经典的分布式计算模型_分布式计算框架_并行计算和分布式计算(2)

过去，分布式计算理论比较复杂，技术实现比较困难，因此在处理大数据方面，集中式计算一直是主流解决方案。IBM的大型机就是集中式计算的典型硬件，很多银行和机构都用它处理大数据。经典的分布式计算模型不过，对于当时的互联网公司来说，IBM的大型机的价格过于昂贵。因此，互联网公司的把研究方向放在了可以使用在廉价计算机上的分布式计算上。

服务器集群（Server Cluster）

服务器集群是一种提升服务器整体计算能力的解决方案。它是由互相连接在一起的服务器群所组成的一个并行式或分布式系统。服务器集群中的服务器运行同一个计算任务。因此，从外部看，这群服务器表现为一台虚拟的服务器，对外提供统一的服务。

尽管单台服务器的运算能力有限，但是将成百上千的服务器组成服务器集群后，整个系统就具备了强大的运算能力，可以支持大数据分析的运算负荷。Google，Amazon，阿里巴巴的计算中心里的服务器集群都达到了5000台服务器的规模。

大数据的技术基础：MapReduce、Google File System和BigTable

2003年到2004年间，Google发表了MapReduce、GFS（Google File System）和BigTable三篇技术论文，提出了一套全新的分布式计算理论。

MapReduce是分布式计算框架，GFS（Google File System）是分布式文件系统，BigTable是基于Google File System的数据存储系统，这三大组件组成了Google的分布式计算模型。

Google的分布式计算模型相比于传统的分布式计算模型有三大优势：首先，它简化了传统的分布式计算理论，降低了技术实现的难度，可以进行实际的应用。其次，它可以应用在廉价的计算设备上，只需增加计算设备的数量就可以提升整体的计算能力，应用成本十分低廉。最后，它被Google应用在Google的计算中心，取得了很好的效果，有了实际应用的证明。

后来，各家互联网公司开始利用Google的分布式计算模型搭建自己的分布式计算系统，Google的这三篇论文也就成为了大数据时代的技术核心。

主流的三大分布式计算系统：Hadoop，Spark和Storm

由于Google没有开源Google分布式计算模型的技术实现，所以其他互联网公司只能根据Google三篇技术论文中的相关原理，搭建自己的分布式计算系统。

Yahoo的工程师Doug Cutting和Mike Cafarella在2005年合作开发了分布式计算系统Hadoop。后来，Hadoop被贡献给了Apache基金会，成为了Apache基金会的开源项目。Doug Cutting也成为Apache基金会的主席，主持Hadoop的开发工作。

Hadoop采用MapReduce分布式计算框架，并根据GFS开发了HDFS分布式文件系统，根据BigTable开发了HBase数据存储系统。尽管和Google内部使用的分布式计算系统原理相同，但是Hadoop在运算速度上依然达不到Google论文中的标准。

不过，Hadoop的开源特性使其成为分布式计算系统的事实上的国际标准。Yahoo，Facebook，Amazon以及国内的百度，阿里巴巴等众多互联网公司都以Hadoop为基础搭建自己的分布式计算系统。

Spark也是Apache基金会的开源项目，它由加州大学伯克利分校的实验室开发，是另外一种重要的分布式计算系统。它在Hadoop的基础上进行了一些架构上的改良。Spark与Hadoop最大的不同点在于，Hadoop使用硬盘来存储数据，而Spark使用内存来存储数据，因此Spark可以提供超过Hadoop100倍的运算速度。但是，由于内存断电后会丢失数据，Spark不能用于处理需要长期保存的数据。

Storm是Twitter主推的分布式计算系统，它由BackType团队开发，是Apache基金会的孵化项目。它在Hadoop的基础上提供了实时运算的特性，可以实时的处理大数据流。不同于Hadoop和Spark，Storm不进行数据的收集和存储工作，它直接通过网络实时的接受数据并且实时的处理数据，然后直接通过网络实时的传回结果。

Hadoop，Spark和Storm是目前最重要的三大分布式计算系统，Hadoop常用于离线的复杂的大数据处理，Spark常用于离线的快速的大数据处理，而Storm常用于的实时的大数据处理。

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