云计算及其关键技术
第９期陈全等：云计算及其关键技术２５６５
２．３编程模型
为了使用户能更轻松地享受云计算带来的服务，让用户能利用该编程模型编写简单的程序来实现特定的目的，云计算上的编程模型必须十分简单。必须保证后台复杂的并行执行和任务调度向用户和编程人员透明。
云计算大部分采用Ｍａｐ—Ｒｅｄｕｃｅ【Ｉ引的编程模式。现在大部分Ｉ－Ｉ＇厂商提出的“云”计划中采用的编程模型，都是基于Ｍａｐ—Ｒｅｄｕｃｅ的思想开发的编程工具。
Ｍａｐ－Ｒｅｄｕｃｅ不仅仅是一种编程模型，同时也是一种高效的任务调度模型。Ｍａｐ—Ｒｅｄｕｃｅ这种编程模型并不仅适用于云计算，在多核和多处理器、ｃｅｉｌｐｒｏｃｅｓｓｏｒ以及异构机群上同样有良好的性能Ⅲ埘】。
该编程模式仅适用于编写任务内部松耦合、能够高度并行化的程序。如何改进该编程模式，使程序员得能够轻松地编写紧耦合的程序，运行时能高效地调度和执行任务，是Ｍａｐ－Ｒｅｄｕｃｅ编程模型未来的发展方向。
Ｍａｐ?Ｒｅｄｕｃｅ是一种处理和产生大规模数据集的编程模型，程序员在Ｍａｐ函数中指定对各分块数据的处理过程，在Ｒｅｄｕｃｅ函数中指定如何对分块数据处理的中间结果进行归约。用户只需要指定ｍａｐ和ｒｅｄｕｃｅ函数来编写分布式的并行程序。当在集群上运行Ｍａｐ－Ｒｅｄｕｃｅ程序时，程序员不需要关心如何将输入的数据分块、分配和调度，同时系统还将处理集群内节点失败以及节点间通信的管理等。图４¨纠给出了一个Ｍａｐ—Ｒｅｄｕｃｅ程序的具体执行过程。
写中间文Ｒｅｄｕｃｅ
输入文件Ｍａｐ阶段件（在本地）阶段输出文件
图４Ｍａｐ?Ｒｅｄｕｃｅ程序的具体执行过程
从图４可以看出，执行一个Ｍａｐ－Ｒｅｄｕｃｅ程序需要五个步骤：输入文件、将文件分配给多个ｗｏｒｋｅｒ并行地执行、写中间文件（本地写）、多个Ｒｅｄｕｃｅｗｏｒｋｅ鹅同时运行、输出最终结果。本地写中间文件在减少了对网络带宽的压力同时减少了写中间文件的时间耗费。执行Ｒｅｄｕｃｅ时，根据从Ｍａｓｔｅｒ获得的中间文件位置信息，Ｒｅｄｕｃｅ使用远程过程调用，从中间文件所在节点读取所需的数据。
Ｍａｐ—Ｒｅｄｕｃｅ模型具有很强的容错性，当ｗｏｒｋｅｒ节点出现错误时，只需要将该ｗｏｒｋｅｒ节点屏蔽在系统外等待修复，并将该ｗｏｒｋｅｒ上执行的程序迁移到其他ｗｏｒｋｅｒ上重新执行，同时将该迁移信息通过Ｍａｓｔｅｒ发送给需要该节点处理结果的节点。Ｍａｐ－Ｒｅｄｕｃｅ使用检查点的方式来处理Ｍａｓｔｅｒ出错失败的问题，当Ｍａｓｔｅｒ出现错误时，可以根据最近的一个检查点重新选择一个节点作为Ｍａｓｔｅｒ并由此检查点位置继续运行。具体请见文献［１２］。
Ｍａｐ．Ｒｅｄｕｃｅ仅为编程模式的一种，微软提出的ＤｒｙａｄＬＩＮＱｔｌ７１是另外一种并行编程模式。但它局限于．ＮＥＴ的ＬＩＮＱ系统同时并不开源，限制了它的发展前景。
Ｍａｐ—Ｒｅｄｕｃｅ作为一种较为流行的云计算编程模型，在云计算系统中应用广阔。但是基于它的开发工具Ｈａｄｏｏｐ并不完善。特别是其调度算法过于简单，判断需要进行推测执行的任务的算法造成过多任务需要推测执行，降低了整个系统的性能。改进Ｍａｐ?Ｒｅｄｕｃｅ的开发工具，包括任务调度器、底层数据存储系统、输人数据切分、监控“云”系统等方面是将来一段时间的主要发展方向。另外，将Ｍａｐ—Ｒｅｄｕｃｅ的思想运用在云计算以外的其他方面也是一个流行的研究方向。
３云计算和其他超级计算的区别
３．１云计算与网格计算的区别
ＩａｎＦｏｓｔｅｒ将网格定义为：支持在动态变化的分布式虚拟组织（ＶｉｒｔｕａｌＯｒｇａｌｌｉｚａｔｉｏｎ８）间共享资源，协同解决问题的系统‘冽。所谓虚拟组织就是一些个人、组织或资源的动态组合。
图６网格的结构
图５和图６分别为云及网格的结构示意图。图５显示，云计算是一种生产者一消费者模型，云计算系统采用以太网等快速网络将若干集群连接在一起，用户通过因特网获取云计算系统提供的各种数据处理服务。图６显示，网格系统是一种资源共享模型，资源提供者亦可以成为资源消费者，网格侧重研究的是如何将分散的资源组合成动态虚拟组织。主要区别如表４所示。
云计算和网格计算陋１的一个重要区别在于资源调度模式。云计算采用集群来存储和管理数据资源，运行的任务以数据为中心。即调度计算任务到数据存储节点运行。而网格计算，则以计算为中心。计算资源和存储资源分布在因特网的各个角落，不强调任务所需的计算和存储资源同处一地。由于网络带宽的限制，网格计算中的数据传输时间占总运行时间的很大一部分。
网格将数据和计算资源虚拟化，而云计算则进一步将硬
云计算及其关键技术
作者：陈全， 邓倩妮， CHEN Quan， DENG Qian-ni
作者单位：上海交通大学,计算机科学与工程系,上海,200240
刊名：
计算机应用
英文刊名：JOURNAL OF COMPUTER APPLICATIONS
年，卷(期)：2009,29(9)
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