北航云计算公开课,邓侃博士侃：谷歌文件系统 Google File System
《北航校园网认证系统整合的两个实例》王琪全 北京航空航天大学
系统的基本原理
系统的设计思想
– 以同步用户信息数据库为基础 – 实现用户在线用户数的控制和营帐系统的统一
关键是用户信息、在线用户信息以及营帐信息数 关键是用户信息、 据的更新与同步
N
名/密码的检测后， 密码的检测后，
/ N
进一步检测用户 的在线用户信息 以及网络使用权
N 正确
限 – 实现与原有系统 的数据同步更新
营帐系统数据的更新与同步 数据同步的必要性 – 营帐系统是认证计费系统的核心组件 – 记录用户账户的付费信息及资金使用情况 – 是用户能否使用网络的重要凭据
营帐系统数据的更新与同步
安全基础设施
北京航空航天大学信息化建设系统框架结构图
高校信息化建设的相关情况 1、信息化建设的整体框架（根据每个学校的个 信息化建设的整体框架（ 性化需求， 性化需求，按照信息化建设的一般内容做了统一 的整体规划） 的整体规划） 2、应用系统建设进度不一（网络及服务器基础 应用系统建设进度不一（ 设施基本建设完备，但安全、 设施基本建设完备，但安全、软件基础设施建设 进度不一， 进度不一，应用软件系统的建设大多由于部门各 自为战而显得五花八门，信息孤岛十分明显） 自为战而显得五花八门，信息孤岛十分明显） 3、校园网资源整合已成为信息化建设的主题
统一认证计费系统的认证过程
/
802.1x N
N
/ N
N
正确
用户信息数据库的同步
用户信息数据同步的必要性 – 用户信息数据是进行用户身份识别管理的基础 – 不同的认证系统的用户信息数据库在字段和数据类型上是异构 的 – 有的系统还将用户的密码加密存放 实现方式 – 需要通过数据转换中间件来进行同步
google云计算系列课程第一讲：介绍PPT课件
8
Parallel vs. Distributed
Parallel computing can mean:
Vector processing of data Multiple CPUs in a single computer
3
Computer Speedup
Moonsistors on a chip doubles every 18 months, for the same cost” (1965)
Image: Tom’s Hardware and not subject to the Creative 4 Commons license applicable to the rest of this work.
applicable to the rest of this work.
10
A Brief History… 1985-95
“Massively parallel architectures” start rising in prominence
Distributed computing is multiple CPUs across many computers over the network
9
A Brief History… 1975-85
Parallel computing was favored in the early years
1
Course Overview
5 lectures
1 Introduction 2 Technical Side: MapReduce & GFS 2 Theoretical: Algorithms for distributed
[PPT]《云计算(第二版)》教材配套课件9—第六章 Hadoop：Google云计算的开源实现
![[PPT]《云计算(第二版)》教材配套课件9—第六章 Hadoop：Google云计算的开源实现](https://img.taocdn.com/s3/m/e7ebc6bf1a37f111f1855b8b.png)
物理模型
物理模型实际上就是把概念模型中的一个行进行分割，并按照 列族存储
查询时间戳为t7的“contents:”将返回空值，查询时间戳为t8， “anchor:”值为“look.ca”的项也返回空值 （空的单元格不存储 ） 查询“contents:”而不指明时间戳，将返回t5时刻的数据；查询 “anchor:”的“look.ca”而不指明时间戳，将返回t7时刻的数据 （未指 明时间戳，则返回指定列的最新数据值 ）
"CNN"
""
行关键字
"n.www"
时 间 戳
t6
列 "mime:"
"text/html"
子表服务器
客户端进行更新操作时，首先连接相关的子表服务器，之后向 子表提交变更。提交的数据被添加到子表的HMemcache和子表服务 器的HLog 提供服务时，子表首先查询缓存HMemcache。若没有，再查找磁 盘上的HStore HRegion.flushcache()定期被调用，把HMemcache中的内容写到 磁盘上HStore文件里
访问接口
Hadoop API （1）org.apache.hadoop.conf （2）org.apache.hadoop.dfs （3）org.apache.hadoop.fs （4）org.apache.hadoop.io （5）org.apache.hadoop.ipc （6）org.apache.hadoop.mapred （7）org.apache.hadoop.metrics （8）org.apache.hadoop.record （9）org.apache.hadoop.tools （10）org.apache.hadoop.util 浏览器接口 典型HDFS安装会配置一个Web服务器开放自己的命名空间，其TCP 端口可配；默认配置下http://namenode-name:50070这个页面列 出了集群里的所有DataNode和集群的基本状态
北航数据结构课件第一章
祝同学们新学期愉快学习进步！课程名称：数据结构教材名称：《数据结构教程》唐发根刘又诚编著北京航空航天大学出版社1996《数据结构》唐发根编著科学出版社1998开设本课程的必要性以及课程的特点：1. 计算机专业重要的专业基础课之一.2. 需要有关“程序设计语言”和“离散数学”的知识作为课程的基础.3. 实践性较强.第一章绪论1.1 什么是数据结构描述客观事物的数字、字符以及一切能够输入到计算机中，并且能够被计算机程序处理的符号的集合。
数据这个集合中的一个一个元素。
具有相同特性的数据元素的集合。
数据元素之间具有的关系(联系)。
数据数据元素数据对象结构一. 名词术语二. 数据结构的定义1.数据元素之间的联系称之为结构，数据结构就是具有结构的数据元素的集合。
2. 数据结构是一个二元组Data-Structure=(D，R)其中，D是数据元素的有限集合，R是D上的关系的集合。
数据元素之间具有的逻辑关系(结构)。
线性关系(线性结构)如线性表、数组、堆栈、队列、串、文件等具有某种逻辑结构的数据在计算机存储器中的存储方式(存储映象)。
物理结构也被称为存储结构。
顺序存储结构链式存储结构用一组地址连续的存储单元依次存放数据元素，数据元素之间的逻辑关系通过元素的地址直接反映。
用一组地址任意的存储单元依次存放数据元素，数据元素之间的逻辑关系通过指针间接地反映。
非线性关系(非线性结构)如树、二叉树、图等物理结构逻辑结构例刘晓光马广生王民…张玉华男男…女男汉回壮…汉161721…25……………姓名性别民族年龄其他逻辑结构：线性结构(线性表)a 1a 2a 3 a 30…d 1d 2 d 3d 4…d 30a 2a 1a 3a 4a 30存储结构:1. 顺序存储结构:2. 链式存储结构:…d 1d 2 d 3d 4a 1a 2a 3a 30∧list…a 2a 1a 4a 3d 4d 1d 5d31.研究数据元素之间的客观联系。
Google云计算三大核心技术
