百度分布式系统详解：从HPC到DC计算与存储平台

"这是一个关于百度内部使用的分布式系统的介绍文档，作者为马如悦，来自百度公司。文档涵盖了百度在高性能计算（HPC）、分布式计算（DC）以及分布式存储（DS）等方面的技术细节。" 在分布式系统方面，百度采用了两种主要的计算平台：高性能计算平台和分布式计算平台。HPC平台主要用于处理计算密集型任务，包括200台左右的服务器，每台服务器配备8核心处理器和16GB至64GB的内存。大型集群规模可达1000台，每日处理超过2.5PB的数据，执行超过3万个作业。这些集群主要支持分类、聚类、回归和矢量计算等任务。 分布式计算平台（DC）则基于MapReduce，拥有10个以上的集群，总计4000台服务器，每台服务器配置8核心、16GB内存和12块1TB硬盘。DC平台的代表性应用包括商务搜索和BaiduNews，采用自研的Abaci系统，该系统融合了Hadoop MapReduce并添加了自主功能。调度层通过Master和Agent进行作业管理和数据分发，包括workflow元调度、数据分发服务（如shuffle和BT文件分发），并提供了分布式Master的支持。 此外，DC平台还开发了HCE（Hadoop C++ Extension），以提高计算效率，弥补Java语言在性能上的不足，尤其是在排序和压缩操作上。HCE包含了设计文档、补丁、演示包、安装手册、教程以及性能测试文档，旨在为开发者提供更高效、更灵活的编程接口。 在存储平台方面，虽然文档未详细展开，但提到了DFS（分布式文件系统）和DOS（分布式对象存储）。DFS可能类似于Hadoop HDFS，用于大规模数据的分布式存储，而DOS可能是为了解决不同类型的对象存储需求。 整体来看，百度的分布式系统是一个复杂且高效的架构，它结合了高性能计算和大规模分布式计算的能力，以处理海量的数据和复杂的应用场景。通过不断优化和创新，如HCE的开发，百度能够在保持高效率的同时，满足其业务对大数据处理的需求。