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在云中使用 MapReduce 和负载平衡

 2010-08-26 00:00:00 来源:WEB开发网   
核心提示:云计算旨在通过 Internet 提供随需应变的资源或服务,通常视数据中心的规模和可靠性水平而定,在云中使用 MapReduce 和负载平衡,MapReduce 是一个为并行处理大量数据而设计的编程模型,它将工作划分为一个独立任务组成的集合,Ubuntu 8.2 以上,深入 MapReduce 算法之前,它是一种并行编

云计算旨在通过 Internet 提供随需应变的资源或服务,通常视数据中心的规模和可靠性水平而定。MapReduce 是一个为并行处理大量数据而设计的编程模型,它将工作划分为一个独立任务组成的集合。它是一种并行编程,由某种功能随需应变的云(如 Google 的 BigTable、Hadoop 和Sector)提供支持。

在本文中,将使用遵从 Randomized Hydrodynamic Load Balancing 技术(下文将详细介绍)的负载平衡算法。利用虚拟化来降低成本和物理服务器的实际数目;更重要的是,将使用虚拟化用来实现高效的物理计算机 CPU 利用。

要从本文获取最多的知识,您应该大致了解云计算的概念、Randomized Hydrodynamic Load Balancing 技术和 Hadoop MapReduce 编程模型。最好对并行程序设计有一个基本的了解,了解 Java™ 或其他面向对象的语言的编程知识将很有帮助。

在本文中,要实现 MapReduce 算法,系统应装有以下软件:

Hadoop 0.20.1.

Eclipse IDE 3.0 以上(或 Rational Application Developer 7.1)。

Ubuntu 8.2 以上。

深入 MapReduce 算法之前,我们将建立基本的云架构、负载平衡、MapReduce 和并行编程 — 至少对本文这是足够了。

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Tags:云中 使用 MapReduce

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