng)用本身可能會集成來自不同云服務(wù)提供商所提供的功能或服務(wù)，這些需要平臺層提供相應(yīng)的支持。PaaS作為集成的軟件和服務(wù)平臺4.1.3 功能角色3虛擬的應(yīng)用平臺從使用模式上來看，作為應(yīng)用運行管理的環(huán)境，PaaS模糊了物理資源的限制，在應(yīng)用看來是一個按需索取、無限可擴的虛擬平臺，如下圖所示。PaaS作為云應(yīng)用的運行環(huán)境，云應(yīng)用通過PaaS所提供的編程接口（API）按需獲取運行所需要的各種（虛擬的）資源和能力?？傊?，PaaS針對的是有效并自動管理大量應(yīng)用的需求。PaaS的功能和結(jié)構(gòu)設(shè)計要滿足這樣的

7、需求。PaaS作為虛擬的應(yīng)用平臺概述Cloud FoundryHadoop4.1內(nèi)容導(dǎo)航CONTENTS4.34.4核心系統(tǒng)4.24.2 核心系統(tǒng)一個平臺一般來講只能對某類應(yīng)用進行高效、方便的支持。在當前的IT實踐中，存在大量不同類型的應(yīng)用，因此，從用戶的觀點來看，PaaS與PaaS之間也存在著巨大的不同。然而，在實現(xiàn)PaaS的過程中，我們也會發(fā)現(xiàn)，PaaS作為一個系統(tǒng)，其中的功能和模塊大致分為兩類，首先是PaaS的核心系統(tǒng)，包含了PaaS的一系列本質(zhì)特征，即使是在不同的PaaS中，也會有這些特征的實現(xiàn)；其次是PaaS的擴展系統(tǒng)，主要包含了針對其支持的應(yīng)用類型的支持，比如GAE作為支持事務(wù)型W

8、eb應(yīng)用的PaaS，就包含了數(shù)據(jù)訪問和緩存的相應(yīng)模塊。本節(jié)討論通用的核心系統(tǒng)。4.2.1 簡化的應(yīng)用開發(fā)和部署模型PaaS層的基本目的是為了進一步簡化大量應(yīng)用的開發(fā)、部署和運行管理。假設(shè)用戶A和用戶B都需要CRM的應(yīng)用，用戶A需要很高的數(shù)據(jù)可用性，而用戶B則不太關(guān)心這個問題。開發(fā)人員只需要進行一次開發(fā)就能滿足這兩個企業(yè)的功能性需求，而應(yīng)用管理人員則只需要在部署的時候根據(jù)業(yè)務(wù)的需求選擇配置策略，云平臺會自動為它們產(chǎn)生不同的部署和配置。PaaS層在傳統(tǒng)的功能性和非功能性分離的基礎(chǔ)上，把非功能性的需求實現(xiàn)以服務(wù)的方式提交給應(yīng)用開發(fā)者使用，并且通過利用IaaS層的功能可以實現(xiàn)應(yīng)用資源自動按需供給。所以

9、，PaaS層使得應(yīng)用的開發(fā)更加簡單，應(yīng)用的運行更為自動化。PaaS平臺實現(xiàn)的非功能性需求4.2.2 自動資源獲取和應(yīng)用激活PaaS層的一個基本特點是資源分配和應(yīng)用激活的自動化操作。PaaS層可以建立在IaaS層之上，通過調(diào)用IaaS層的功能和接口獲得相應(yīng)的資源并分配給相應(yīng)的應(yīng)用，也可以直接實現(xiàn)基礎(chǔ)設(shè)施管理的功能，而無須抽象出單獨的IaaS層。提交給PaaS層的應(yīng)用分為功能性模塊和非功能性策略。PaaS層首先根據(jù)應(yīng)用的這兩方面的需求計算出支持該應(yīng)用所需要的資源類型、配置模式和相應(yīng)的數(shù)量。當為應(yīng)用配置好運行所需要的各類資源之后，PaaS層需要激活應(yīng)用，讓應(yīng)用確實運行起來并為其提供正常運行應(yīng)有的功能

