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Cloud Computing Google云计算原理 电子工业出版社 刘鹏主编《云计算》教材配套课件4
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主要内容（6学时） 概念回顾 Google云计算背景 分布式文件系统GFS 并行数据处理模型MapReduce 分布式锁服务Chubby
分布式数据库BigTable Google AppEngine Google云计算技术小结
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Google的云计算 课程回顾
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分布式文件系统GFS GFS的容错措施有哪些？
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GFS的容错方法 GFS的容错机制 Chunk Server容错 Master容错（影子节点热备）
每个Chunk又划分为若干Block（64KB），每个Block对应一 个32bit的校验码，保证数据正确（若某个Block错误，则转 移至其他Chunk副本） Master容错（影子节点热备） 三类元数据：命名空间（目录结构）、Chunk与文件名的映 射以及Chunk副本的位置信息 前两类通过日志提供容错，Chunk副本信息存储于Chunk Server，Master出现故障时可恢复
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并行数据处理模型MapReduce 1、处理流程 2、分片方式
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问题讨论 MapReduce处理流程中 各类文件的存储位置在哪 里？ MapReduce的容错方法？ MapReduce的处理优化 方法？
MapReduce仅能对GFS之上的文件进行处理吗？
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灵活的MapReduce 所有步骤均可控，可灵活处理各类分布式问题
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云计算应用实践作业调整 除了排序，新增两道题目 使用MapReduce实现倒排索引 输入：100个文本文档 输出：倒排索引 任务
实现算法，给出数据结构描述、执行过程描述等 作业要求同“排序” 要求尽可能提高执行效率，节约网络IO带宽
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云计算应用实践作业调整 除了排序，新增两道题目 使用MapReduce实现快速查询
查询目标是存储在BigTable之中的网页数据，给定关键字， 快速查询含有该内容的网页（假定没有倒排索引） 要求 设计BigTable存储方式（表含有哪些列、无需关心数据如何取得） 设计快速查询的MapReduce处理方法 作业要求同“排序”
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Google的云计算 分布式锁服务Chubby
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Chubby是什么？ 主要用于解决分布式一致性问题 粗粒度的分布式锁服务
在一个分布式系统中，有一组的Process，它们需要确定 一个Value。于是每个Process都提出了一个Value，一致 性就是指只有其中的一个Value能够被选中作为最后确定 的值，并且当这个值被选出来以后，所有的Process都需 要被通知到 粗粒度的分布式锁服务 Chubby是Google为解决分布式一致性问题而设计的提供 粗粒度锁服务的文件系统 其他分布式系统可以使用它对共享资源的访问进行同步
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Chubby的设计目标 需要实现的特性 不作考虑的特性 高可用性 高可靠性 支持粗粒度的建议性锁服务 支持小规模文件直接存储 高性能
存储能力
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Chubby的系统架构
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文件系统中文件的权限 文件系统中文件操作的权限有哪些？ 这些权限之间的互斥关系是怎样的？
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Chubby文件系统 Chubby系统本质上就是一个分布式的、存储大量 小文件的文件系统 Chubby中的锁就是文件
在GFS的例子中，创建文件就是进行“加锁”操作，创建 文件成功的那个server其实就是抢占到了“锁” 用户通过打开、关闭和存取文件，获取共享锁或者独占锁； 并且通过通信机制，向用户发送更新信息
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Client与Chubby的通信协议
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Chubby的应用 主节点选举 独占锁 共享锁 数据存取应用 获取GFS ChunkServer信息 元数据存储 ……
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Goolge的云计算 分布式数据表BigTable
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BigTable 为什么需要设计BigTable？ BigTable：基于GFS和Chubby的分布式存储系统
Google需要存储的数据种类繁多 网页，地图数据，邮件…… 如何使用统一的方式存储各类数据？ 海量的服务请求 如何快速地从海量信息中寻找需要的数据？ BigTable：基于GFS和Chubby的分布式存储系统 对数据进行结构化存储和管理 与GFS的联系
