Подробности о технической реализации и внутренней архитектуре одного из самых быстроразвивающихся интернет-проектов.
Среди используемых технологий:
>>> Подробности
В большом бизнесе использование нескольких больших кластеров с финансовой точки зрения более эффективно, чем много маленьких. Чем больше машин в кластере, тем большими наборами данных он может оперировать, больше задач могут выполняться одновременно. Реализация MapReduce в Apache Hadoop столкнулась с потолком масштабируемости на уровне около 4000 машин в кластере. Разрабатывается следующее поколение Apaсhe Hadoop MapReduce, в котором появится общий планировщик ресурсов и отдельный мастер для каждой отдельной задачи, управляющий выполнением программного кода. Так как простой оборудования по техническим причинам обходится дорого на таком масштабе, высокий уровень доступности проектируется с самого начала, равно как и безопасность и многозадачность, необходимые для поддержки одновременного использования большого кластера многими пользователями. Новая архитектура также будет более инновационной, гибкой и эффективной с точки зрения использования вычислительных ресурсов.
>>> Подробности