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Facebook的Hadoop应用与故障转移方案

本文讲的是Facebook的Hadoop应用与故障转移方案,在《数据大爆炸 一分钟=60秒=海量数据》一文中,我们曾提到在短短的60秒内,Facebook的用户会分享684478条信息,Like按钮被点击34772次。庞大的业务量时刻考验着Facebook的数据处理能力。我们知道,Facebook使用Hadoop来进行大数据的处理,但Facebook又是如何保障频繁、庞大的数据请求等高压环境下不发生故障的呢?我们一起来了解一下Facebook内部的Hadoop使用情况以及其NameNode故障转移技术。 Facebook Hadoop集群内目前的HDFS物理磁盘空间承载超过100PB的数据(分布在不同数据中心的100多个集群)。由于HDFS存储着Hadoop应用需要处理的数据,因此优化HDFS成为Facebook为用户提供高效、可靠服务至关重要的因素。 HDFS Namenode是如何工作的? HDFS客户端通过被称之为Namenode单服务器节点执行文件系统原数据操作,同时DataNode会与其他DataNode进行通信并复制数据块以实现冗余,这样单一的DataNode损坏不会导致集...

EMC升级Greenplum 4.2 实现Hadoop处理

本文讲的是EMC升级Greenplum 4.2 实现Hadoop处理,大数据的问题不仅是因为它很大,还因为它一直在膨胀。比起传统的数据仓库,它需要更现代的Hadoop MapReduce 数据处理。EMC最近更新了自己的Greenplum数据库,使其能够更容易地处理大数据。 如前一代,Greenplum数据库有两种形式:一个运行在Greenplum自己的硬件设备上(基于未指定的OEM伙伴的硬件),另一个是纯软件的发行版,客户能够在任何X86服务器上运行,支持Red Hat Enterprise Linux、Oracle Solaris或者Apple OS X. Greenplum数据库是开源PostgreSQL数据库的并行且高度定制化版本,经过优化用于特定的查询,而不是事务处理。它是一个大规模的并行无分享的数据库,并有“多形态数据存储”,使数据库管理员可以做出一系列的数据库表和选择数据的行或列的定位查询,用于查询哪些数据、执行或压缩设置,应适用于此数据段。 像别的数据仓库引擎,Greenplum数据库是数据压缩的重量级用户,用于加速查询和减少磁盘存储容量需求。 Greenplum的Ha...

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