志愿者和网格计算| Hadoop

什么是志愿者计算？

志愿者计算是一种让个人电脑通过互联网共同完成计算任务的方法。通常来说，这种任务是需要大量计算资源的，而个人电脑通常又有很多富余的计算资源，因此可以通过这种方式将这些计算资源整合到一起，共同完成任务。

常见的志愿者计算项目

• SETI@home：搜索外星生命信号
• Folding@home：研究蛋白质折叠和相关疾病
• BOINC：多种科学计算项目

网格计算与 Hadoop

相比于志愿者计算，网格计算则是由专门的服务器来管理，将分散的资源整合在一起，形成一个大规模的计算集群。而 Hadoop 则是基于网格计算的一种分布式计算框架，它可以将大规模的数据分散存储在集群中的各个节点，同时也可以将计算任务分发给集群中的各个节点去计算。

Hadoop 的主要特点

• 处理大规模数据：Hadoop 可以处理比传统计算方式更大规模的数据。
• 易于扩展：由于基于网格计算，因此可以通过增加计算节点来实现更高的计算能力。
• 高可用性：Hadoop 集群是由多个节点组成的，因此即使一个节点故障了，也不会影响到整个集群的运行。
• 易于使用：Hadoop 提供了易于使用的 API 和工具，可以方便开发人员进行分布式计算。

Hadoop 的主要组件

• HDFS：Hadoop Distributed File System，分布式文件系统。
• MapReduce：分布式计算框架，用于将计算任务分发到集群的各个节点上并进行计算。
• YARN：资源管理器，用于管理整个 Hadoop 集群的资源。

Hadoop 的应用场景

• 日志分析：通过 Hadoop 可以解决大量日志数据的分析问题。
• 数据挖掘：利用 Hadoop 可以分布式地进行大规模的数据挖掘。
• 机器学习：利用 Hadoop 可以方便地进行大规模的机器学习训练。
• 数据库存储：Hadoop 可以用作数据仓库存储和管理大量的数据。

# 一个简单的 Hadoop WordCount 示例

下面是一个 WordCount 的示例程序，用于统计一段文本中每个单词出现的次数：

```java
import java.io.IOException;
import java.util.StringTokenizer;
import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
import org.apache.hadoop.io.IntWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Job;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileInputFormat;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.FileOutputFormat;

public class WordCount {

  public static class TokenizerMapper
       extends Mapper<Object, Text, Text, IntWritable>{

    private final static IntWritable one = new IntWritable(1);
    private Text word = new Text();

    public void map(Object key, Text value, Context context
                    ) throws IOException, InterruptedException {
      StringTokenizer itr = new StringTokenizer(value.toString());
      while (itr.hasMoreTokens()) {
        word.set(itr.nextToken());
        context.write(word, one);
      }
    }
  }

  public static class IntSumReducer
       extends Reducer<Text,IntWritable,Text,IntWritable> {
    private IntWritable result = new IntWritable();

    public void reduce(Text key, Iterable<IntWritable> values,
                       Context context
                       ) throws IOException, InterruptedException {
      int sum = 0;
      for (IntWritable val : values) {
        sum += val.get();
      }
      result.set(sum);
      context.write(key, result);
    }
  }

  public static void main(String[] args) throws Exception {
    Configuration conf = new Configuration();
    Job job = Job.getInstance(conf, "word count");
    job.setJarByClass(WordCount.class);
    job.setMapperClass(TokenizerMapper.class);
    job.setCombinerClass(IntSumReducer.class);
    job.setReducerClass(IntSumReducer.class);
    job.setOutputKeyClass(Text.class);
    job.setOutputValueClass(IntWritable.class);
    FileInputFormat.addInputPath(job, new Path(args[0]));
    FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(args[1]));
    System.exit(job.waitForCompletion(true) ? 0 : 1);
  }
}

在这个示例程序中，TokenizerMapper 类是一个 Mapper，用于将文本分割为单词并将每个单词输出为键值对。而 IntSumReducer 类则是一个 Reducer，用于将相同键的值相加并输出。最终的结果会保存在指定的输出目录下。