MapReduce_自学过程（一）

MapReduce_（一）

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传统Hash方法–流量分发

–找到合理的key，hash（key）尽量均匀分布。
比如：

    10%5=09%5=48%5=37%5=2……

不管什么数字，除以5最终总会分布在0~4之间。
也就是通过对每个请求均匀的分布到每个服务器内。

一致性Hash：支持动态增长，更高级的划分方法。
一致性Hash算法设计目标是为了解决因特网中的热点（Hot Spot）问题
比如 0~65535，但到65535之后在加一就会变为0，从而构成一个循环。
分而治之----最基本的海量技术思想
大数据量——按数据划分
–早期搜索引擎中的网页存储系统，单机存储数千万网页，几十亿的网页需要通过几百台单机服务器存储，url为key
–分布式文件系统，按block（64-256M）
大流量——按流量划分
–覆盖大流量互联网服务，搜索引擎将query作为key来分流
大计算——按输入数据，划分计算任务
—Map Reduce 按输入数据来划分

MapReduce是一个用于处理海量数据的分布式计算框架。
主要解决：1数据分布式存储 2作业调度 3 容错 4 及其间通信等复杂问题。
为什么HDFS
1系统可靠性 2可扩展性 3并发处理

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