kafka自动化管理与分布式状态系统导论下载

weixin_39821051 2019-10-08 02:00:32

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大数据处理平台汇报人：刘宏志 liuhz@pku.edu.cn 北京大学软件与微电子学院提纲动机：为什么需要大数据处理平台大数据处理平台的特点大数据处理平台的架构三种不同大数据的处理传统计算：单机计算特点：小数据 + 大量复杂的计算和分析缺点：依赖于单机性能：CPU + RAM （摩尔定律）难以处理海量数据 分布式计算基本思想：使用一组计算机协调完成一项工作 分布式系统开发：MPI（消息传递接口）总共287个函数 MPI_Send( ) 发送消息， MPI_Recv ( )接收消息缺点：开发困难任务依赖关系复杂，容易出现死锁数据交换时需要同步系统的局部故障难以处理 分布式数据存储通常采用NAS或SAN 数据在需要时被复制到计算节点 DAS: Direct-Attached Storage NAS: Network Attached Storage SAN: Storage Area Network 大数据时代纽交所每天产生超过1T的交易数据（2008年） Facebook存储照片约100亿张，大小约为1PB 硬盘访问速度: 100MB/s 读取1T的数据: 2.5小时数据瓶颈问题总结传统单机计算：计算资源有限，难以处理海量数据传统分布式系统开发：任务依赖关系复杂，容易出现死锁数据交换时需要同步系统的局部故障难以处理传统分布式数据存储与访问：数据"一致性"难以保证数据在需要时被复制到计算节点，数据访问瓶颈大数据处理平台的特点通过分布式计算框架来实现提供高效的计算模型和简单的编程接口可扩展性：通过增加资源以满足不断增加的性能和功能需求容错能力：考虑系统的不可靠性，支持出现错误后自动恢复高效可靠I/O：缓解数据访问瓶颈问题，提高执行效率大数据处理平台技术架构数据采集层数据处理层 … 批量采集网络爬虫流采集 分布式文件系统关系数据库 NoSQL 数据库数据存储层机器学习数据挖掘搜索引擎批量处理引擎流处理引擎图处理引擎可视化数据查询统计分析大数据处理平台 … 服务封装层业务数据互联网数据物联网数据数据源 … 引擎数据安全与隐私保护 … 基于开源系统的大数据处理平台 SparkS QL Spark Streaming MLib GraphX MapReduce Hive Storm Giraph Spark HDFS Swift Kafka Sqoop Flume Scrapy 数据采集系统： Sqoop 从传统数据库导数据；Scrapy 并行爬虫框架；Flume 日志采集、聚合和传输数据存储系统： HDFS 分布式文件系统；Swift 云存储服务；Kafka 消息系统，类似于消息队列计算引擎： MapReduce 批量数据处理引擎；Storm 流式处理引擎；Giraph 并行图处理系统； Spark 通用大数据处理引擎，高效地支持批量处理、流式处理、图处理数据分析工具： Hive和Spark SQL数据仓库；Spark Streaming流式计算；MLib机器学习；GraphX图处理批量大数据处理 Hadoop 基本思想：本地化计算每个节点只处理其本地数据，避免网络上的大量数据传输 "山不来就我, 我便去就山" 应用开发：written in high-level 开发者无需考虑网络编程、时间依赖等数据分布数据复制多份存放不同节点以增加可用性和可靠性特点：高容错性 + 高扩展性 Apache Hadoop Apache软件基金会下面的一个开源项目一个分布式系统基础框架 HDFS： Hadoop分布式文件系统，负责数据存储 MapReduce：一种面向大规模数据并行处理的计算模型和框架，负责计算 HDFS HDFS: Hadoop Distributed File System 构建于本地文件系统之上，例如：ext3, xfs等特点：多备份、一次写入（不允许修改） MapReduce 基本思想：分而治之: 数据被切分成许多独立分片，被多个Map任务并行处理计算向数据靠拢: 计算程序被分发到数据节点，在本地计算 Dean, S. & Ghemawat, S., "MapReduce: Simplified Data Processing on Large Clusters", OSDI'04 实例：微博年度热词统计某一年度所有微博内容中各个词出现的次数根据次数进行排序，排名前TopK的词作为年度热词第一步：数据划分（ split ）实例：微博年度热词统计(续) 某一年度所有微博内容中各个词出现的次数根据次数进行排序，排名前TopK的词作为年度热

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