3.3 KiB
| title | toc_hidden | toc_priority |
|---|---|---|
| Why not use something like MapReduce? | true | 110 |
Почему бы не использовать системы типа MapReduce?
Системами типа MapReduce будем называть системы распределённых вычислений, в которых операция свёртки реализована на основе распределённой сортировки. Наиболее распространённое решение с открытым кодом в данном классе — Apache Hadoop. Яндекс пользуется собственным решением — YT.
Такие системы не подходят для онлайн запросов в силу слишком большой задержки. То есть не могут быть использованы в качестве бэкенда для веб-интерфейса. Также эти системы не подходят для обновления данных в реальном времени. Распределённая сортировка является не оптимальным способом для выполнения операции свёртки в случае запросов, выполняющихся в режиме онлайн, потому что результат выполнения операции и все промежуточные результаты (если такие есть) помещаются в оперативную память на одном сервере. В таком случае оптимальным способом выполнения операции свёртки является хеш-таблица. Частым способом оптимизации "map-reduce" задач является предагрегация (частичная свёртка) с использованием хеш-таблицы в оперативной памяти. Пользователь делает эту оптимизацию в ручном режиме. Распределённая сортировка — основная причина тормозов при выполнении несложных задач типа "map-reduce".
Большинство реализаций MapReduce позволяют выполнять произвольный код на кластере. Но для OLAP-задач лучше подходит декларативный язык запросов, который позволяет быстро проводить исследования. Например, для Hadoop существуют Hive и Pig. Также посмотрите на Cloudera Impala, Shark (устаревший) для Spark, а также Spark SQL, Presto, Apache Drill. Впрочем, производительность при выполнении таких задач очень неоптимальная, если сравнивать со специализированными системами, а относительно высокая задержка не позволяет использовать эти системы в качестве бэкенда для веб-интерфейса.