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Google的需求 数据存储可靠性 高速数据检索与读取 存储海量的记录（若干TB） 可以保存记录的多个版本
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假设 与写操作相比，数据记录读操作占绝大多数工作负 载 单个节点故障损坏是常见的 磁盘是廉价的 可以不提供标准接口
Google既能控制数据库设计，又能进行应用系统设计
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设计目标 具有广泛的适应性 具有很强的可扩展性 高可用性 简单性 支持Google系列产品的存储需求 根据需要随时加入或撤销服务器
应对不断增多的访问请求 高可用性 单个节点易损，但要确保几乎所有的情况下系统都可用 简单性 简单的底层系统可减少系统出错概率，为上层开发带来便 利
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关系数据库中的表是什么样的？有什么特征？
逻辑视图 总体上，与关系数据库中的表类似 关系数据库中的表是什么样的？有什么特征？ 关系数据库中的表设计需要遵循什么原则？ Row Key Time Stamp Column Contents Column Anchor Column “mime” cnnsi.com my.look.ca “com.cnn.www” T9 CNN T8 CNN.COM T6 “<html>.. “ Text/html T5 t3
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数据模型 行 每行数据有一个可排序的关键字和任意列项 字符串、整数、二进制串甚至可串行化的结构都可以作为 行键
表按照行键的“逐字节排序”顺序对行进行有序化处理 表内数据非常‘稀疏’，不同的行的列的数完全目可以大 不相同 URL是较为常见的行键，存储时需要倒排 统一地址域的网页连续存储，便于查找、分析和压缩 mp3.baidu.com/index.asp→com.baidu.mp3/index.asp
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数据模型 列 特定含义的数据的集合，如图片、链接等 可将多个列归并为一组，称为族（family） 采用 族:限定词 的语法规则进行定义
fileattr:owning_group”, “fileattr:owning_user”, etc 同一个族的数据被压缩在一起保存 族是必须的，是BigTable中访问控制的基本单元
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数据模型 时间戳 “A big table” 通过(row, col, timestamp)查询
保存不同时期的数据，如“网页快照” “A big table” 表中的列可以不受限制地增长 表中的数据几乎可以无限地增加 通过(row, col, timestamp)查询 通过(row, col, MOST_RECENT)查询
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数据模型 无数据校验 一致性 每行都可存储任意数目的列 任意类型的数据均可存储 数据的有效性校验由构建于其上的应用系统完成
BigTable不对列的最少数目进行约束 任意类型的数据均可存储 BigTable将所有数据均看作为字符串 数据的有效性校验由构建于其上的应用系统完成 一致性 针对同一行的多个操作可以分组合并 不支持对多行进行修改的操作符
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物理视图 Row Key Time Stamp Column: Contents Com.cnn.www T6
Column Anchor Column “mime” cnnsi.com my.look.ca “com.cnn.www” T9 CNN T8 CNN.COM T6 “<html>.. “ Text/html T5 t3 物理视图 Row Key Time Stamp Column: Contents Com.cnn.www T6 “<html>..” T5 T3 Row Key Time Stamp Column: Anchor Com.cnn.www T9 Anchor:cnnsi.com CNN T5 Anchor:my.look.ca CNN.COM Row Key Time Stamp Column: mime Com.cnn.www T6 text/html
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物理视图 逻辑上的“表”被划分为若干子表（Tablet） 每个子表存储了table的一部分行 每个Tablet由多个SSTable文件组成
SSTable文件存储在GFS之上 每个子表存储了table的一部分行 元数据：起始行键、终止行键 如果子表体积超过了阈值（如200M），则进行分割
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体系结构
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主节点的职责 有效缓解单点故障 为每个子表服务器分配子表，对外提供服务 与GFS垃圾回收进行交互，收回废弃的SSTable
探测子表服务器的故障与恢复 负载均衡 有效缓解单点故障
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子表服务器故障
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子表服务器故障
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子表服务器故障
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数据访问方式
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数据写的流程 任何对子表的写操作都会记录到一个存储在GFS之 上的commit log中
