构建可扩展的Java EE应用（二） - 编程入门网

MapReduce

MapReduce由Google的Jeffrey Dean和Sanjay Ghemawat提出，是一种用于在大 型集群环境下处理巨量数据的分布式编程模型。MapReduce由两个步骤来实现 - Map：对集合中所有的对象进行操作并基于处理返回一系列的结果，Reduce：通过 多线程、进程或独立系统并行的从两个或多个Map中整理和获取结果。Map()和 Reduce()都是可以并行运行的，不过通常来说没必要在同样的系统同样的时间这 么来做。

Hadoop是一个开源的、点对点的、纯Java实现的MapReduce。它是一个用于将 分布式应用部署到大型廉价集群上运行的Lucene-derived框架，得到了全世界范 围开源人士的支持以及广泛的应用，Yahoo的Search Webmap、Amazon EC2/S3服务 以及Sun的网格引擎都可运行在Hadoop上。

简单来说，通过使用“Hadoop Map-Reduce”，"URL访问规则分析"程序可以首 先将日志文件分解为多个128M的小文件，然后由Hadoop将这些小文件分配到不同 的Map()上去执行。Map()会分析分配给它的小文件并产生临时的结果，Map()产生 的所有的临时结果会被排序并分配给不同的Reduce()，Reduce()合并所有的临时 结果产生最终的结果，这些Map和Reduce操作都可以由Hadoop框架控制来并行的运 行在集群中所有的节点上。

MapReduce对于很多应用而言都是非常有用的，包括分布式检索、分布式排序 、web link-graph reversal、term-vector per host、web访问日志分析、索引 重建、文档集群、机器智能学习、statistical machine translation和其他领域 。

构建可扩展的Java EE应用（二）(5)

MPI

MPI是一种语言无关、用于实现并行运行计算机间交互的通讯协议，目前已经 有很多Java版本的MPI标准的实现，mpiJava和MPJ是其中的典型。mpiJava 基于 JNI绑定native的MPI库来实现，MPJ是100%纯java的MPI标准的实现。mpiJava和 MPJ和MPI Fortran和C版本提供的API都基本一致，例如它们都对外提供了具备同 样方法名和参数的Comm class来实现MPI的信息传递。

CCJ是一个类似MPI通讯操作的java库。CCJ提供了barrier、broadcast、 scatter、 gather、all-gather、reduce和all-reduce操作的支持（但不提供点 对点的操作，例如send、receive和send- receive）。在底层的通讯协议方面， CCJ并没有自己实现，而是采用了Java RMI，这也就使得CCJ可以用来传递复杂的 序列化对象，而不仅仅是MPI中的原始数据类型。进一步看，CCJ还可以从一组并 行的processes中获取到复杂的集合对象，例如实现了CCJ的DividableDataObject 接口的集合。

采用不同的方法来获取高扩展能力

有很多的书会教我们如何以OO的方式来设计灵活架构的系统，如何来使服务透 明的被客户端使用以便维护，如何采用正常的模式来设计数据库schema以便集成 。但有些时候为了获取高扩展性，需要采用一些不同的方法。

Google设计了自己的高可扩展的分布式文件系统（GFS），它并不是基于POSIX API来实现的，不过GFS对于用户来说并不完全透明。为了使用GFS，你必须采用 GFS的API包。Google也设计了自己的高可扩展的分布式数据库系统（Bigtable） ，但它并不遵循ANSI SQL标准，而且其中的概念和结构和传统的关系数据库几乎 完全不同，但最重要的是GFS和Bigtable能够满足Google的存储要求、良好的扩展 性要求，并且已经被Google的广泛的作为其存储平台而使用。

传统方式下，我们通过使用更大型的、更快和更贵的机器或企业级的集群数据 库（例如RAC）来将数据库扩展到多节点运行，但我有一个我们实验室中测试的 social netwo***ng的网站采用了不同的方式，这个应用允许用户在网站上创建 profiles、blogs，和朋友共享照片和音乐，

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