云計算的“大數據”之年 盤點PaaS發展狀況

　　隨著企業越來越多地采用平臺即服務（PaaS）云計算模式作為企業的數據倉庫應用解決方案，Apache Hadoop以及HDFS、MapReduce、Hive、Pig與其他的子組件正在成為大數據分析的主力軍，這一趨勢也變得逐漸明朗化。為了表明Hadoop已經成熟并已可用于生產分析云計算環境的商用化應用，Apache Foundation已升級至具有里程碑性質的Hadoop v1.0版本。

　　在供應商的數據中心為批處理托管MapReduce處理創建高擴展性、即付即用Hadoop集群的能力可允許企業IT部門避免因內部自有服務器的零星使用而造成的資本支出。其結果就是，Hadoop已成為財大氣粗PaaS供應商們（Amazon、Google、IBM和微軟）的必需品，以打包Hadoop、MapReduce或這兩者作為其預建服務。

　　AWS的彈性MapReduce

　　2009年四月Amazon網絡服務（AWS）成為了彈性MapReduce（EMR）的始作俑者。EMR處理Hadoop集群配置、運行和終止任務以及在Amazon EC2和Amason S3（簡單存儲服務）之間實現數據傳輸。EMR還提供了Apache Hive，它可建立在Hadoop之上以用于數據倉庫服務。

圖1

　　Amazon網絡服務的彈性MapReduce功能，對CloudWatch工作的工作流指標進行采樣。(圖片由AWS提供)

　　對于從機故障，EMR是有故障容錯機制的；Amazon建議以Spot Instances只運行任務實例組，從而實現在利用更低成本優勢的同時仍然保持可用性。但是，在2011年八月之前AWS并不支持Spot Instances。

　　Amazon為EMR定出了每小時0.015至0.05美元的附加費標準，并將其作為小型云主機至超強集群云主機EC2實例的額定值。根據AWS的官方說法：一旦你開始了工作流，Amazon彈性MapReduce就處理Amazon EC2的實例配置、安全設置、Hadoop配置以及設置、日志收集、健康監控以及其他與硬件相關的復雜性，例如從你正在運行的工作流中自動移除故障實例。AWS于近期為EMR實例發布了免費CloudWatch指標。(圖1)

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