主要讲述了4种分布式计算
Hapdoop作为一个解决海量数据计算问题的框架,它到底是怎么实现的呢?
分而治之顾名思义就是把一个大的复杂的任务分为若干个相对简单的小的任务,这些小的任务与原任务有着相似的形势,对这些子问题独立的求解最后再合并即可得到原问题的解。在分布式领域,有类似如下3种问题也适合分而治之的思想:
采用分治法解决该类问题的步骤:
MapReduce就是采用了这一思路,MapReduce主要由MRApp(master)、mapper(worker)、reducer(worker)组成,是一个典型的主从模型,其中master的作用是负责分配任务,资源,协调任务的运行,并且为mapper分配map()操作,为reducer分配reduce()操作。mapper的作用就是计算,负责执行子任务。reducer的作用就是将mapper得到的结果进行汇总。
具体步骤:
流数据就是类似直播产生的音视频等数据流,这些数据如潮水般涌现,是要我们对其进行实时处理,我们将这种数据称为数据流。其主要有下面四个特点:
在分布式领域,对流数据处理的计算方式叫做stream。一般用于处理数据密集型数据。当前节点对数据进行处理后会立即将结果放到缓存中,并传入下一节点,不会等缓存写满后再发送,以保证及时性。
其工作原理如下:
Actor是一种分布式并行计算模型。这种模型有自己的一套规则,规定了Actor内部的计算逻辑,以及多个Actor之间的通信规则,每个Actor都是一个计算单元。
Actor三要素:
Actor工作流程:
但是尽管Actor模型有这么多优点,但它还是并不适合分布式领域所有的计算平台和框架,主要的理由如下:
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