Google三大核心技术之一:MapReduceMapReduce:超大机群上的简单数据处理摘要MapReduce是一个编程模型,和处理,产生大数据集的相关实现.用户指定一个map函数处理一个key/value对,从而产生中间的key/value对集.然后再指定一个reduce函数合并所有的具有相同中间key的中间 value.下面将列举许多可以用这个模型来表示的现实世界的工作.以这种方式写的程序能自动的在大规模的普通机器上实现并行化.这个运行时系统关心这些细节:分割输入数据,在机群上的调度,机器的错误处理,管理机器之间必要的通信.这样就可以让那些没有并行分布式处理系统经验的程序员利用大量分布式系统的资源.我们的MapReduce实现运行在规模可以灵活调整的由普通机器组成的机群上,一个典型的MapReduce计算处理几千台机器上的以TB计算的数据.程序员发现这个系统非常好用:已经实现了数以百计的MapReduce程序,每天在Google的机群上都有1000多个MapReduce程序在执行.1.介绍在过去的5年里,作者和Google的许多人已经实现了数以百计的为专门目的而写的计算来处理大量的原始数据,比如,爬行的文档,Web请求日志,等等.为了计算各种类型的派生数据,比如,倒排索引,Web文档的图结构的各种表示,每个主机上爬行的页面数量的概要,每天被请求数量最多的集合,等等.很多这样的计算在概念上很容易理解.然而,输入的数据量很大,并且只有计算被分布在成百上千的机器上才能在可以接受的时间内完成.怎样并行计算,分发数据,处理错误,所有这些问题综合在一起,使得原本很简介的计算,因为要大量的复杂代码来处理这些问题,而变得让人难以处理.作为对这个复杂性的回应,我们设计一个新的抽象模型,它让我们表示我们将要执行的简单计算,而隐藏并行化,容错,数据分布,负载均衡的那些杂乱的细节,在一个库里.我们的抽象模型的灵感来自Lisp和许多其他函数语言的map和reduce的原始表示.我们认识到我们的许多计算都包含这样的操作:在我们输入数据的逻辑记录上应用map操作,来计算出一个中间key/value对集,在所有具有相同key的value上应用reduce操作,来适当的合并派生的数据.功能模型的使用,再结合用户指定的map和reduce操作,让我们可以非常容易的实现大规模并行化计算,和使用再次执行作为初级机制来实现容错.这个工作的主要贡献是通过简单有力的接口来实现自动的并行化和大规模分布式计算,结合这个接口的实现来在大量普通的PC机上实现高性能计算.第二部分描述基本的编程模型,并且给一些例子.第三部分描述符合我们的基于集群的计算环境的MapReduce的接口的实现.第四部分描述我们觉得编程模型中一些有用的技巧.第五部分对于各种不同的任务,测量我们实现的性能.第六部分探究在Google内部使用MapReduce作为基础来重写我们的索引系统产品.第七部分讨论相关的,和未来的工作.2.编程模型计算利用一个输入key/value对集,来产生一个输出key/value对集.MapReduce库的用户用两个函数表达这个计算:map和reduce.用户自定义的map函数,接受一个输入对,然后产生一个中间key/value对集.MapReduce库把所有具有相同中间key I的中间value聚合在一起,然后把它们传递给reduce函数.用户自定义的reduce函数,接受一个中间key I和相关的一个value集.它合并这些value,形成一个比较小的value集.一般的,每次reduce调用只产生0或1个输出value.通过一个迭代器把中间value提供给用户自定义的reduce函数.这样可以使我们根据内存来控制value列表的大小.2.1 实例考虑这个问题:计算在一个大的文档集合中每个词出现的次数.用户将写和下面类似的伪代码:map(St ring key,String value)://key:文档的名字//value:文档的内容for each word w in value:Emit Intermediate(w,"1");reduce(String key,Iterator values)://key:一个词//values:一个计数列表int result=0;for each v in values:result+=ParseInt(v);Emit(AsString(resut));map函数产生每个词和这个词的出现次数(在这个简单的例子里就是1).reduce函数把产生的每一个特定的词的计数加在一起.另外,用户用输入输出文件的名字和可选的调节参数来填充一个mapreduce规范对象.用户然后调用MapReduce函数,并把规范对象传递给它.用户的代码和MapReduce库链接在一起(用C++实现).附录A包含这个实例的全部文本.2.2类型即使前面的伪代码写成了字符串输入和输出的t erm格式,但是概念上用户写的map和reduce函数有关联的类型:map(k1,v1) ->list(k2,v2)reduce(k2,list(v2)) ->list(v2)例如,输入的key,value和输出的key,value的域不同.此外,中间key,value和输出key,values的域相同.我们的C++实现传递字符串来和用户自定义的函数交互,并把它留给用户的代码,来在字符串和适当的类型间进行转换.2.3更多实例这里有一些让人感兴趣的简单程序,可以容易的用MapReduce计算来表示.分布式的Grep(UNIX工具程序, 可做文件内的字符串查找):如果输入行匹配给定的样式,map函数就输出这一行.reduce函数就是把中间数据复制到输出.计算URL访问频率:map函数处理web页面请求的记录,输出(URL,1).reduce函数把相同URL的value都加起来,产生一个(URL,记录总数)的对.倒转网络链接图:map函数为每个链接输出(目标,源)对,一个URL叫做目标,包含这个URL的页面叫做源.reduce 函数根据给定的相关目标URLs连接所有的源URLs形成一个列表,产生(目标,源列表)对.每个主机的术语向量:一个术语向量用一个(词,频率)列表来概述出现在一个文档或一个文档集中的最重要的一些词.map函数为每一个输入文档产生一个(主机名,术语向量)对(主机名来自文档的URL).reduce函数接收给定主机的所有文档的术语向量.它把这些术语向量加在一起,丢弃低频的术语,然后产生一个最终的(主机名,术语向量)对.倒排索引:map函数分析每个文档,然后产生一个(词,文档号)对的序列.reduce函数接受一个给定词的所有对,排序相应的文档IDs,并且产生一个(词,文档ID列表)对.所有的输出对集形成一个简单的倒排索引.它可以简单的增加跟踪词位置的计算.分布式排序:map函数从每个记录提取key,并且产生一个(key,record)对.reduce函数不改变任何的对.这个计算依赖分割工具(在4.1描述)和排序属性(在4.2描述).3实现MapReduce接口可能有许多不同的实现.根据环境进行正确的选择.例如,一个实现对一个共享内存较小的机器是合适的,另外的适合一个大NUMA的多处理器的机器,而有的适合一个更大的网络机器的集合.这部分描述一个在Google广泛使用的计算环境的实现:用交换机连接的普通PC机的大机群.我们的环境是:1.Linux操作系统,双处理器,2-4GB内存的机器.2.普通的网络硬件,每个机器的带宽或者是百兆或者千兆,但是平均小于全部带宽的一半.3.因为一个机群包含成百上千的机器,所有机器会经常出现问题.4.存储用直接连到每个机器上的廉价IDE硬盘.一个从内部文件系统发展起来的分布式文件系统被用来管理存储在这些磁盘上的数据.文件系统用复制的方式在不可靠的硬件上来保证可靠性和有效性.5.用户提交工作给调度系统.每个工作包含一个任务集,每个工作被调度者映射到机群中一个可用的机器集上.3.1执行预览通过自动分割输入数据成一个有M个split的集,map调用被分布到多台机器上.输入的split能够在不同的机器上被并行处理.通过用分割函数分割中间key,来形成R个片(例如,hash(key) mod R),reduce调用被分布到多台机器上.分割数量(R)和分割函数由用户来指定.图1显示了我们实现的MapReduce操作的全部流程.当用户的程序调用MapReduce的函数的时候,将发生下面的一系列动作(下面的数字和图1中的数字标签相对应):1.在用户程序里的MapReduce库首先分割输入文件成M个片,每个片的大小一般从16到64MB(用户可以通过可选的参数来控制).然后在机群中开始大量的拷贝程序.2.这些程序拷贝中的一个是mast er,其他的都是由mast er分配任务的worker.有M 个map任务和R个reduce任务将被分配.管理者分配一个map任务或reduce任务给一个空闲的worker.3.一个被分配了map任务的worker读取相关输入split的内容.它从输入数据中分析出key/value对,然后把key/value对传递给用户自定义的map函数.由map函数产生的中间key/value对被缓存在内存中.4.缓存在内存中的key/value对被周期性的写入到本地磁盘上,通过分割函数把它们写入R个区域.在本地磁盘上的缓存对的位置被传送给master,master负责把这些位置传送给reduce worker.5.当一个reduce worker得到mast er的位置通知的时候,它使用远程过程调用来从map worker的磁盘上读取缓存的数据.当reduce worker读取了所有的中间数据后,它通过排序使具有相同key的内容聚合在一起.因为许多不同的key映射到相同的reduce任务,所以排序是必须的.