百度分布式计算技术演进：从Hadoop到2.0

"百度在Hadoop计算技术方面经历了显著的发展，从2008年开始，使用Hadoop v0.18/0.19在300台机器上构建了两个集群，发展到如今拥有超过2万个节点，最大的集群接近4,000节点，每天处理的数据量达到20PB以上，执行的作业数超过120,000个。这些计算平台主要应用于日志分析、报表计算、网页建库、链接挖掘和策略训练等任务。然而，随着规模的扩大，百度面临着一系列挑战，包括集群规模扩展、效率提升、资源利用率、存储利用以及服务可用性等问题。为了解决这些问题，百度开始探索分布式计算技术的2.0时代。 MapReduce作为Hadoop的核心计算框架，也在不断进化。Hadoop 2.0引入了重要的改进，如HDFS 2.0，以解决内存可扩展性和负载可扩展性的问题。在HDFS 2.0中，内存负载得到了显著优化，能够处理10亿文件和10亿块，而不再像HDFS 1.0那样，内存占用高达90GB。此外，NameNode的单点问题通过引入Active/Standby NameNode机制得到缓解，提升了系统的可用性，降低了启动和升级时间，增强了整个系统的稳定性和容错能力。 ARK（AResourceKeeper）的出现是百度对Resource Management System的进一步改进，旨在更好地管理和调度计算与存储资源，确保资源使用均衡，从而提高整体效率。同时，百度还在探索其他批量计算模型，以适应不同的业务需求和优化计算性能。 面对用户对服务可用性的高要求，百度必须在99.9%的可用性下减少用户影响。随着集群规模的扩大，问题的复杂性和影响面也随之增加，因此百度必须持续优化升级和异常处理流程，将中断时间控制在小时级别以内。 总结来说，百度的Hadoop计算技术发展展示了大数据处理的演进历程，从最初的规模扩张到对效率、可用性和资源管理的深度优化。这一过程中，百度不仅在硬件层面进行扩展，还在软件层面进行了大量的创新和改造，以应对大数据时代的挑战，保证服务的高效、稳定和可靠。"