10、。在應(yīng)用的部署過程中，可能涉及應(yīng)用模型沒有指定但實例化的時候必須存在的功能模塊。除了解析并實現(xiàn)資源之間的依賴關(guān)系外，在應(yīng)用能夠正式運行之前，還需要對資源進行一系列的配置和初始化工作。4.2.3 自動的應(yīng)用運行管理（1）PaaS則提供了應(yīng)用運行環(huán)境和應(yīng)用自身的分離；應(yīng)用運行所需的資源、基礎(chǔ)服務(wù)和管理操作都可以交由PaaS平臺來負責(zé)，甚至通過一系列技術(shù)實現(xiàn)自動化操作。在PaaS平臺上，企業(yè)僅需關(guān)心應(yīng)用的功能，監(jiān)控應(yīng)用的運行是否達到要求，而無須關(guān)心如何準備好各種資源和條件來使其正常運行，后者由PaaS平臺來負責(zé)。（2）為了實現(xiàn)以應(yīng)用為中心的管理模式，PaaS展現(xiàn)給用戶的是以應(yīng)用為中心的邏輯視圖，即展

11、示應(yīng)用邏輯層次上的功能模塊，以及通過屬性和策略所表達的非功能性約束。（3）除了向應(yīng)用管理人員提供應(yīng)用的邏輯視圖，PaaS還通過在邏輯視圖上加載適當?shù)墓芾聿僮鹘涌趶亩纬梢恢碌募晒芾硪晥D。集成的管理視圖既展示了應(yīng)用的運行信息，又展示了管理人員可以使用的管理操作，使得以應(yīng)用為中心的管理更為直觀而簡化。（4）根據(jù)應(yīng)用的運行動態(tài)，PaaS可以實時調(diào)整提供給應(yīng)用的各類資源。4.2.4 平臺級優(yōu)化（1）在PaaS層，優(yōu)化在兩個層次上進行：在應(yīng)用層次，針對應(yīng)用的性能和配置策略，PaaS動態(tài)調(diào)整應(yīng)用所使用的資源，在保證達到應(yīng)用要求的前提下盡量提高資源的使用率，降低應(yīng)用的運行費用；在PaaS平臺層次上，在保證

12、各個應(yīng)用的運行要求下，PaaS通過資源的共享和復(fù)用從而降低平臺的運行開銷，提高運行效率。（2）將應(yīng)用運行在PaaS平臺上，應(yīng)用的所有者不再擁有單獨的軟硬件平臺，針對軟硬件平臺的優(yōu)化工作也需要由PaaS來進行。同時，PaaS平臺執(zhí)行優(yōu)化工作時，也需要調(diào)用所依賴的層次，如IaaS層的功能和服務(wù)來完成。PaaS平臺可以根據(jù)應(yīng)用的策略及運行情況來自動進行跨層次（PaaS層與IaaS層）的優(yōu)化和調(diào)整。（3） PaaS平臺上運行著大量的應(yīng)用，由于規(guī)模和自動化的要求，其上的優(yōu)化也將面臨著巨大的挑戰(zhàn)。這是未來大規(guī)模分布式系統(tǒng)研究和實踐的重要方面。概述Hadoop4.1內(nèi)容導(dǎo)航CONTENTS4.4核心系統(tǒng)4.

