武漢理工云計(jì)算重點(diǎn)-在線瀏覽
2025-06-04 04:24本頁(yè)面
【正文】 的管理Chunk Server數(shù)據(jù)塊服務(wù)器：負(fù)責(zé)具體的存儲(chǔ)工作。（2） Chubby Lock1. Chubby系統(tǒng)提供粗粒度的分布式鎖服務(wù)，它基于松耦合分布式系統(tǒng)的可靠設(shè)計(jì)。同時(shí)這種鎖服務(wù)是建議性的，而非強(qiáng)制性的，這樣能帶來(lái)更大的靈活性。Chubby服務(wù)器組的所有機(jī)器都會(huì)執(zhí)行用戶操作，并將數(shù)據(jù)存放到文件系統(tǒng)。文件系統(tǒng)由許多Node組成，每個(gè)Node代表一個(gè)文件，或者一個(gè)目錄。（3） BigtableBigTable是一個(gè)分布式的結(jié)過婚數(shù)據(jù)存儲(chǔ)系統(tǒng)，它存儲(chǔ)著PB級(jí)別的數(shù)據(jù)。（2） 選取子表的位置信息（3） 保存Bigtable的模式信息及訪問控制列表。存儲(chǔ)節(jié)點(diǎn)的添加、刪除，不需要任何手工劃分或重新分配并提供最終一致性（eventuallyconsistent）保證。Dynamo中冗余存儲(chǔ)（備份）數(shù)據(jù)保存在環(huán)上順時(shí)針方向的后繼節(jié)點(diǎn)中。這樣既保證了副本的數(shù)量又減少了延時(shí)。讀寫都不會(huì)因?yàn)楣?jié)點(diǎn)失效或網(wǎng)絡(luò)故障而失敗，只有所有節(jié)點(diǎn)都失效時(shí)讀寫才會(huì)被拒絕。Dynamo采用MerkleTree，一種哈希樹來(lái)存儲(chǔ)key的信息，樹的比對(duì)能輕易的了解副本是否同步；每個(gè)節(jié)點(diǎn)維護(hù)一個(gè)單獨(dú)的MerkleTree，樹的比對(duì)也能輕易的找出不同步的key；方案的缺點(diǎn)是，當(dāng)有節(jié)點(diǎn)加入或離開系統(tǒng)時(shí)，許多key會(huì)發(fā)生變化，需要對(duì)樹進(jìn)行重新計(jì)算。這樣既可以減輕源服務(wù)器的負(fù)擔(dān)，也可以減少整個(gè)網(wǎng)絡(luò)中流量分布不均的情況，進(jìn)而改善整個(gè)網(wǎng)絡(luò)性能 Windows Azure1. Windows Azure 屬于PaaS模式2. Windows Azure平臺(tái)組成部分：1) Windows Azure：最底層，提供了一個(gè)在微軟數(shù)據(jù)中心服務(wù)器上運(yùn)行應(yīng)用程序和存儲(chǔ)數(shù)據(jù)的Windows環(huán)境2) SQL Azure：云中關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)，為云中基于SQL Server的關(guān)系型數(shù)據(jù)提供服務(wù)3) Windows Azure AppFabric：為在云中或本地系統(tǒng)中的應(yīng)用提供基于云的基礎(chǔ)架構(gòu)服務(wù)。4) Windows Azure Marketplace：為購(gòu)買云計(jì)算環(huán)境下的數(shù)據(jù)和應(yīng)用提供在線服務(wù) 3. Windows Azure操作系統(tǒng)組成部分：計(jì)算服務(wù)、存儲(chǔ)服務(wù)、Fabric控制器、內(nèi)容分發(fā)網(wǎng)絡(luò)CDN、Windows Azure Connect4. SQL Azure關(guān)鍵技術(shù)：1) SQL Azure數(shù)據(jù)庫(kù)：SQL Azure支持TDS和TransactSQL，核心的數(shù)據(jù)庫(kù)功能2) SQL Azure數(shù)據(jù)報(bào)表服務(wù)：3) SQL Azure數(shù)據(jù)同步：提高存儲(chǔ)數(shù)據(jù)的訪問性能，同時(shí)確保網(wǎng)絡(luò)發(fā)生故障時(shí)應(yīng)用仍然能夠訪問數(shù)據(jù)庫(kù) VMWare1． VMware云戰(zhàn)略三層架構(gòu)云基礎(chǔ)架構(gòu)及管理層（IaaS）云基礎(chǔ)架構(gòu)及管理層由數(shù)據(jù)中心與云基礎(chǔ)架構(gòu)、安全產(chǎn)品、基礎(chǔ)架構(gòu)和運(yùn)營(yíng)管理三大部分組成。為了容錯(cuò)，文件的所有數(shù)據(jù)塊都會(huì)有副本（副本數(shù)量即復(fù)制因子，可配置） 2）副本存放采用機(jī)架感知（Rackaware）的策略來(lái)改進(jìn)數(shù)據(jù)的可靠性、可用性和網(wǎng)絡(luò)帶寬的利用率 3）心跳檢測(cè)NameNode周期性地從集群中的每個(gè)DataNode接受心跳包和塊報(bào)告，收到心跳包說(shuō)明該DataNode工作正常 4）安全模式系統(tǒng)啟動(dòng)時(shí)，NameNode會(huì)進(jìn)入一個(gè)安全模式。HDFS目前還不支持快照功能5. Hadoop工作模式1) 單機(jī)模式：默認(rèn)情況下，Hadoop被配置成一個(gè)非分布式模式運(yùn)行的獨(dú)立Java進(jìn)程，適合開始時(shí)做調(diào)試工作。6. HDFS是一個(gè)主從結(jié)構(gòu)的體系，HDFS集群有一個(gè)NameNode和很多個(gè)DataNode組成。P1917. 兩類調(diào)度服務(wù)P196MapReduce框架是由JobTracker和TaskTracker這兩類服務(wù)調(diào)度的。TskTracker可以有多個(gè)，負(fù)責(zé)執(zhí)行任務(wù)。import 。 import 。import 。import 。import 。import 。public class WordCount { public static class TokenizerMapper extends MapperObject, Text, Text, IntWritable{ private final static IntWritable one = new IntWritable(1)。 public void map(Object key, Text value, Context context ) throws IOException, InterruptedException { StringTokenizer itr = new StringTokenizer(())。 (word, one)。 public void reduce(Text key, IterableIntWritable values, Context context) throws IOException, InterruptedException { int sum = 0。 } (sum)。 } } public static class IntSumReducer extends ReducerText,IntWritable,Text,IntWri
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