ODPS MapReduce：大规模数据处理与开放服务探索

"该文件是关于大数据技术中ODPS（Open Data Processing System）与MapReduce的实践分享，共有20页内容。ODPS是阿里云推出的大规模数据处理底层平台，支持多种编程模型，包括SQL和MapReduce。MapReduce在ODPS中的应用不仅限于传统的Hadoop API，还进行了优化，如Pipeline模式，以减少IO消耗和调度成本。此外，文件提到了ODPS的开放服务，如在内部算法竞赛和天池算法大赛中的应用，以及2015年对外正式发布的MapReduce服务，强调了安全性、多租户管理和资源控制等特性。" 详细说明: ODPS是阿里巴巴集团开发的一个开放数据处理系统，主要设计用于处理和分析海量数据。它作为一个大规模数据处理的底层平台，每天可以处理数十万个任务，并且能在跨数据中心的超大规模集群上运行。ODPS提供了多种编程模型，包括逻辑操作树(LOT)、SQL以及MapReduce，以满足不同类型的计算需求。 MapReduce是ODPS中的一个重要组件，它是基于Google的MapReduce模型进行实现和优化的。在ODPS中，MapReduce不仅仅是一个简单的编程模型，它还包括对Hadoop API的扩展，以适应结构化数据处理的需求。MapReduceAPI采用HadoopAPI的风格，但增加了强类型接口，支持更多的特性，如文件接口和非结构化数据的shuffle操作。 ODPS中的MapReduce通过引入Pipeline模式进一步优化了执行效率。Pipeline允许单任务级联的多次shuffle操作，减少了数据交换的IO消耗，降低了调度成本，并能实现进程重用。这种模式对于大规模数据处理场景非常有益。 MapReduce作为开放服务，曾在内部算法竞赛和天池算法大赛中得到广泛应用，吸引了全球超过1500个团队参赛，提交MapReduce任务次数超过10万次。这表明ODPS MapReduce具有高度的稳定性和可扩展性，能够应对大规模并发任务的挑战。 在安全性方面，ODPS提供了Language Sandbox，实现进程隔离，通过Syscall过滤、Namespace、Classloader定制以及chroot和cgroup等手段确保用户代码的安全执行。此外，ODPS支持多租户管理，通过用户、项目和组的权限控制，以及列、表、项目和包级别的资源配额，实现了细致的访问控制和资源隔离。 这个文件详细介绍了ODPS如何将MapReduce作为其核心计算框架的一部分，并通过优化和开放服务的方式，使其成为大数据处理领域的强大工具。同时，文件也揭示了ODPS在安全性、资源管理和多用户协作方面的先进设计理念。