13、2Cloud Foundry 簡介Cloud Foundry是VMware推出的業(yè)界第一個開源PaaS云平臺，它支持多種框架、語言、運行時環(huán)境、云平臺及應(yīng)用服務(wù)，使開發(fā)人員能夠在幾秒鐘內(nèi)進行應(yīng)用程序的部署和擴展，無需擔心任何基礎(chǔ)架構(gòu)的問題。同時，它本身是一個基于Ruby on Rails的由多個相對獨立的子系統(tǒng)通過消息機制組成的分布式系統(tǒng)，使平臺在各層級都可水平擴展，既能在大型數(shù)據(jù)中心里運行，也能在一臺計算機中運行，二者使用相同的代碼庫。作為新一代云應(yīng)用平臺，Cloud Foundry專為私有云計算環(huán)境、企業(yè)級數(shù)據(jù)中心和公有云服務(wù)提供商所打造。4.3.2 特點Cloud Fou

14、ndry云平臺支持各種框架的靈活選擇，這些框架包括Spring for Java、.NET、Ruby on Rails、Node.js、Grails、Scala on Lift以及更多合作伙伴提供的框架（如Python，PHP等），大大提高了平臺的靈活性。1. 開發(fā)框架的選擇性Cloud Foundry可以靈活地部署在公有云、私有云或者混合云之上，如vSphere/vCloud、OpenStack、AWS、Rackspace等多種云環(huán)境中。3部署云環(huán)境的選擇性Cloud Foundry平臺將應(yīng)用和應(yīng)用依賴的服務(wù)相分開，通過在部署時將應(yīng)用和應(yīng)用依賴的服務(wù)相綁定的機制使應(yīng)用和應(yīng)用服務(wù)相對獨立，增加

15、了在PaaS平臺上部署應(yīng)用的靈活性。2應(yīng)用服務(wù)的選擇性Cloud Foundry PaaS平臺4.3.3 邏輯結(jié)構(gòu)Cloud Foundry是由相對獨立的多個模塊構(gòu)成的分布式系統(tǒng)，每個模塊單獨存在和運行，各模塊之間通過消息機制進行通信。Cloud Foundry各模塊本身是基于Ruby語言開發(fā)的，每個部分可以認為拿來即可運行，不存在編譯等過程。Cloud Foundry云平臺是完全模塊化的分布式系統(tǒng)，各個模塊之間是相互獨立的，通過消息總線進行相互連接和通信，這種結(jié)構(gòu)不僅使系統(tǒng)各模塊之間的耦合度降低，而且使系統(tǒng)功能容易擴充。 Cloud Foundry邏輯結(jié)構(gòu)4.3.3 邏輯結(jié)構(gòu)Router （

16、路由器）Authentication （認證組件）Cloud Controller（云控制器）Health Manager （健康管理器）Application Execution（應(yīng)用執(zhí)行）Service Brokers（服務(wù)代理）Message Bus（消息總線）01020304050607Page1234567Cloud Foundry云平臺的各種應(yīng)用服務(wù)由Services模塊提供，可以靈活擴展。Metering & Logging （計量和日志）8084.3.4 整體架構(gòu)從圖中可以看到，Cloud Foundry平臺主要由Router、Cloud Controller、Health M

17、anager、DEA、NFS、NATS、Cloud Controller Database以及Service等模塊組成。這些模塊協(xié)同合作，通過特定的消息傳輸機制和API接口進行通信，就可以使整個云平臺正常運行。由于在集群環(huán)境下每個模塊都有多個部署節(jié)點，從而保證了云平臺的可靠性和彈性動態(tài)擴展的需求，使得應(yīng)用程序可以穩(wěn)定可靠地運行在Cloud Foundry云平臺上。Cloud Foundry包括UAA（用戶賬戶及授權(quán)）和登錄服務(wù)器。UAA就是Cloud Foundry的身份管理服務(wù)。登錄服務(wù)器為UAA執(zhí)行驗證任務(wù)，并充當后端服務(wù)。 Cloud Foundry云平臺整體架構(gòu)4.3.5 部署模式Cl

