从并行计算到云计算：关键技术与 MPI vs Hadoop

"云计算的关键技术与应用实例" 云计算是一种整合了网格计算、分布式计算、并行计算、效用计算和网络存储等传统技术的新型计算模式。它通过虚拟化、负载均衡等技术，构建了一个强大的计算系统，通过SaaS、PaaS、IaaS、MSP等服务模式，将计算能力分布式地提供给用户。云计算的核心思想是通过集中处理能力，减轻用户终端的负担，使用户可以按需使用计算资源。 第一篇主要探讨了并行计算到云计算的演进过程。章节中指出，云计算并非全新的概念，而是对过去计算方式的继承和发展。MPI（Message Passing Interface）是并行计算的重要工具，而Hadoop则成为了云计算中的关键数据处理框架。MPI并行计算环境的建立涉及配置NFS文件系统、设置SSH无密码访问、安装MPICH2等步骤，同时强调了在建立并行环境时需要注意的问题。并行计算程序设计中，包括了进程标识、消息传递、Reduce操作等关键概念，还展示了如何与数据库如MySQL进行结合。 从MPI走向云计算的过程中，提到了MPI的局限性，如缺乏分布式文件系统支持和对节点失效的处理能力不足。这促使了云计算系统的出现，如Hadoop，它提供了分布式文件系统HDFS和Map/Reduce计算模型，以适应大规模数据处理的需求。 第二篇深入讨论了云计算的关键技术。Map/Reduce作为一种数据处理模型，被广泛应用于云计算中，其历史和实现方法被详细阐述。Hadoop作为实现Map/Reduce的开源平台，其主从结构、文件分块策略、与MPI的对比等方面进行了分析。Hadoop的主从式文件系统HDFS和计算系统Map/Reduce是理解Hadoop的关键，而GFS（Google File System）作为HDFS的前身，对云文件系统的设计提供了重要启示。 在构建云文件系统时，关键问题在于如何处理节点服务器的失效和确保数据的可靠存储。云计算架构下的服务器设计，如Google服务器，其独特之处在于低成本、高效率和高可用性的设计理念，这些都为云计算的发展奠定了基础。 总结来说，云计算的关键技术涵盖了并行计算、分布式计算、虚拟化、负载均衡、Map/Reduce和Hadoop等，这些技术共同构建了现代云计算的基石，并推动了大数据处理和分布式服务的革新。