Google到Hadoop：分布式计算的演变与RPC框架

"RPC基础知识-Hadoop介绍" RPC (Remote Procedure Call) 是一种计算机技术，允许一个程序在一台机器上执行远程的另一台机器上的程序，而无需程序员显式处理底层网络协议和细节。RPC使得分布式系统之间的通信变得简单，就像调用本地函数一样。 RPC框架的设计涉及以下几个关键组件： 1. **客户端**：发起RPC调用的一方，通常包含一个代理对象，该对象代表远程服务并暴露相同的接口。 2. **服务器端**：实现实际服务的一方，接收并处理客户端的请求。 3. **序列化和反序列化**：RPC框架需要将客户端的参数转换为可跨网络传输的格式，并在服务器端进行解码。 4. **网络通信**：框架负责建立和管理客户端和服务器之间的连接，通常使用TCP或HTTP等协议。 5. **错误处理**：当远程调用失败时，框架需要提供适当的错误处理机制。 开发一个简单的RPC框架可能包括以下步骤： 1. 设计客户端和服务端的接口。 2. 实现序列化和反序列化机制，如JSON或protobuf。 3. 创建网络通信层，处理请求的发送和响应的接收。 4. 在服务器端实现服务逻辑。 5. 在客户端生成并使用代理对象进行远程调用。 在更复杂的情况下，如开发基于HTTP的RPC框架，可能需要处理更多细节，如HTTP请求的构建、HTTP状态码的处理以及支持HTTP方法如GET、POST等。 Java NIO (New IO) 是Java提供的非阻塞I/O模型，它提供了选择器(Selector)和通道(Channel)等机制，能够高效地处理多个并发连接，特别适用于高并发的网络环境，如RPC框架的服务器端。 Hadoop是大数据处理领域的重要工具，起源于Lucene项目。Hadoop2.x是其发展的一个重要阶段，引入了YARN (Yet Another Resource Negotiator)，改进了资源管理和调度，使得Hadoop更适合多任务并行处理。 Hadoop的核心组件包括： 1. **HDFS (Hadoop Distributed File System)**：分布式文件系统，能够存储大规模数据并提供高容错性。 2. **MapReduce**：并行计算框架，将大任务分解为小任务并行处理，然后合并结果。 Hadoop的思想源自Google的GFS (Google File System) 和 MapReduce，通过廉价硬件构建大规模集群，处理海量数据。Google的PageRank算法是MapReduce的一个典型应用，用于确定网页的排名。 Hadoop的起源可以追溯到Doug Cutting创建的全文搜索引擎Lucene。Nutch是Lucene的一个衍生项目，最初用于实现类似于Google的搜索引擎。随着Nutch的发展，它逐渐演变为Hadoop，一个完整的开源大数据处理平台。Hadoop现在已经成为大数据生态系统中的核心组成部分，支持多种数据处理和分析任务。