18、oud Foundry是完全模塊化的設(shè)計，模塊之間不共享狀態(tài)信息，每個模塊可以單獨存在、運轉(zhuǎn)。所以，Cloud Foundry安裝方式可以靈活多樣，既可以單節(jié)點安裝，也可以多節(jié)點安裝。在單節(jié)點安裝模式下，Cloud Foundry所有的模塊都安裝運行在同一個節(jié)點上。這種模式安裝簡單，所需資源少，但是處理能力有限，所以，主要用于學(xué)習(xí)和測試平臺的功能和工作原理。單節(jié)點安裝模式Cloud Foundry整個平臺組件節(jié)點眾多，有些組件節(jié)點適宜做橫向擴展，有些組件節(jié)點適宜做縱向擴展，這需要根據(jù)節(jié)點的具體職責(zé)進行分析。同一個組件都是以集群的方式進行部署。多節(jié)點安裝模式4.3.5 部署模式路由集群（Rout

19、er Cluster）：路由節(jié)點是Cloud Foundry平臺對外提供訪問的唯一接口?？刂乒?jié)點集群（Cloud Countroller Cluster）：控制節(jié)點是整個Cloud Foundry平臺的核心節(jié)點。健康管理集群（Health Manager Cluster）：負責(zé)應(yīng)用狀態(tài)監(jiān)控及管理。數(shù)據(jù)中心：數(shù)據(jù)中心由三部分內(nèi)容組成：NFS Server、CCDB、UAADB。身份認證服務(wù)集群（User Authentication Authorization Cluster）：為平臺提供身份認證及授權(quán)服務(wù)。DEA集群（Droplet Execution Agency Cluster）：DEA節(jié)

20、點是應(yīng)用的最終運行環(huán)境。7服務(wù)中心（Service Cluster）：服務(wù)中心是對所有第三方服務(wù)的一個總稱，包括Redis、MySql、Memcached、MongoDB等。NATS：NATS是消息組件，該節(jié)點發(fā)生故障的情況下，會影響其他組件中通過NATS消息總線傳輸數(shù)據(jù)，但是不影響應(yīng)用的所有運行環(huán)境。打包集群（Stager Cluster）：用戶上傳代碼到Cloud Foundry平臺后，Cloud Controller需要將這部分代碼結(jié)合平臺環(huán)境打包成DEA可以運行的格式?？蛇x部署：Loggregator是Cloud Foundry中用于對應(yīng)用日志收集的組件，并可以對接其他的日志組件。概述

21、4.1內(nèi)容導(dǎo)航CONTENTS核心系統(tǒng)4.2Cloud Foundry4.3Hadoop 概述對數(shù)據(jù)的存儲、處理存在困難，并不是個新問題。近年來，數(shù)據(jù)的容量、處理的速度、數(shù)據(jù)的種類正在變化，促進了不少算法的發(fā)展。無論是什么樣的解決方案，背后的推薦算法都必須處理大量數(shù)據(jù)，對問題空間越了解就越容易得出更好的結(jié)論。Hadoop可以為大數(shù)據(jù)應(yīng)用提供一個可編程的、經(jīng)濟的、可伸縮的平臺。這個分布式系統(tǒng)由分布式文件存儲系統(tǒng)（HDFS）以及計算框架（MapReduce）組成。Hadoop是一個開源項目，能為大量數(shù)據(jù)集提供批量數(shù)據(jù)處理能力。Hadoop的設(shè)計可以容忍軟硬件的不可靠，并且為應(yīng)用開發(fā)

22、者提供一個便于開發(fā)分布式應(yīng)用的平臺。Hadoop使用沒有特殊硬件或特殊網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施的普通的服務(wù)器群來形成一個邏輯上可存儲大量數(shù)據(jù)、進行并發(fā)計算的集群，這個集群可以被很多團體和個人共享。4.4.2 Hadoop簡史 Hadoop基于Google的兩篇論文發(fā)展而來。一篇發(fā)表于2003年的論文描述了一個用來存儲海量數(shù)據(jù)、可編程、可伸縮的分布式文件系統(tǒng)，該文件系統(tǒng)被稱為Google文件系統(tǒng)，或簡稱GFS。2004年，另外一篇名為“MapReduce:大集群中一種簡單的數(shù)據(jù)處理框架”的論文發(fā)表了，該論文定義了一種編程模型及其相關(guān)的框架，GFS和MapReduce相互協(xié)同，可在相對便宜的商用機器上構(gòu)建大數(shù)

