加州大學圣地亞哥分校研究員Dionysios Logothetis在日前舉行的Usenix年度會議上表示，MapReduce可以在服務器上直接被用來分析日志數(shù)據(jù)，無需在各個集群上單獨分析，也可以大幅縮短分析數(shù)據(jù)的時間。

MapReduce結(jié)構(gòu)

利用該方法，“數(shù)據(jù)分析可以從專業(yè)集群上轉(zhuǎn)移到日志服務器上，從而避免昂貴的數(shù)據(jù)遷移成本支出”，Logothetis表示。MapReduce首先是由谷歌公司推出來的，它越來越多地被用來分析跨服務器和節(jié)點的大規(guī)模數(shù)據(jù)。目前，它主要擔當Hadoop數(shù)據(jù)處理平臺的一個組成部分。

雖然MapReduce大部分都使用在專業(yè)集群上，但研究人士表示分析軟件的框架版本也可以成為網(wǎng)絡服務器的一部分。當前商業(yè)網(wǎng)頁關于用戶的詳細日志信息，可以為廣告定位、網(wǎng)站安全監(jiān)控和調(diào)試提供數(shù)據(jù)支持。

根據(jù)統(tǒng)計，為繁忙的電子商務網(wǎng)站提供服務的單個服務器，在每秒鐘時間內(nèi)能生成1MB至10MB有價值的日志數(shù)據(jù)。而在一天之內(nèi)，它可以生成幾十兆兆字節(jié)有價值的數(shù)據(jù)量。平均而言，1000臺這樣的服務器在一天之內(nèi)能生成86TB容量的數(shù)據(jù)信息。比如著名的社交網(wǎng)站Facebook一天所產(chǎn)生的數(shù)據(jù)量為100TB。

通常來說，大型公司比如Facebook這樣的站點都會收集不同服務器上的數(shù)據(jù)，然后載入到Hadoop集群并使用 MapReduce分析其結(jié)果。

MapReduce實例

以往“先存儲后查詢”的方法具有諸多弊端。傳輸不同服務器上的數(shù)據(jù)會耗費大量的帶寬資源，對網(wǎng)絡構(gòu)成巨大壓力。在進行數(shù)據(jù)分析之前，F(xiàn)acebook會丟棄80％的日志數(shù)據(jù)。通過使用這種新技術(shù)，這些數(shù)據(jù)就無需再進行傳輸了，更不會發(fā)生數(shù)據(jù)丟失的嚴重問題。

MapReduce在未來的服務器上可能將會成為一種標準配備，它將對數(shù)據(jù)進行分析并將分析后的結(jié)果傳達給中央數(shù)據(jù)采集點。研究人士將這一方法稱之為“in-situ MapReduce (iMR)”。

iMR旨在補充而不是取代傳統(tǒng)的集群架構(gòu)，它是為了完成分布式存儲系統(tǒng)中的日志數(shù)據(jù)和其他數(shù)據(jù)后續(xù)分析。作為一項程序，iMR能復制所有的MapReduce APIs，并執(zhí)行MapReduce相類似的功能、對過濾的數(shù)據(jù)進行命名并匯集分析結(jié)果 。不同之處在于，它能基于最新數(shù)據(jù)的基礎上持續(xù)進行分析。

目前，研究員已經(jīng)創(chuàng)建了一個iMR原型，通過iMR用戶可以指定需要分析處理的數(shù)據(jù)范圍，比如過去60秒鐘收集的所有信息。此外，用戶還可以設定多久提交一次分析結(jié)果并進行傳送，比如可以指定每15秒鐘分析一次等。

Logothetis表示，網(wǎng)絡服務器可能花費絕大多數(shù)資源在他們本應進行的工作上，被稱為給用戶提供服務。但是iMR可以利用剩下的循環(huán)處理日志數(shù)據(jù)。

據(jù)悉，研究員為此專門制定了一個計劃以建立處理速度和結(jié)果完整性之間的平衡，如果需要更快地獲得結(jié)果，那么每個服務器可以忽略掉一些很耗費時間的數(shù)據(jù)，從何得到一個不那么完全，但仍是有意義的結(jié)果。而如果想得到一個全面的分析，則需要很長的時間和很大的服務器資源去完成。

當然，一個只運行少量服務器的組織可能不會從iMR中受益。但是大的運營商，例如搜索引擎，社交網(wǎng)絡和電子商務網(wǎng)站將會體驗到iMR的價值。

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網(wǎng)站題目：【成都網(wǎng)站設計】MapReduce將會成為服務器的新朋友
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