百度大规模数据处理：存储与分析

“马如悦-百度大规模数据处理.pdf”涵盖了关于大规模数据存储和处理的主题，主要探讨了Lustre和HDFS两种分布式文件系统，并介绍了百度在应对大规模数据挑战时的应用实践。 在大规模数据存储方面，Lustre和HDFS是两个重要的系统。Lustre是一种高性能文件系统，适合于需要高速随机访问且规模较小（低于1PB）的环境，它假设硬件不容易故障，但当节点失效时，后续的数据将无法访问。相对而言，Hadoop的HDFS设计前提是硬件容易出故障，但可以通过复制机制实现容错，使得在节点失效后仍能提供服务，规模可扩展到EB级别。HDFS采用主从架构，由一台Namenode管理元数据，多台Datanodes存储实际数据，并通过数据复制确保高可用性。HDFS的优势在于其支持海量存储、全局命名空间、高可用性和可扩展性，以及与MapReduce等编程框架的集成。然而，它在随机读取性能、文件操作支持和NameNode单点故障等方面存在不足。 百度在应对大规模数据存储和处理时面临的问题包括存储超过20PB的数据，每天新增超过10TB的数据，以及NameNode的瓶颈问题，如容量和性能限制。为解决这些问题，百度采用了分布式NameNode来扩展NameNode的能力，增加了节点数量，每个节点配置了2个四核CPU和12块1TB硬盘。同时，实施了访问权限控制和自动发现并淘汰故障硬盘的机制，以保障数据的安全性。 在大规模数据分析方面，MPI（Message Passing Interface）和MapReduce是两种常见的技术。MPI适用于数据相关性强、迭代次数多的计算任务，而MapReduce则更适用于处理大规模数据集，将计算分解为映射（Map）和化简（Reduce）两个阶段，适合于处理数据无关性的并行任务。虽然MapReduce在处理大规模数据上表现出色，但它的设计并不适合处理需要频繁交互或高度相关的计算任务。 总结来说，本资源讨论了大规模数据处理中的核心技术和百度的实践经验，对于理解大数据存储和分析的挑战以及解决方案具有很高的参考价值。