揭秘百度分布式系统:HPC、DC与海量数据处理
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更新于2024-07-29
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百度系统部分布式系统是一个高度扩展和性能优化的架构,旨在支持大规模的数据处理和计算任务。该系统主要由以下几个关键组件构成:
1. **百度的数字**:
- 高性能计算 (HPC):百度拥有约200台高性能计算服务器,每台配备8核心至64GB内存,用于处理复杂计算任务。每天的计算能力超过2.5 petabytes (PB),并支持每天超过3万个作业。
2. **计算平台**:
- **HPC (高性能计算)**:包括单机HPC,利用多核处理器、GPU和FPGA技术;以及多机HPC,通过MPI进行并行计算。此外,机器学习算法服务采用混合模式,结合单机、多机HPC和MapReduce。
- **DC (分布式计算)**:基于Apache Hadoop的Abaci,结合自研系统,提供高效的DISQL查询语言,支持大规模数据处理。DC采用Master-Agent架构,包含Master负责元调度和数据分发,Agent负责具体的计算任务。计算层使用Streaming处理文本数据,Bistreaming处理二进制数据,并提供HCE(Hadoop C++ Extension)编程接口,提高Java性能约10%至40%。
3. **分布式存储**:
- 使用DFS(分布式文件系统)作为基础,存储平台的利用率平均达到70%,确保了海量数据的高效存储和访问。
4. **数据平台**:
- 数据密集型和计算密集型应用广泛,如商务搜索和BaiduNews等,采用MapReduce模型进行大规模数据处理。
5. **资源管理层**:
- 有专门的调度器来管理不同类型的计算agent,确保资源的最优分配和任务的高效执行。
在技术实现上,DC-HCE的设计与开发是为了克服Pipes和Bistreaming的局限性,提供更加适合百度特定需求的解决方案。其背后的技术文档详细记录了设计文档、patch、示例包、安装指南、教程和性能测试文档,展示了百度在分布式系统领域的深入研究和实践经验。
百度系统的分布式架构是其业务成功的关键要素,通过优化的计算、存储和调度策略,能够处理大规模数据处理任务,推动业务的快速发展。
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joker_86
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