如果中间数据比内存还大,那么还需要一个外部排序.6.reduce worker迭代排过序的中间数据,对于遇到的每一个唯一的中间key,它把key和相关的中间value集传递给用户自定义的reduce函数.reduce函数的输出被添加到这个reduce分割的最终的输出文件中.7.当所有的map和reduce任务都完成了,管理者唤醒用户程序.在这个时候,在用户程序里的MapReduce调用返回到用户代码.在成功完成之后,mapreduce执行的输出存放在R个输出文件中(每一个 reduce任务产生一个由用户指定名字的文件).一般,用户不需要合并这R个输出文件成一个文件--他们经常把这些文件当作一个输入传递给其他的MapReduce调用,或者在可以处理多个分割文件的分布式应用中使用他们.3.2master数据结构master保持一些数据结构.它为每一个map和reduce任务存储它们的状态(空闲,工作中,完成),和worker机器(非空闲任务的机器)的标识.master就像一个管道,通过它,中间文件区域的位置从map任务传递到reduce任务.因此,对于每个完成的map 任务,mast er存储由map任务产生的R个中间文件区域的大小和位置.当map任务完成的时候,位置和大小的更新信息被接受.这些信息被逐步增加的传递给那些正在工作的reduce任务.3.3容错因为MapReduce库被设计用来使用成百上千的机器来帮助处理非常大规模的数据,所以这个库必须要能很好的处理机器故障.worker故障master周期性的ping每个worker.如果mast er在一个确定的时间段内没有收到worker返回的信息,那么它将把这个worker标记成失效.因为每一个由这个失效的worker完成的map任务被重新设置成它初始的空闲状态,所以它可以被安排给其他的worker.同样的,每一个在失败的worker上正在运行的map或reduce任务,也被重新设置成空闲状态,并且将被重新调度.在一个失败机器上已经完成的map任务将被再次执行,因为它的输出存储在它的磁盘上,所以不可访问.已经完成的reduce任务将不会再次执行,因为它的输出存储在全局文件系统中.当一个map任务首先被worker A执行之后,又被B执行了(因为A失效了),重新执行这个情况被通知给所有执行reduce任务的worker.任何还没有从A读数据的reduce任务将从worker B读取数据.MapReduce可以处理大规模worker失败的情况.例如,在一个MapReduce操作期间,在正在运行的机群上进行网络维护引起80台机器在几分钟内不可访问了,MapReduce mast er只是简单的再次执行已经被不可访问的worker完成的工作,继续执行,最终完成这个MapReduce操作.master失败可以很容易的让管理者周期的写入上面描述的数据结构的checkpoints.如果这个mast er任务失效了,可以从上次最后一个checkpoint开始启动另一个mast er进程.然而,因为只有一个mast er,所以它的失败是比较麻烦的,因此我们现在的实现是,如果mast er失败,就中止MapReduce计算.客户可以检查这个状态,并且可以根据需要重新执行MapReduce操作.在错误面前的处理机制当用户提供的map和reduce操作对它的输出值是确定的函数时,我们的分布式实现产生,和全部程序没有错误的顺序执行一样,相同的输出.我们依赖对map和reduce任务的输出进行原子提交来完成这个性质.每个工作中的任务把它的输出写到私有临时文件中.一个reduce任务产生一个这样的文件,而一个map任务产生R个这样的文件(一个reduce任务对应一个文件).当一个map任务完成的时候,worker发送一个消息给master,在这个消息中包含这R个临时文件的名字.如果master从一个已经完成的map任务再次收到一个完成的消息,它将忽略这个消息.否则,它在master的数据结构里记录这R个文件的名字.当一个reduce任务完成的时候,这个reduce worker原子的把临时文件重命名成最终的输出文件.如果相同的reduce任务在多个机器上执行,多个重命名调用将被执行,并产生相同的输出文件.我们依赖由底层文件系统提供的原子重命名操作来保证,最终的文件系统状态仅仅包含一个reduce任务产生的数据.我们的map和reduce操作大部分都是确定的,并且我们的处理机制等价于一个顺序的执行的这个事实,使得程序员可以很容易的理解程序的行为.当map或/和reduce操作是不确定的时候,我们提供虽然比较弱但是合理的处理机制.当在一个非确定操作的前面,一个reduce任务R1的输出等价于一个非确定顺序程序执行产生的输出.然而,一个不同的reduce任务R2的输出也许符合一个不同的非确定顺序程序执行产生的输出.考虑map任务M和reduce任务R1,R2的情况.我们设定e(Ri)为已经提交的Ri的执行(有且仅有一个这样的执行).这个比较弱的语义出现,因为e(R1)也许已经读取了由M的执行产生的输出,而e(R2)也许已经读取了由M的不同执行产生的输出.3.4存储位置在我们的计算机环境里,网络带宽是一个相当缺乏的资源.我们利用把输入数据(由GFS 管理)存储在机器的本地磁盘上来保存网络带宽.GF S把每个文件分成64MB的一些块,然后每个块的几个拷贝存储在不同的机器上(一般是3个拷贝).MapReduce的mast er考虑输入文件的位置信息,并且努力在一个包含相关输入数据的机器上安排一个map任务.如果这样做失败了,它尝试在那个任务的输入数据的附近安排一个map任务(例如,分配到一个和包含输入数据块在一个swit ch里的worker机器上执行).当运行巨大的MapReduce操作在一个机群中的一部分机器上的时候,大部分输入数据在本地被读取,从而不消耗网络带宽.3.5任务粒度象上面描述的那样,我们细分map阶段成M个片,reduce阶段成R个片.M和R应当比worker机器的数量大许多.每个worker执行许多不同的工作来提高动态负载均衡,也可以加速从一个worker失效中的恢复,这个机器上的许多已经完成的map任务可以被分配到所有其他的worker机器上.在我们的实现里,M和R的范围是有大小限制的,因为mast er必须做O(M+R)次调度,并且保存O(M*R)个状态在内存中.(这个因素使用的内存是很少的,在O(M*R)个状态片里,大约每个map任务/reduce任务对使用一个字节的数据).此外,R经常被用户限制,因为每一个reduce任务最终都是一个独立的输出文件.实际上,我们倾向于选择M,以便每一个单独的任务大概都是16到64MB的输入数据(以便上面描述的位置优化是最有效的),我们把R设置成我们希望使用的worker机器数量的小倍数.我们经常执行MapReduce计算,在M=200000,R=5000,使用2000台工作者机器的情况下.3.6备用任务一个落后者是延长MapReduce操作时间的原因之一:一个机器花费一个异乎寻常地的长时间来完成最后的一些map或reduce任务中的一个.有很多原因可能产生落后者.例如,一个有坏磁盘的机器经常发生可以纠正的错误,这样就使读性能从30MB/s降低到3MB/s.机群调度系统也许已经安排其他的任务在这个机器上,由于计算要使用CPU,内存,本地磁盘,网络带宽的原因,引起它执行MapReduce代码很慢.我们最近遇到的一个问题是,一个在机器初始化时的Bug引起处理器缓存的失效:在一个被影响的机器上的计算性能有上百倍的影响.我们有一个一般的机制来减轻这个落后者的问题.当一个MapReduce操作将要完成的时候,mast er调度备用进程来执行那些剩下的还在执行的任务.无论是原来的还是备用的执行完成了,工作都被标记成完成.我们已经调整了这个机制,通常只会占用多几个百分点的机器资源.我们发现这可以显著的减少完成大规模MapReduce操作的时间.作为一个例子,将要在5.3描述的排序程序,在关闭掉备用任务的情况下,要比有备用任务的情况下多花44%的时间.4技巧尽管简单的map和reduce函数的功能对于大多数需求是足够的了,但是我们开发了一些有用的扩充.这些将在这个部分描述.4.1分割函数MapReduce用户指定reduce任务和reduce任务需要的输出文件的数量.在中间key上使用分割函数,使数据分割后通过这些任务.一个缺省的分割函数使用hash方法(例如,hash(key) mod R).这个导致非常平衡的分割.然后,有的时候,使用其他的key分割函数来分割数据有非常有用的.例如,有时候,输出的key是URLs,并且我们希望每个主机的所有条目保持在同一个输出文件中.为了支持像这样的情况,MapReduce库的用户可以提供专门的分割函数.