新的数据存储到子表服务器的内存（memtable） 中 次压缩 旧数据存储在SSTable中，而新数据存放在memtable中 当memtable体积超过一定阈值，将形成SSTable，并写 入GFS 每个tablet对应多个SSTable
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合并压缩 tablet含有多个SSTable导致查询效率低
合并压缩操作读取多个SSTable，创建一个新的 SSTable来保持其中的最新数据 旧的SSTable删除 如果合并压缩操作完成后，tablet只包含一个SSTable， 那么该操作也称为主压缩
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数据存储与读取流程
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子表服务器故障恢复 新的故障 恢复方法 子表服务器内存中的memtable丢失 按照tablet将该服务器对应的日志分片
新子表服务器读取对应的分段commit log，并按照日志 修改tablet 删除commit log中已实施的内容 重新对外提供服务
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性能优化 局部性群组(Locality Group) 布隆过滤器(Bloom Filter)
根据需要，将原本不存储在一起的数据，以列族为单位存 储至单独的子表 如用户对网站排名、语言等分析信息感兴趣，那么可以将 这些列族放至单独的子表，减少无用信息读取，改善存取 效率 布隆过滤器(Bloom Filter) 什么是布隆过滤器？判断某个元素是否隶属于集合 优点：误判概率低，其存储空间仅为Hash表的1/8至1/4 用于判断列键是否位于SSTable中，快速确定某个列键的 位置
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BigTable小结
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综合讨论 Google云计算架构中GFS、MapReduce和 BigTable中是否存在集群节点复用的情况？ 如何复用？
节点复用的好处有哪些？ Google云计算架构的设计对你有哪些启发？有哪 些收获？
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Goolge的云计算 Google App Engine
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简介 Google App Engine是隶属于PaaS类型的云服务 一个计算环境，支持Python和Java语言
可使用Google的基础服务，如BigTable和GFS等 用户仅需提供应用代码，无需服务器维护 应用程序可根据访问量和数据存储需要的增长轻松进行扩 展
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应用程序环境 特性 动态网络服务功能，能够完全支持常用的网络技术 具有持久存储的空间，可支持查询、分类等基本操作
具有自主平衡网络和系统的负载、自动进行扩展的功能 可对用户的身份进行验证，并且支持使用Google账户 发送邮件 具有一个功能完整的本地开发环境，开发人员可以在自 身的计算机上模拟 Google App Engine环境
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应用程序环境 通过隔离来保证平台和其他开发者的安全 沙盒 一个虚拟环境
将开发者开发的应用程序隔离在自身的安全可靠的环境中， 该环境和网络服务器的硬件、系统以及物理位置完全无关 仅提供开发人员对基础操作系统的有限访问权限 可以对开发人员进行更多的限制 只能通过网址抓取API和邮件服务API访问其他计算机 其他计算机只能通过HTTP或HTTPS与沙盒应用交互 应用程序无法对平台文件系统进行写入操作，只能读取代码 文件 应用程序必须使用平台的Data Store来存储应用程序运行期 间持续存在的数据 …… 通过隔离来保证平台和其他开发者的安全
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平台服务 图像操作API 邮件API Memcache API 网址抓取API
开发人员可通过该API对JPEG和PNG图像进行缩放、裁剪、 旋转和翻转等操作 邮件API 为开发人员开发的应用程序提供电子邮件发送服务 Memcache API 高性能的内存键值缓存，用户可使用应用程序访问该缓存 可提高应用程序的性能并减少数据库的负载 网址抓取API 可以使用HTTP或HTTPS等网址来对数据进行检索
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平台服务 用户API 使应用程序与Google帐号集成，支持Google帐号身份认 证 数据库API 为用户提供查询引擎和事务存储服务
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Hello World print 'Content-Type: text/plain' print ''
print 'Hello, world!'
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Goolge的云计算 Google云计算小结
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Google云计算小结 Google云计算应用 MapReduce BigTable GFS Chubby 单机PC 磁盘存储 进程管理
锁管理 数据库 Google云平台 GFS MapReduce Chubby BigTable
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Google云计算小结 Google云计算应用类型
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中国云计算网站 http://www.chinacloud.cn
本讲到此结束 欢迎访问 中国云计算网站 欢迎使用 《云计算》教材 电子工业出版社 刘鹏 主编
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