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1.3.3 志愿计算

《Hadoop权威指南(中文版)》本书从Hadoop的缘起开始,由浅入深,结合理论和实践,全方位地介绍Hadoop这一高性能处理海量数据集的理想工具。第1章为初识Hadoop,本节为大家介绍志愿计算。

作者:周傲英/曾大聃译来源:清华大学出版社|2010-04-23 15:11

1.3.3  志愿计算

人们***次听说Hadoop和MapReduce的时候,经常会问:"和[email protected]有什么区别?"SETI,全称为Search for Extra-Terrestrial Intelligence(搜寻外星人),运行着一个称为[email protected]?#21335;?#30446;(http://setiathome.berkeley.edu)。在此项目中,志愿者把自己计算机CPU的空闲时间贡献出来分析无线天文望远镜的数据借?#25628;?#22806;星智慧生命信号。[email protected]是最有名的拥有许多志愿者?#21335;?#30446;,其他的还有Great Internet Mersenne Prime Search(搜索大素数)与[email protected]项目(了解蛋白质构成及其与疾病之间的关系)。

志愿计算项?#23458;?#36807;将他们试图解决的问题分为几个他?#27973;?#20026;工作单元的块来工作,并将它们送到世界各地的电脑上进行分析。例如,[email protected]的工作单元大约是0.35 MB的无线电望远镜数据,并且一个典型的计算机需要数小时或数天来分析。完成分析后,结果发送回服务器,客户端获得的另一项工作单元。作为防止欺骗的预?#26469;?#26045;,每个工作单元必须送到三台机器上并且需要有至少两个结果相同才会被接受。

虽然[email protected]在表面上可能类似于MapReduce(将问题分为独立的块,然后进行并行计算),但差异还是显著的。[email protected]问题是CPU高?#35753;?#38598;型的,使其适合运行于世界各地成千上万台计算机上,因为相对于其计算时间而言,传输工作单元的时间微不足道 。志愿者捐献的是CPU周期,而不是带宽。

MapReduce被设计为用来运行那些需要数分钟或数小时的作业,这些作业在一个聚集带宽很高的数据中心中可信任的专用硬件设备上运行。相比之下,[email protected]项目是在接入互联网的不可信的计算机上运行,这些计算机的网速不同,而且数据也不在本地。

【责任编辑:云霞 TEL?#28023;?10)68476606】

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