例如,使用"hash(Hostname(urlkey)) mod R"作为分割函数,使所有来自同一个主机的URLs保存在同一个输出文件中.4.2顺序保证我们保证在一个给定的分割里面,中间key/value对以key递增的顺序处理.这个顺序保证可以使每个分割产出一个有序的输出文件,当输出文件的格式需要支持有效率的随机访问key的时候,或者对输出数据集再作排序的时候,就很容易.4.3combiner函数在某些情况下,允许中间结果key重复会占据相当的比重,并且用户定义的reduce函数满足结合律和交换律.一个很好的例子就是在2.1部分的词统计程序.因为词频率倾向于一个zipf分布(齐夫分布),每个map任务将产生成百上千个这样的记录<the,1>.所有的这些计数将通过网络被传输到一个单独的reduce任务,然后由reduce函数加在一起产生一个数字.我们允许用户指定一个可选的combiner函数,先在本地进行合并一下,然后再通过网络发送.在每一个执行map任务的机器上combiner函数被执行.一般的,相同的代码被用在combiner和reduce函数.在combiner和reduce函数之间唯一的区别是MapReduce库怎样控制函数的输出.reduce函数的输出被保存最终输出文件里.combiner函数的输出被写到中间文件里,然后被发送给reduce任务.部分使用combiner可以显著的提高一些MapReduce操作的速度.附录A包含一个使用combiner函数的例子.4.4输入输出类型MapReduce库支持以几种不同的格式读取输入数据.例如,文本模式输入把每一行看作是一个key/value 对.key是文件的偏移量,value是那一行的内容.其他普通的支持格式以key的顺序存储key/value对序列.每一个输入类型的实现知道怎样把输入分割成对每个单独的map任务来说是有意义的(例如,文本模式的范围分割确保仅仅在每行的边界进行范围分割).虽然许多用户仅仅使用很少的预定意输入类型的一个,但是用户可以通过提供一个简单的reader接口来支持一个新的输入类型.一个reader不必要从文件里读数据.例如,我们可以很容易的定义它从数据库里读记录,或从内存中的数据结构读取.4.5副作用有的时候,MapReduce的用户发现在map操作或/和reduce操作时产生辅助文件作为一个附加的输出是很方便的.我们依靠应用程序写来使这个副作用成为原子的.一般的,应用程序写一个临时文件,然后一旦这个文件全部产生完,就自动的被重命名.对于单个任务产生的多个输出文件来说,我们没有提供其上的两阶段提交的原子操作支持.因此,一个产生需要交叉文件连接的多个输出文件的任务,应该使确定性的任务.不过这个限制在实际的工作中并不是一个问题.4.6跳过错误记录有的时候因为用户的代码里有bug,导致在某一个记录上map或reduce函数突然crash掉.这样的bug使得MapReduce操作不能完成.虽然一般是修复这个bug,但是有时候这是不现实的;也许这个bug是在源代码不可得到的第三方库里.有的时候也可以忽略一些记录,例如,当在一个大的数据集上进行统计分析.我们提供一个可选的执行模式,在这个模式下,MapReduce库检测那些记录引起的crash,然后跳过那些记录,来继续执行程序.每个worker程序安装一个信号处理器来获取内存段异常和总线错误.在调用一个用户自定义的map或reduce 操作之前,MapReduce库把记录的序列号存储在一个全局变量里.如果用户代码产生一个信号,那个信号处理器就会发送一个包含序号的"last gasp"UDP包给MapReduce的mast er.当mast er不止一次看到同一个记录的时候,它就会指出,当相关的map或reduce任务再次执行的时候,这个记录应当被跳过.4.7本地执行调试在map或reduce函数中问题是很困难的,因为实际的计算发生在一个分布式的系统中,经常是有一个master动态的分配工作给几千台机器.为了简化调试和测试,我们开发了一个可替换的实现,这个实现在本地执行所有的MapReduce操作.用户可以控制执行,这样计算可以限制到特定的map任务上.用户以一个标志调用他们的程序,然后可以容易的使用他们认为好用的任何调试和测试工具(例如,gdb).4.8状态信息master运行一个HTTP服务器,并且可以输出一组状况页来供人们使用.状态页显示计算进度,象多少个任务已经完成,多少个还在运行,输入的字节数,中间数据字节数,输出字节数,处理百分比,等等.这个页也包含到标准错误的链接,和由每个任务产生的标准输出的链接.用户可以根据这些数据预测计算需要花费的时间,和是否需要更多的资源.当计算比预期的要慢很多的时候,这些页面也可以被用来判断是不是这样.此外,最上面的状态页显示已经有多少个工作者失败了,和当它们失败的时候,那个map和reduce任务正在运行.当试图诊断在用户代码里的bug时,这个信息也是有用的.4.9计数器MapReduce库提供一个计数器工具,来计算各种事件的发生次数.例如,用户代码想要计算所有处理的词的个数,或者被索引的德文文档的数量.为了使用这个工具,用户代码创建一个命名的计数器对象,然后在map或/和reduce函数里适当的增加计数器.例如:Counter * uppercase;uppercase=Get Count er("uppercase");map(St ring name,String contents):for each word w in contents:if(IsCapit alized(w)):uppercase->Increment();Emit Intermediate(w,"1");来自不同worker机器上的计数器值被周期性的传送给master(在ping回应里).master把来自成功的map和reduce任务的计数器值加起来,在MapReduce操作完成的时候,把它返回给用户代码.当前计数器的值也被显示在master状态页里,以便人们可以查看实际的计算进度.当计算计数器值的时候消除重复执行的影响,避免数据的累加.(在备用任务的使用,和由于出错的重新执行,可以产生重复执行)有些计数器值被MapReduce库自动的维护,比如,被处理的输入key/value对的数量,和被产生的输出key/value 对的数量.用户发现计数器工具对于检查MapReduce操作的完整性很有用.例如,在一些MapReduce操作中,用户代码也许想要确保输出对的数量完全等于输入对的数量,或者处理过的德文文档的数量是在全部被处理的文档数量中属于合理的范围.5性能在本节,我们用在一个大型集群上运行的两个计算来衡量MapReduce的性能.一个计算用来在一个大概1TB的数据中查找特定的匹配串.另一个计算排序大概1TB的数据.这两个程序代表了MapReduce的用户实现的真实的程序的一个大子集.一类是,把数据从一种表示转化到另一种表示.另一类是,从一个大的数据集中提取少量的关心的数据.5.1机群配置所有的程序在包含大概1800台机器的机群上执行.机器的配置是:2个2G的 Int el Xeon超线程处理器,4GB内存,两个160GB IDE磁盘,一个千兆网卡.这些机器部署在一个由两层的,树形交换网络中,在根节点上大概有100到2000G的带宽.所有这些机器都有相同的部署(对等部署),因此任意两点之间的来回时间小于1毫秒.。
Google File System
GFS现状现在GooFra bibliotekle内部至少运行着 内部至少运行着200多个 现在 内部至少运行着 多个 GFS集群，最大的集群有几千台服务器， 集群， 集群 最大的集群有几千台服务器， 并且服务于多个Google服务，比如 服务， 并且服务于多个 服务 Google搜索。但由于 搜索。 搜索 但由于GFS主要为搜索而 主要为搜索而 设计，所以不是很适合新的一些Google 设计，所以不是很适合新的一些 产品， 产品，比YouTube、Gmail和更强调大 、 和更强调大 规模索引和实时性的 Caffeine搜索引擎 搜索引擎 所以Google已经在开发下一代 已经在开发下一代GFS， 等，所以 已经在开发下一代 ， 代号为“Colossus”，并且在设计方面有 代号为 ， 许多不同，比如：支持分布式 Master节 许多不同，比如： 节 点来提升高可用性并能支撑更多文件， 点来提升高可用性并能支撑更多文件， chunk节点能支持 节点能支持1MB大小的 大小的chunk以 节点能支持 大小的 以 支撑低延迟应用的需要。 支撑低延迟应用的需要。
GFS与其它部分关系
GFS跟Google中其他部分的关系需要添加 跟 中其他部分的关系需要添加
Google File System
Google文件系统
什么是Google File System（GFS）？ Google System（GFS）？
