HPCC如何工作

哈喽，大家好！今天我们要聊一聊成dou网站设计里的一个大话题：HPCC集群计算Neng否高效替代Hadoop，提升网站性Neng？先说说让我们来kankanHPCC是怎么工作的，图啥呢？。

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Hadoop是hen多年前由Yahoo的员工Doug Cutting在Apache软件基金会创建的项目。Hadoop现在Yi经成为网络公司的重要工具。比如Yahoo、Facebook，它们dou用Hadoop来处理不断增长的非结构化数据。Hadoop还催生了一批基于分布式技术的商业产品，比如Cloudera、EMC和IBM等公司，太暖了。。

HPCC具有竞争力吗？

恳请大家... 高性Neng计算适用于计算密集型的作业， 如guo节点需要访问的数据量hen大，就会遇到网络带宽的瓶颈。而Hadoop尽量在节点上存储数据，就Neng实现本地快速访问，也就是数据本地化。

我当场石化。 实现HPCC集群有两种配置：数据加工类似于Hadoop的MapReduce集群；数据分发引擎提供了独立的高性Neng在线查询处理功Neng和数据仓库功Neng。两种配置dou可yi用Zuo分布式文件系统，不过它们提高性Neng的实现方法不同。HPCC环境通常由两种配置类型的多个集群组成。虽然每个集群上的文件系统相互独立，dan是一个集群可yi访问同一环境下位于其他集群上的文件系统内的文件。

虽然没有深入探讨HPCC存储组件的细节， 但Escalante表示HPCC基于分布式文件系统，并可支持各种off-node存储架构和本地的SSD。

Escalante表示ECL是一种声明式并以数据为中心的语言，它剥离了大量MapReduce必要的工作。dui与某些千行代码的MapReduce任务ECL只需要99行。还有啊，他还表示ECL对集群中节点的数量没有要求，系统会自动将数据分布式的存放在当前节点之中。从技术上讲，HPCC还可yi运行在单一的虚拟机上。HPCC基于C++， 如同GoogleZui早的Mapreduce，这使得HPCC天生在效率上就优于基于Java开发的Hadoop。

HPCC集群的两种配置

Hadoop系统软件使用MapReduce处理范例实现了集群。这样的集群也可yi用Zuo运行HDFS的分布式文件系统。其他的功Nengdou处在Hadoop的MapReduce和Hbase、Hive等文件系统软件之上，归根结底。。

我CPU干烧了。 但重要的是Hadoop的开源模式吸引了大量相关人员对其进行开发和创新。Armando Escalante解释说如guo公司想要继续保持HPCC的影响力就需要tong过一个新社区提供应用和好的创意。

引数据和提供对加密数据的访问。要对Thor和Roxie集群进行操作的话，附加的中间件组件是不可或缺的。Hadoop：核心软件包括操作系统、Hadoop的MapReduce集群和HDFS软件。每个备用节点包括任务跟踪服务和数据节点服务。主节点包括任务追踪服务，任务追踪服务可配置为独立的硬件节点huo者运行在一个备用硬件节点，一针见血。。

HPCC与Hadoop的区别

我CPU干烧了。 HPC高性Neng计算和Hadoop的主要区别在于设计理念、应用场景和技术特点。HPC高性Neng计算通常使用hen多处理器huo者某一集群中组织的几台计算机的计算系统和环境，适用于计算密集型的作业。而Hadoop是一个分布式存储和处理平台， 它tong过在节点上存储数据来实现在本地快速访问，也就是数据本地化，适用于数据密集型的作业。还有啊，HPC通常使用昂贵的专业硬件，而Hadoop则geng多地使用普通商用硬件。

1、 通常使用基于Intel或AMD CPU的刀片服务器来构建集群系统，为了降低成本可yi使用Yi经停止销售的过时硬件。节点有本地内存和硬盘，tong过高速交换机相连，如guo集群节点hen多，也可yi使用分层交换，往白了说...。

我裂开了。 HadoopYi经证明了自己， 其潜在的巨大核心业务每天dou在增长，现在企业和组织在海量数据上依托于Hadoop。但Hadoop并不满足这些成就。这使得微软也在海量数据的竞争中推出了自己的分布式计算技术Dryad。

HPCC的优势

HPCC提供两种数据处理和服务的方式——Thor Data Refinery Cluster和Roxy Rapid Data Delivery Cluster。Escalante表示如此命名是主要原因是其Neng像Thor一样解决困难的问题，Thor主要用来分析和索引大量的Hadoop数据。而Roxy则geng像一个传统的关系型数据库或数据仓库，甚至还可yi处理Web前端的服务，我满足了。。

据LexisNexis Risk Solutions部门CTO Armando Escalante表示， LexisNexis公司决定发布HPCC系统，目前的状况是Hadoop技术Yi经成为处理海量数据的选。Armando Escalante表示Hadoop虽然在海量数据处理方面走在前边，但他认为HPCC系统geng为优越。

我emo了。 一个关键的问题是HPCC是否Neng吸引到业界的构建者和用户，这将有助于提升其在海量数据领域的话语权。Escalante认为HPCCNeng够成功， 主要原因是HPCCYi经证明了自己，它Yi处理LexisNexis Risk Solutions的35000个数据源。一边HPCC还可yi每秒处理5000次的和支付客户打交道的交易事物。

tong过以上介绍，我们可yikan出HPCC集群计算在处理海量数据方面具有一定的优势。dan是否Neng高效替代Hadoop， 挺好。 还需要在实际应用中进一步验证。在成dou网站设计中，我们可yi根据实际需求选择合适的工具和技术，以提升网站性Neng。