23、據(jù)處理集群。與此同時，Doug Cutting正在研究開源的網(wǎng)頁搜索引擎Nutch。當Google的GFS和MapReduce論文發(fā)表后，引起了他的強烈共鳴。Doug開始著手實現(xiàn)這些Google系統(tǒng)。2006年，Yahoo雇用了Doug Cutting并迅速成為Hadoop項目最重要的支持者之一。Yahoo允許Doug和其他工程師們在受雇于Yahoo期間，致力于Hadoop的工作Hadoop誕生了4.4.3 Hadoop組成部分HDFS是一個可以存儲極大數(shù)據(jù)集的文件系統(tǒng)，它是通過向外擴展方式構(gòu)建的主機集群。它有著獨特的設(shè)計和性能特點，特別是，HDFS以時延為代價對吞吐量進行了優(yōu)化，并且通過副本

24、代替物理冗余達到了高可靠性。HDFSMapReduce是一個數(shù)據(jù)處理模式，它規(guī)范了數(shù)據(jù)在兩個處理階段（Map和Reduce）的輸入和輸出，并將其應(yīng)用于任意規(guī)模的大數(shù)據(jù)集。MapReduce與HDFS緊密結(jié)合，確保在任何情況下，MapReduce任務(wù)都能直接在存儲所需數(shù)據(jù)的HDFS節(jié)點上運行。MapReduce作為一個頂級項目，Hadoop項目包含許多組件子項目，其中最主要的兩個子項目分別為Hadoop分布式文件系統(tǒng)（HDFS）和分布式并行計算框架MapReduce。這兩個子項目是對Google特有的GFS和MapReduce的直接實現(xiàn)，它們是一對相互獨立而又互補的技術(shù)。4.4.4 HDFSHD

25、FS（Hadoop Distributed File System）是一個分布式文件系統(tǒng)，HDFS提出了“移動計算能力比移動數(shù)據(jù)更廉價”的設(shè)計理念。HDFS是一種主/從模式的系統(tǒng)結(jié)構(gòu)，主服務(wù)器，即圖中的命名節(jié)點（NameNode），管理文件系統(tǒng)命名空間和客戶端訪問，具體文件系統(tǒng)命名空間操作包括“打開”“關(guān)閉”“重命名”等，并負責(zé)數(shù)據(jù)塊到數(shù)據(jù)節(jié)點之間的映射。HDFS同時給應(yīng)用程序提供接口以保證處理過程盡量靠近數(shù)據(jù)的位置，減少中間數(shù)據(jù)傳輸?shù)拈_銷。HDFS的命名空間存放在命名節(jié)點上，為了保證訪問效率，命名節(jié)點在內(nèi)存中保存整個文件系統(tǒng)的命名空間和文件的塊映射圖。 HDFS提出了數(shù)據(jù)均衡方案，如果某個數(shù)

26、據(jù)節(jié)點上的空閑空間低于特定的臨界點，那么就會啟動一個計劃自動地將數(shù)據(jù)從一個數(shù)據(jù)節(jié)點遷移到空閑的數(shù)據(jù)節(jié)點上。HDFS架構(gòu)4.4.5 MapReduceMapReduce是一個基于上述原理的處理模式，它實現(xiàn)了從源數(shù)據(jù)集到結(jié)果數(shù)據(jù)集的一系列轉(zhuǎn)換。在最簡單的情況下，作業(yè)的輸入數(shù)據(jù)作為map函數(shù)的輸入，所得到的臨時數(shù)據(jù)作為reduce函數(shù)的輸入。開發(fā)人員只需定義數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換形式，Hadoop的MapReduce作業(yè)負責(zé)并行地對集群中的數(shù)據(jù)實施所需轉(zhuǎn)換。盡管整體思想并不是新創(chuàng)建的，但Hadoop的一個主要貢獻在于它如何將這些想法變成一個精心設(shè)計的可用平臺。Hadoop平臺負責(zé)執(zhí)行數(shù)據(jù)處理的各個方面。在用戶定義