GFS是一个可扩展的分布式文件系统，用于大型 是一个可扩展的分布式文件系统，用于大型 是一个可扩展的分布式文件系统 分布式的、对大量数据进行访问的应用 它是Google的 应用， 的、分布式的、对大量数据进行访问的应用，它是 的 十个核心技术之一。 十个核心技术之一。 由于搜索引擎需要处理海量的数据，所以Google的 由于搜索引擎需要处理海量的数据，所以 的 位创始人Larry Page和Sergey Brin在创业初期设计一 在创业初期设计一 两位创始人 和 在创业初期设计 名为“BigFiles”的文件系统，而GFS这套分布式文件系 的文件系统， 套名为 的文件系统 这套分布式文件系 则是“BigFiles”的延续。 的延续。 统则是 的延续
北航云计算公开课06 Google Chubby
-1
Available seats. S.value = -1
6 / 40
semaphore S; void handler() {
The usage of Semaphore D B C
wait (S); { do something in bathroom; } signal (S); terminate_thread(); }
T1 T2 T3
T5 T6 T4
If the waiting list in all user’s records are not consist, i.e. not all user agree that T4 is the next user, select the next user by the majority votes.
C
-2
Available seats. S.value = -2
5 / 40
typedef struct { int value; struct process *L; } semaphore;
When one user finishes, S.value + 1. One person in the waiting list will be notified. A D B C
Not everyone can receive signal (S).
-2
Store Semaphore in everyone’s phone locally? Or globally?
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• A lock controls access by multiple threads, to a common resource. A lock is a shared data struct, usually a global one, used by paralleled running threads. • Semaphore is an implementation of lock, consisting of a counter, and a waiting list of threads. • The initial value of the counter of semaphore indicates the number of common resource. When one common resource is occupied by a thread, the counter decreases by 1. When a thread finishes its job, and releases one common resource, the counter increases by 1, and by calling signal(), the semaphore wakes up the top thread in the waiting list. • When all common resources are occupied, the coming threads will wait in the waiting list. The counter’s value becomes negative, indicating the length of the waiting list. • Semaphore doesn’t work well in distributed system, where the unstable communication may fail signal(), where the participant may crash, or may not respond in time.
云计算辅助教学平台之Wikispaces
曝 Ｗｉｓ ａ ｅ 概述 ｋ ｐｃｓ ｉ Ｗ ｉ ｉｐ ｃ ｓ 一 个 协 作 性 的网 ｋ ｓ ａ ｅ是 立 一个 免费 的广 告页面 ， 也可以自己设 伴 或从 管理伙伴降级为成员。 用者可 使
定页面主题 ， 所有有关Ｗｉｉ 而且 ｋ页面内 容 的信息都运 用Ｓ Ｌ Ｈ Ｓ ；密机 制。 ￣ 高级版
比增强版 拥有更多的功能， 上传 文件的 最大值是５Ｍ， 以把ｗ 比 址设置在 ０ 可 自己的域名里或ｗｅ 服务器 上 ， ｂ 还提供 了网络 文件夹 的功 能， 通过网络文件 夹 可以更方 便地 访 问自己的文件 或网页。 私人版能够完全 管理自己的Ｗｉｉ ｋ环境 ，
可以创建无 限量 的Ｗｉｉ ｋ和使用者账户，
Ｗ ｉ ｉｐ ｃ ｓ 发了四种 版 本 的 ｋｓ ａ ｅ开 Ｗｉ ｉ分别 是基 本版 、 ｋ， 增强版 、 高级 版
权限栏选 择了Ｐ ｏｅ ｄ ｒ ｔｃ —— 受保 护的
一
种模 式， ｋ 类型 选择了Ｋ—ｌ— — Ｗｉ ｉ ２
中小 学教 育具 有一 定的免费 优惠） 页 。 面创建好后 系统会弹 出Ｈｏ （ 页） ｍｅ首 帮
的Ｗ ｉｉ 以编辑 公共 Ｗｉｉ 能够 ｋ， 可 ｋ但不
创 建任何新的页面， 不能够 在讨论 页 也 面发布 留言。 露 Ｗｉｓ ａ ｅ 功能介绍 ｋ ｐ ｃｓ ｉ
１ ． 创建Ｗｉｊ ｋ页面 在 Ｗ ｉ ｉｐ ｃ ｓ ｋ ｓ ａ ｅ 的首 页注 册 登 录
因其简 单易用性 ， 美 国中小 学、 在 高校 和企业 界 得到了广泛 的应用。 Ｗｉｉ ａｅ主要面 向商业机构 、 ｋ ｓ ｃｓ ｐ 非营利 性组织 、 中小 学和 高校， 目前拥有５ ０ ０ 多 万名会 员和１７ ９万Ｗｉ 。 ｌ ｄ
北航云计算公开课07 JVM Internal
By 邓侃 Ph.D
• This class is to: design a JVM by ourselves. • But before we start to design, understand how CPU and program work.
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ARM core enlarge its instruction set.
ARMv5TEJ Core
• ARM926EJ-S vs ARM7EJ-S: - Harvard Architecture, von Neumann Architecture, split memory for instruction and data separately. - Add Cache and TCM (Tightly Coupled Memory), for more efficient memory retrieval. - Add MMU (Memory Management Unit), to manage memory usage more efficiently.
ARM chips thmetic instructions, with variable format, may perform memory access.
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• RISC CPU is with simpler architecture, of smaller size. RISC increase frequency, so as to increase its computational speed, RISC performance bottleneck is memory IO. • To improve RISC performance: - Include more instructions, e.g. 16-bit Thumb instructions, DSP instruction, Java bytecode instructions. - Enhance memory access.
