数据管理技术 云计算核心技术——大规模数据管理

分布式并行编程模式的初衷是为了更高效地使用软件和硬件资源，使用户更快、更简单地使用应用程序或服务。在分布式并行编程模式下，后台复杂的任务处理和资源调度对用户来说是透明的，可以大大提高用户体验。MapReduce是云计算中主流的并行编程模式之一。MapReduce模式自动将任务划分为多个子任务，通过Map和Reduce两步实现任务在大规模计算节点中的高度和分布。

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大规模数据管理:云计算不仅要保证数据的存储和访问，还要对海量数据进行具体的检索和分析。数据管理技术必须能够高效地管理大量数据。

云计算本质上是一个多用户、多任务、并发的处理系统。高效、简单、快速是其核心理念，旨在通过网络方便地向终端用户分配强大的服务器计算资源，同时保证低成本和良好的用户体验。在这个过程中，编程模式的选择非常重要。分布式并行编程模式将在云计算项目中得到广泛应用。

分布式并行编程模式的初衷是为了更高效地使用软件和硬件资源，使用户更快、更简单地使用应用程序或服务。在分布式并行编程模式下，后台复杂的任务处理和资源调度对用户来说是透明的，可以大大提高用户体验。MapReduce是云计算中主流的并行编程模式之一。MapReduce模式自动将任务划分为多个子任务，通过Map和Reduce两步实现任务在大规模计算节点中的高度和分布。

MapReduce是Google开发的一个java、Python和C++编程模型，主要用于大规模数据集的并行操作。MapReduce模式的思想是把要执行的问题分解成Map和Reduce。首先通过Map程序将数据切割成不相关的块，然后分发到大量的计算机上进行处理，从而达到分布式操作的效果。然后，通过Reduce程序收集并输出结果。

处理海量数据是云计算的一大优势。所以如何处理它涉及到很多方面，所以高效的数据处理技术也是云计算不可或缺的核心技术之一。对于云计算，数据管理面临着巨大的挑战。云计算不仅要保证数据的存储和访问，还要对海量数据进行具体的检索和分析。因为云计算需要处理和分析海量分布式数据，所以数据管理技术必须能够高效地管理大量数据。

谷歌的BT数据管理技术和Hadoop团队的开源数据管理模块HBase是业界典型的大规模数据管理技术。

BT数据管理技术:BigTable是一个非关系型数据库，是一个分布式持久的多维排序图。BigTable是基于GFS，Scheduler，LockService和MapReduce的。与传统的关系数据库不同，它把所有数据都当作对象，形成一个巨大的表，用于大规模结构化数据的分布式存储。Bigtable旨在可靠地处理PB级数据，可以部署到数千台机器上。

开源数据管理模块HBase:HBase是Apache Hadoop项目的子项目，位于分布式、面向列的开源数据库中。HBase不同于一般的关系数据库，它是一种适合于非结构化数据存储的数据库。另一个区别是，HBase是基于列而不是行的。作为一个高度可靠的分布式存储系统，HBase在性能和可扩展性方面都有很好的表现。使用HBase技术，可以在廉价的PCServer上构建大规模结构化存储集群。