27、了任務(wù)的關(guān)鍵指標后，其余事情都變成了系統(tǒng)的責(zé)任。更重要的是，從數(shù)據(jù)規(guī)模的角度來看，同一個MapReduce作業(yè)適用于存儲在任意規(guī)模集群上的任意大小的數(shù)據(jù)集。MapReduce計算框架4.4.6 MapReduce計算舉例一般來講，編寫MapReduce程序的步驟如下。（1）把問題轉(zhuǎn)化為MapReduce模型。（2）設(shè)置運行的參數(shù)。（3）寫map類。（4）寫reduce類。假定有多個文件，我們需要統(tǒng)計每個單詞在這些文件中出現(xiàn)的次數(shù)。要完成這個計算的主要思想就是，把這些文件分成多個數(shù)據(jù)片，然后把每個數(shù)據(jù)片交給一個Map函數(shù)來統(tǒng)計該數(shù)據(jù)片上每個單詞出現(xiàn)的次數(shù)，最后，再把每個Map函數(shù)統(tǒng)計的結(jié)果交給R

28、educe函數(shù)進行合并，從而得到每個單詞在所有文件中出現(xiàn)的次數(shù)。如果有足夠多的Map函數(shù)并行進行處理，那么就可以大大提高統(tǒng)計的速度。應(yīng)用開發(fā)者所需要完成的主要任務(wù)就是編寫Map和Reduce函數(shù)。例子：使用MapReduce統(tǒng)計單詞個數(shù)4.4.6 MapReduce計算舉例（1）編寫線性的Map和Reduce函數(shù)。1./map函數(shù)2./ key:字符串偏移量；value:一行字符串內(nèi)容 3.map(String key, String value) ： 4. / 將字符串分割成單詞 5. words = SplitIntoTokens(value); 6. for each word w in

29、 words: 7. EmitIntermediate(w, 1); 8. 9./Reduce函數(shù) 10./ key:一個單詞；values:該單詞出現(xiàn)的次數(shù)列表 11.reduce(String key, Iterator values): 12. int result = 0; 13. for each v in values: 14. result += StringToInt(v); 15. Emit(key, IntToString(result); （2）按照一定的規(guī)則指定程序的輸入和輸出目錄，并提交到Hadoop集群中。首先，將要進行統(tǒng)計單詞個數(shù)的文件拆分成多個數(shù)據(jù)片（split

30、s），將文件按行分割形成對，這個工作由MapReduce框架自動完成。然后將分割好的對交給用戶定義的map方法進行處理，生成新的。4.4.6 MapReduce計算舉例（3）得到Map函數(shù)輸出的對后，Map框架會將它們按照key值進行排序，并執(zhí)行Combine過程，將key值相同value值累加，得到Map的最終輸出結(jié)果。（4）然后，Map框架把各個Map函數(shù)的處理結(jié)果傳輸給Reduce函數(shù)。Reduce框架先對從Map框架接收到的數(shù)據(jù)進行排序，再交給用戶自定義的reduce方法進行處理，得到新的對，并作為WordCount的輸出結(jié)果。4.4.7 HDFS與MapReduce組合作為一個大規(guī)模數(shù)據(jù)存儲平臺，HDFS并非必須與MapReduce配套使用。將HDFS和MapReduce組合使用是最為常見的情