谷歌技术三宝之GFS
⾕歌技术三宝之GFS题记：初学分布式⽂件系统，写篇博客加深点印象。
GFS的特点是使⽤⼀堆廉价的商⽤计算机⽀撑⼤规模数据处理。
虽然"The Google File System " 是03年发表的⽼⽂章了，但现在仍被⼴泛讨论，其对后来的分布式⽂件系统设计具有指导意义。
然⽽，作者在设计GFS时，是基于过去很多实验观察的，并提出了很多假设作为前提，这等于给出了⼀个GFS的应⽤场景。
所以我们⾃⼰在设计分布式系统时，⼀定要注意⾃⼰的应⽤场景是否和GFS相似，不能盲从GFS。
GFS的主要假设如下：1. GFS的服务器都是普通的商⽤计算机，并不那么可靠，集群出现结点故障是常态。
因此必须时刻监控系统的结点状态，当结点失效时，必须能检测到，并恢复之。
2. 系统存储适当数量的⼤⽂件。
理想的负载是⼏百万个⽂件，⽂件⼀般都超过100MB，GB级别以上的⽂件是很常见的，必须进⾏有效管理。
⽀持⼩⽂件，但不对其进⾏优化。
3. 负载通常包含两种读：⼤型的流式读（顺序读），和⼩型的随机读。
前者通常⼀次读数百KB以上，后者通常在随机位置读⼏个KB。
4. 负载还包括很多连续的写操作，往⽂件追加数据（append）。
⽂件很少会被修改，⽀持随机写操作，但不必进⾏优化。
5. 系统必须实现良好定义的语义，⽤于多客户端并发写同⼀个⽂件。
同步的开销必须保证最⼩。
6. ⾼带宽⽐低延迟更重要，GFS的应⽤⼤多需要快速处理⼤量的数据，很少会严格要求单⼀操作的响应时间。
从这些假设基本可以看出GFS期望的应⽤场景应该是⼤⽂件，连续读，不修改，⾼并发。
国内的淘宝⽂件系统（TFS）就不⼀样，专门为处理⼩⽂件进⾏了优化。
1 体系结构GFS包括⼀个master结点（元数据服务器），多个chunkserver（数据服务器）和多个client（运⾏各种应⽤的客户端）。
在可靠性要求不⾼的场景，client和chunkserver可以位于⼀个结点。
图1是GFS的体系结构⽰意图，每⼀结点都是普通的Linux服务器，GFS的⼯作就是协调成百上千的服务器为各种应⽤提供服务。
北航云计算技术与原理
北航云计算技术与原理## Cloud Computing Technologies and Principles at Beihang University.Introduction.Cloud computing is a paradigm shift in the way that computing resources are consumed and delivered. It offers a number of advantages over traditional on-premises infrastructure, including elasticity, scalability, cost-effectiveness, and reliability. As a result, cloud computing is becoming increasingly popular with enterprises of all sizes.Beihang University is one of the leading universitiesin China in the field of cloud computing. The university offers a number of courses and programs in cloud computing, and its faculty members are actively involved in researchin this area.Courses and Programs.Beihang University offers a number of courses and programs in cloud computing. These include:Undergraduate courses:Introduction to Cloud Computing.Cloud Computing Systems and Technologies.Cloud Computing Applications.Graduate courses:Advanced Cloud Computing.Cloud Computing Security.Cloud Computing Management.Doctoral programs:Cloud Computing Architecture.Cloud Computing Algorithms.Cloud Computing Applications.Research.Beihang University's faculty members are actively involved in research in the field of cloud computing. Their research interests include:Cloud computing architecture:Design and evaluation of cloud computing architectures.Resource management and scheduling in cloud computing.Cloud computing security:Security threats and vulnerabilities in cloud computing.Security mechanisms and protocols for cloud computing.Cloud computing applications:Cloud computing applications in various domains.Performance and scalability of cloud computing applications.Partnerships.Beihang University has partnered with a number of leading companies in the cloud computing industry. These partnerships provide students with opportunities to learn from and work with industry professionals.Conclusion.Beihang University is a leading university in China in the field of cloud computing. The university offers a number of courses and programs in cloud computing, and its faculty members are actively involved in research in this area. Beihang University is also committed to partnerships with industry leaders, providing students withopportunities to learn from and work with the best in the field.## 北航云计算技术与原理。
当今世界英语高级表达
当今世界英语高级表达With the rapid development of science and technology and the acceleration of globalization, our world is undergoing unprecedented changes. In this diversified world, people's lifestyles, values and worldviews have changed dramatically. At the same time, we are facing many new challenges and opportunities. This paper will discuss the current situation of today's world as well as the problems and trends it is facing.I. Diversity and Cultural ExchangeIn today's world, exchanges between various cultures and ideas are more frequent and deeper than ever. The development of science and technology has greatly accelerated the speed of information dissemination, and people can more easily come into contact with different cultural backgrounds and lifestyles. Such cultural exchanges have not only promoted mutual understanding and respect among different countries, but also promoted economic development and cultural innovation on a global scale. However, it also brings some problems, such as cultural conflicts and misunderstandings. Therefore, we need to pay more attention to cross-cultural communication and education in order to promote the harmonious coexistence of different cultures.II. Environmental Protection and Sustainable DevelopmentWith the acceleration of industrialization, environmental problems have become increasingly serious, including climate change, resource shortage and soil erosion. In order to meet these challenges, governments and international organizations have adopted a series of measures, including the promotion of renewable energy, the enhancement of resource efficiency and the strengthening of environmental protection regulations. While these effortshave achieved some success, they still require more cooperation and input. In the future, we need to find a balance between economic and social development and environmental protection to realize the goal of sustainable development.III. Digital Technology and Privacy ProtectionThe advent of the digital era has brought convenience to mankind and at the same time triggered many new problems and challenges. The frequent occurrence of cybercrime, personal information leakage and cybersecurity has caused great distress to individuals and enterprises. In addition, the problem of digital divide should not be ignored, as some poor regions and countries are difficult to enjoy the dividends brought by digital technology due to the lack of infrastructure and technical support. Therefore, we need to strengthen digital security education and regulation, promote the popularization and application of information technology, narrow the digital divide and ensure that everyone's legitimate rights and interests are protected.IV. Social equity and inclusivenessAgainst the backdrop of globalization, problems such as the wealth gap, unequal education opportunities and social division still exist. They require our joint attention and efforts to achieve social equity and inclusiveness. Governments, enterprises and social organizations should work together to strengthen investment in education, improve employment opportunities, promote the protection of the rights and interests of disadvantaged groups, and narrow the gap between urban and rural