分布式计算

AI生成声明: 本文档由AI辅助生成，旨在提供分布式计算技术的完整指南。

🎯 概述

分布式计算是将计算任务分散到多个计算节点上并行执行，以提高计算能力和处理大规模数据的能力。

📚 核心概念

MapReduce

MapReduce是一种编程模型，用于处理和生成大规模数据集。

核心阶段

1. Map阶段: 将输入数据映射为键值对
2. Shuffle阶段: 对键值对进行排序和分组
3. Reduce阶段: 对相同键的值进行聚合

Java实现

// MapReduce示例
public class WordCount {
    public static class TokenizerMapper 
        extends Mapper<Object, Text, Text, IntWritable> {
        
        @Override
        public void map(Object key, Text value, Context context) 
            throws IOException, InterruptedException {
            String[] words = value.toString().split(" ");
            for (String word : words) {
                context.write(new Text(word), new IntWritable(1));
            }
        }
    }
    
    public static class IntSumReducer 
        extends Reducer<Text, IntWritable, Text, IntWritable> {
        
        @Override
        public void reduce(Text key, Iterable<IntWritable> values, Context context)
            throws IOException, InterruptedException {
            int sum = 0;
            for (IntWritable val : values) {
                sum += val.get();
            }
            context.write(key, new IntWritable(sum));
        }
    }
}

流式计算

流式计算是对数据流进行实时处理的计算模式。

特点

• 实时性: 数据到达即处理
• 无界数据: 处理连续的数据流
• 低延迟: 毫秒级响应

Flink示例

// Apache Flink流式计算
public class StreamProcessing {
    public static void main(String[] args) {
        StreamExecutionEnvironment env = 
            StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
        
        DataStream<String> stream = env.socketTextStream("localhost", 9999);
        
        stream.flatMap(new FlatMapFunction<String, Tuple2<String, Integer>>() {
            @Override
            public void flatMap(String value, Collector<Tuple2<String, Integer>> out) {
                String[] words = value.split(" ");
                for (String word : words) {
                    out.collect(new Tuple2<>(word, 1));
                }
            }
        })
        .keyBy(0)
        .sum(1)
        .print();
        
        env.execute("Word Count");
    }
}

分布式调度

分布式调度系统负责管理和调度分布式任务。

调度策略

• FIFO: 先进先出
• 公平调度: 公平分配资源
• 容量调度: 按容量分配资源

Quartz集群

// Quartz分布式调度
@Configuration
public class QuartzConfig {
    @Bean
    public SchedulerFactoryBean schedulerFactoryBean() {
        SchedulerFactoryBean factory = new SchedulerFactoryBean();
        factory.setDataSource(dataSource);
        factory.setJobFactory(jobFactory);
        factory.setOverwriteExistingJobs(true);
        return factory;
    }
}

🔧 计算框架

批处理框架

• Hadoop MapReduce: 经典批处理框架
• Spark: 内存计算框架
• Flink Batch: Flink批处理模式

流处理框架

• Apache Flink: 流批一体框架
• Apache Storm: 实时流处理
• Kafka Streams: 基于Kafka的流处理

混合框架

• Spark Streaming: Spark的流处理组件
• Flink: 支持流批一体

🚀 Java实践

Spark Java API

// Spark批处理
public class SparkBatch {
    public static void main(String[] args) {
        SparkSession spark = SparkSession.builder()
            .appName("Batch Processing")
            .master("local[*]")
            .getOrCreate();
        
        Dataset<Row> df = spark.read().json("input.json");
        df.groupBy("category")
          .agg(functions.sum("amount"))
          .write()
          .json("output");
    }
}

分布式任务调度

// 使用XXL-JOB
@XxlJob("demoJobHandler")
public void execute() {
    XxlJobHelper.log("分布式任务执行");
    // 任务逻辑
}

分布式锁控制

// 使用Redisson分布式锁
public class DistributedTask {
    private RedissonClient redisson;
    
    public void executeTask() {
        RLock lock = redisson.getLock("task-lock");
        try {
            if (lock.tryLock(10, TimeUnit.SECONDS)) {
                // 执行任务
                doTask();
            }
        } finally {
            lock.unlock();
        }
    }
}

📊 性能优化

数据本地性

• 节点本地: 数据在同一节点
• 机架本地: 数据在同一机架
• 跨机架: 数据在不同机架

并行度调优

// Flink并行度设置
env.setParallelism(4);
stream.setParallelism(8);

资源管理

• 内存管理: 合理分配内存
• CPU管理: 设置CPU核心数
• 网络优化: 减少网络传输

💡 最佳实践

1. 选择合适的框架: 根据场景选择批处理或流处理
2. 优化数据倾斜: 处理数据分布不均问题
3. 容错机制: 设计任务失败重试机制
4. 监控告警: 监控任务执行状态和性能
5. 资源规划: 合理规划计算资源

📖 学习资源

• 《Spark快速大数据分析》
• Apache Flink官方文档
• Apache Spark官方文档

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最后更新时间: 2025-01-20