从几幅架构图中偷得半点海量数据处理经验
从几幅架构图中偷得半点海量数据处理经验
（注：本文只是简简单单的截几幅图而已，要想更深入的学习和了解hadoop框架和mapreduce模式，或者对淘宝的数据魔方感兴趣的话，尽可参考此文：从Hadhoop框架与MapReduce模式中谈海量数据处理。）
最近对海量数据处理发生了不小的兴趣，特此从一些精彩文章中摘取几幅精彩的图片或片段，拿来给大家分享。所谓奇文共欣赏，好Architecture共品之。至于各位能从图中是窥得半点经验，还是一图以窥全貌，则不在我之责任，全在于读者怎么去解读这几幅精彩的架构图了。
所以，本文在选取一些架构图之后，只配以最简单的文字，个中内容，读者自行品味之。如果有任何问题或建议，欢迎不吝指正或畅所欲言。谢谢。
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1、淘宝海量数据产品技术架构
上图是淘宝的数据魔方。按照数据的流向来划分，淘宝的数据产品的技术架构分为五层（如上图所示），分别是数据源、计算层、存储层、查询层和产品层（图摘自《程序员》8月刊）。
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2、搜索引擎架构图
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3、Facebook架构
3.1、架构概览
设计原则
- 尽可能的使用开源软件，并且在需要优化的时候进行优化
- Unix 哲学。包括，模块化原则；整合化原则；清晰化原则等
- 任何组件具备扩展性；最小化故障影响；简化，简化，简化（本段文字摘自DBA nots）。
3.2、Facebook NewsFeed 的架构示意图
3.3、Facebook 搜索功能的架构示意图
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@hawksoft：处理海量数据的基本思路就是分而治之的策略和流水线作业。虽然从单个的计算效率来说，单台计算机的计算效率应该是最高的，但单台计算机的吞吐量有限。分布式计算的优势就在于虽然牺牲了部分计算能力，但由于人多力量大，而且节点间配置灵活，可互补，比单纯的增加计算机数量的模式要具有很大的优势。分布式计算的关键点就在于切分、调度、冗余和通信（谢谢风大哥）。
这些东西原理容易知道，但实践很难,因为一般人很少有机会。至于更多有关Mapreduce的介绍，还可参考：从Hadhoop框架与MapReduce模式中谈海量数据处理 ，与MapReduce技术的初步了解与学习。完。