areas so that everyone can enjoy the dividends of development. At the same time, we need to strengthen our research and analysis of social problems and propose practical solutions to promote social progress anddevelopment.V. International cooperation and peace and stabilityAgainst the backdrop of globalization, the ties between countries are becoming increasingly close, and the importance of international cooperation is becoming more and more prominent. Only through cooperation can global challenges be met and world peace and stability maintained.However, international cooperation also faces a number of challenges and difficulties. Problems such as political differences, economic competition and cultural conflicts among countries still exist, affecting the stability and development of international relations. Therefore, we need to strengthen international communication and coordination, promote the reform and improvement of the global governance system, and realize the goal of win-win sharing.Overall, today's world is a world of opportunities and challenges. We need to keep an open mind, actively face various problems and strive to find solutions. Only through solidarity, collaboration and common development can we create a better future.中文译文：随着科技的飞速发展和全球化进程的加速，我们的世界正在经历着前所未有的变革。
第3.1讲 分布式文件系统_406508699
GFS Architecture Operation log
Operation log保存了关键的元数据变化历史记录,它是GFS的 核心。同时作为逻辑时间基线，定义了并行操作的顺序。
为了Operation
log的可靠性，保证写log原子性。 我们把这个文件保存在多个不同的主机上，并且只有当刷 新这个相关的操作记录到本地和远程磁盘之后，才会给客 户端操作应答。 log回滚自身文件系统状态。 为了减少启动时间，我们必须尽量减少操作日志的大 小，采用checkpoint操作。master的恢复时候，只需要最 新的checkpoint以及后续的log文件。
设计预期
持续监视、错误检测、容错处理、自动恢复 对大文件有效管理同时支持小型文件 文件超大文件的顺序写入、随机小规模的写入 大量的操作为在文件后追加数据，几乎没有随机写 入，写完后只读，且读取方式基本上只有大规模顺 序读和小规模随机读 支持多路合并模式进行操作 高性能的稳定带宽的网络要比低延时更加重要 常见操作 create、delete、open、close、read、 write 特殊操作 snapshot、record append(原子操作)
12
GFS Architecture Master Master负责管理所有的文件系统的元数据
文件和chunk的namespace 访问控制信息 文件到chunk的映射关系 当前chunk的位置等等
Master控制系统级别的活动
chunk的分配管理 孤点chunk的垃圾回收机制 chunk在chunkserver之间的移动
Google需要一个支持海量存储的文件系统 购置昂贵的分布式文件系统与硬件？ 是否可以在一堆廉价且不可靠的硬件上构建 可靠的分布式文件系统？ 为什么不使用当时现存的文件系统？
Google云计算的关键技术
G o o g l e云计算的关键技术(一)(总4页)--本页仅作为文档封面，使用时请直接删除即可----内页可以根据需求调整合适字体及大小--Google云计算的关键技术（一）Google云计算的关键技术主要包括：Google文件系统GFS、分布式计算编程模型MapReduce、分布式锁服务Chubby和分布式结构化数据存储系统BigTable等。
其中：1）GFS提供了海量数据存储和访问的能力；2）MapReduce使得海量信息的并行处理变得简单易行；3）Chubby保证了分布式环境下并发操作的同步问题；4）BigTable使得海量数据的管理和组织十分方便。
GFSGFS是一个面向海量数据密集型应用的、可伸缩的分布式文件系统，它为Google云计算提供了海量存储的能力，处于整个Google云计算技术体系的最底层。
GFS使用廉价的商用机器构建分布式文件系统，将容错的任务交由文件系统来完成，利用软件的方法解决系统可靠性的问题，不但使得存储的成本成倍下降，更是很好地在频繁的故障中确保了数据存储的安全和数据存储服务的连续性，从整体上确保了整个系统的可靠性，进而可以为大量客户机提供高性能的服务。
一、架构一个GFS集群包含一个单独的Master逻辑节点、多台Chunk服务器，并且同时被多个客户端访问，如下图所示。
GFS存储的文件都被分割成固定大小的Chunk。
在Chunk创建的时候，Master服务器会给每个Chunk分配一个不变的、全球唯一的64位的Chunk标识。
Chunk服务器把Chunk以linux文件的形式保存在本地硬盘上，并且根据指定的Chunk标识和字节范围来读写块数据。
出于可靠性的考虑，每个块都会复制到多个块服务器上。
缺省情况下，我们使用3个存储复制节点，不过用户可以为不同的文件命名空间设定不同的复制级别。
Master节点管理所有的文件系统元数据，在逻辑上只有一个。
这些元数据包括名字空间、访问控制信息、文件和Chunk的映射信息、以及当前Chunk的位置信息；Master节点还管理着系统范围内的活动，比如Chunk在Chunk服务器之间的迁移等。
Google_yuntest
Google 云计算平台的分析与测试摘要当今，云计算作为一种成功的商业模式正在快速的发展，得到了商业界和学术界的大力支持。
因为能够提供强大的计算和存储能力，云计算能够以较低的成本完成海量的任务，受到了许多IT公司的青睐，纷纷推出了云计算发展战略。
云计算包含两个方面的含义：一方面是底层构建的云计算平台的基础设施，是构建上层应用程序的基础；另一方面是构建在这个基础平台之上的云计算应用程序。
本课题正是是从这两个方面分析Google云计算平台的原理和使用的。
在基础设施分析方面，首先根据现有的云计算平台，总结出通用的云计算平台体系结构，介绍云计算平台的层次划分以及各个层次使用的技术，认识Google云计算平台的体系结构，对Google在云计算平台各个层次所使用的技术有一个总体的了解。
之后把研究重点放在对Google核心技术GFS、MapReduce、BigTable的分析上，了解这些技术如何帮助Google云计算平台实现按需分配资源、充分利用资源、容易扩展和高可用性的特性。
在云计算应用程序研究方面，基于Google App Engine提供的服务编写一个云计算应用程序来测试Google云计算平台的各项功能。
在理论的基础上结合实践，更加全面了解Google云计算平台的原理和使用。
关键字：云计算；GFS；MapReduce；BigTable；Google App EnginTHE ANALYSIS AND TESTING OF GOOGLE CLOUD COMPUTING PLATFORMABSTRACTToday, the cloud computing as a successful business model is developing rapidly，and has got the commercial and academic support.Because it can provide powerful computing and storage capacity, cloud computing can complete massive task at low cost, many IT companies attache great importance to it , and launch their cloud computing strategy one after another.Cloud computing consists of two aspects: one is to build the underlying infrastructure for cloud computing platform that is used to build the basis for the upper application; the other hand, is cloud computing applications built on this foundation platform.The research of the Google cloud computing platform in this issuse is also from these two aspects to analysize the principles and use of this platform.On the hand of analysizing infrastucture ,this issuse summed up a common architecture for cloud computing describing the level of division and the technology used at all levels based on the existing cloud computing platform firstly,then have a look at the Google cloud computing platform architecture to have a general understanding of the technologies used at all levels in the platform. Then the issuse put the focus of the study on the understanding and analysis of these core technologies GFS、BigTable of Google, understanding the principle of how these technologies can help Google's cloud computing platform realize assigning resources based on needs,making full use of resources, easy expansion and high availability features of cloud computing.On the hand of studying cloud applications ,the work is to write a Google cloud computing platform based on the services provided by Google App Engine to test various functions of platform. On the basis of the theory with practice, I can have a more comprehensive understanding of the principles and user of Google's cloud computing platform.Keywords : Cloud Computing;GFS;MapReduce;BigTable;Google App Engine目录摘要 (I)ABSTRACT (II)1 绪论 (1)1.1 课题背景与意义 (1)1.1.1 课题背景 (1)1.1.2 课题意义 (1)1.2 研究现状 (2)1.3 本文主要工作 (2)2 Google云计算平台概述 (3)2.1 Google云计算平台的体系结构 (3)2.1.1 云计算体系结构 (3)2.1.2 Google云计算体系结构 (4)2.2 Google云计算平台的应用领域 (5)3 Google云计算平台核心技术 (7)3.1 Google 文件系统GFS (7)3.1.1 分布式文件系统概述 (7)3.1.2 GFS的设计思想和目标 (7)3.1.3 GFS的特点 (8)3.2 并行数据处理MapReduce (9)3.2.1 MapReduce的产生背景 (9)3.2.2 MapReduce的编程模型 (9)3.3 分布式数据库BigTable (10)3.3.1 BigTable概述 (10)3.3.2 BigTable体系结构 (11)4 Google App Engine 测试程序分析与设计 (13)4.1 测试程序需求分析 (13)4.2 测试程序运行环境分析 (13)4.2.1 Google App Engine概述 (13)4.2.2 Google 软件基础设施分析 (14)4.2.3 App Engine应用程序环境和沙盒 (17)4.3 App Engine 测试程序设计 (18)4.3.1 测试程序概要设计 (18)4.3.2 测试程序详细设计 (19)5 Google App Engine 测试程序实现 (22)5.1 开发环境 (22)5.2 应用程序配置 (22)5.3 博客的发布和浏览模块实现 (22)5.3.1 实体健的配置 (23)5.3.2 实体间关系 (23)5.3.3 事务 (24)5.4 用户的登录和资料管理模块实现 (24)5.4.1 用户验证 (24)5.4.2 资料管理 (25)5.4.3 头像处理 (25)5.4.4 用户定位 (25)5.5 电子邮件发送模块实现 (26)5.6 App Engine 测试程序结果 (26)5.7 App Engine 测试程序部署 (28)5.7.1 测试程序上传 (28)5.7.2 测试程序管理 (28)5.7.3 GAE应用程序配额和限制 (30)结论 (33)参考文献 (34)致谢 (36)1 绪论1.1 课题背景与意义1.1.1 课题背景云计算无疑是IT技术界当前最热点的关键词之一。
