分布式计算实战与挑战：历史分析与海量数据处理

本文档探讨了分布式计算在实际业务场景中的需求及其解决方案，作者以个人在IT行业的经历为例，分享了两个关键的应用案例。第一个是分析Apache历史Access_log，旨在找出特定会员访问URL的Top10频率。由于原始数据量大且跨年份，作者最初采用分组和多进程筛选的方法，虽然没有明确提出Map/Reduce的概念，但这个过程与后来的分布式计算思想相吻合。第二个案例是处理海量数据的全表扫描，涉及到一个需要在短时间内处理3.5亿条记录的大型数据库操作。作者试图利用Hadoop技术，将全量数据写入HDFS，增量数据通过Mysqlbinlog实时同步到Hbase，并通过Map/Reduce进行扫描，目标是在两小时内完成。 在实施过程中，作者遇到了问题，包括如何高效地将大量数据存储和处理，以及如何优化Map/Reduce任务以适应实时性要求。这个案例揭示了分布式计算在处理大数据时的优势和挑战，同时也反映了Hadoop作为一个新兴技术在实际应用中的探索和局限性。文章通过这两个实例展示了分布式计算的需求驱动因素，以及在选择和设计解决方案时需要考虑的关键因素，如数据存储、数据流处理、性能优化和系统扩展性。 作者还提到了对于Hadoop框架的认识转变，从最初的不了解和尝试，到后来的深入理解和广泛应用，反映了技术发展和个人成长的过程。最后，文章总结了心路历程，展望了未来可能的发展方向，并对支持和帮助过自己的人表示感谢。 这篇文章是一篇实用的技术分享，对于理解分布式计算在不同场景下的应用，以及如何选择和优化分布式计算解决方案具有很高的参考价值。