Google高级搜索三点谈
Google高级搜索三点谈
小光
【期刊名称】《计算机应用文摘》
【年(卷),期】2003(000)012
【摘要】Google除了支持普照通的搜索语法，在一些特定的场合下也有它的用武之地．本文将为你介绍Google的site link，intitle等高级搜索方法和技巧．下面我们来看看具体的应用。
【总页数】1页(P49)
【作者】小光
【作者单位】无
【正文语种】中文
【中图分类】TP393
【相关文献】
1.谈搜索引擎Google [J], 刘艳
2.从Google搜索引擎的使用安全谈个人信息的保护 [J], 沈之锐;李志义
3.搜索引擎与用户:寻找技术与大众信息的平衡点——记Google,Yahoo,Lycos的一次三家谈 [J], 汪波
4.Google高级搜索技巧全揭密 [J], 冬无秋
5.你也能用GOOGLE成为搜索专家活用Google搜索密技 MP3、软件、图片、序列号……,搜个够!之一 [J], 大有
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云计算中的隐私保护
在网络世界中，隐私问题的重要性日益凸显。
人们普遍认为，云计算有可能对隐私构成威胁。
在云中安全地处理个人信息是一个巨大的挑战。
只有在国际层面和技术标准上采用统一的个人数据处理方法，才能在云计算中推行隐私保护技术，并使之符合法规。
1 介绍不过几年前，人们还习惯于向磁盘中传送文件。
稍后，很多人改用记忆棒存储文件。
云计算则让人们通过任何因特网平台，包括智能手机来访问和处理存储在远程服务器中的信息。
计算设施和应用程序越来越多地以提供服务的方式通过因特网来传递。
例如，我们在使用谷歌邮件（Gmail）、云中托管联机软件Microsoft Office 365或谷歌文档时，实际上就是在使用云计算。
将来，政府部门，企业和个人将会越来越多地使用云计算。
云计算改变了信息管理的方法，特别是个人数据处理的地点。
终端用户无需了解任何隐含在云中的专业技术就能获取云服务。
这是云计算的主要特点，云计算通过计算资源和存储资源共享以及按使用量付费的商业模式降低成本。
虽然云计算可以直接影响IT预算，降低拥有成本，但也会带来传统的安全、信任和隐私方面的问题。
在本报告中，隐私指的是自决权，也就是个人了解自己的信息被别人知道多少、存储在哪里、如何被管理和交流、如何防止被滥用的权利。
也就是说，隐私不仅仅指信息的保密。
个人信息保护（或数据保护）衍生自与自决权相关的隐私权。
每个个体，无论是个人、公共团体还是专业人员都有权利控制自己的数据。
终端用户无需知道服务器的位置，也不必了解个人数据是如何配置处理的，就能享受云服务。
云中的数据更易于操控但也更易于失控。
例如，在网络空间某处的服务器存储个人数据，可能对个人隐私构成巨大威胁。
所以云计算有可能带来若干隐私和安全方面的问题：如可以信任云供应商吗？云服务器可靠吗？数据丢失了怎么办？如何保护隐私？切换到其他云服务供应商那里困难吗？等等。
在网络世界中，隐私问题越来越重要了。
人们普遍认国际电联电信标准化局（ITU-T）技术观察报告法国电信 斯特凡 吉约休 ITU-T 文卡特森 摩尔2012年3月张进京 译云计算中的隐私保护识到，保护隐私能增强用户的信心，促进经济发展。
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the chunks are of the same size.
• Slots: An address list pointing to the re-usable chunks. • Why split the storage into fixed-size slabs and chunks? Easy to re-use, but may waste storage space. • Before storing a data, find the slab with the appropriate size, equal or a little bigger than the data.
Data( #2) = ?
Data( #2) = File( #2) + Log(@1) + Log(@2) + Log(@3) = 80
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• When a single machine’s local disk space is not sufficient, expand the storage by mounting remote file system to the local one. • VFS makes the File System interface consistent, the variety of the FS implementations is transparent to the client.
Separate data flow from control flow.
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• Writing to disk is slow, So, appending is slow, but still much faster than random accessing. • Store in buffer cache first, then write to disk. Store in buffer cache first, then write to disk as log, then merger (commit) into files.
Log (Journal) @3 Del #4 @4 Minus 2 to #2
Time: T2
Committed File Position Data #1 10 #2 22 #3 30 #4 #5 50 #6 90 @1 Minus 2 to #2 @2 Add 2 to #5 Log (Journal) @3 Set #2 80 @4
Storage Chunk ID NIL 3A28C329, …
% fappend /home/user/test.txt Workflow “content added to the tail …”
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• When appending new data,
the storage location is chosen by the size.
• Flash storage may not care about fragmentation.
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Linux Ext2 Layers
Ext2 Physical Layer Ext2 Directory
Linux Ext2 structures are similar to our homebrew structure.
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• Hadoop is an open source project, supervised by Apache org. Implemented in Java. • Hadoop is a distributed system, for large scale storage and paralleled computing. A mimic of Google system.
Distributed Linux Ext3 witfile system
Different FS fits different types of data. Cannot mount too many remote FS’s, consuming too much local resource. Data Protocol: XDR External Data Representation
By 邓侃 Ph.D, 朱小杰, 李小吉
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Location
Metadata:
File Name, Size, Type, Timestamp, etc. Tree-structured Directory Functionality: Create, Truncate, Delete, Read, Write, Seek, List, Open, Close
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• Data structure: 1. tree structure of directory and file, 2. metadata (inode). • Physical layer:
1. fixed-size blocks,
2. block groups of different sizes. • Problems to solve: Fragmentation, Disk IO is slow, but append is faster than random access. Local disk space is not sufficient. • Concepts to remember: iNode: metadata of directory and file in Unix/Linux. Virtual File System: an abstract layer to unify the APIs of different FS implementations. Journaling File System: append to log first, then merge into file.
Linux Ext3 = Linux Ext2 + Journaling File System Time: T1
Committed File Position Data #1 10 #2 20 #3 30 #4 40 #5 50 #6 @1 Add 2 to #2 @2 Append 90
Commit Time
No guarantee to allocate the data of the same file, in continuous blocks. • Frequently modifying file, induce fragmentation. • Fragmentation decrease disk IO efficiency, because disk IO involves in mechanical movement. • From time to time, do defragmentation.
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Learn from MemCached
Directory ID 1 21 22
Subdir IDs & File IDs 21，22， 31，32，33，… 34, 35, …
Node ID 22 32
Metadata theNameOfADir|20120306|24(Number of subdirs and files） theNameOfAFile|20120306|1024 (File Size)
32
theNameOfAFile|20120306|1024 (File Size)
3A28C329, …
• System architect’s 3 routines: Define the data structure first, Decide the workflow, Design the modules and where to deploy.
How to allocate storage space for directory and file?
• File system’s fundamental data structure:
Tree structure of directories and files, Metadata, physical storage address.
Pig MapReduce Core Chukwa HDFS Hive HBase Zoo Keeper Avro
Google MapReduce GFS BigTable
Hadoop Common: The common utilities that support the other Hadoop subprojects. Avro: A data serialization system that provides dynamic integration with scripting languages. Chukwa: A data collection system for managing large distributed systems. HBase: A scalable, distributed database that supports structured data storage for large tables. HDFS: A distributed file system that provides high throughput access to application data. Hive: A data warehouse infrastructure that provides data summarization and ad hoc querying. MapReduce: A software framework for distributed processing of large data sets on compute clusters. Pig: A high-level data-flow language and execution framework for parallel computation. ZooKeeper: A high-performance coordination service for distributed applications.