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Hadoop在高性能計算領域的趣聞軼事
2011-11-14   it168

SGI和Cloudera簽署了一份協議,允許SGI銷售預先安裝了帶有Cloudera Hadoop發行版及商業支持的集群。但是該交易最為有趣的部分就是目前看來該協議關注通用的部署而不是高性能計算部署,而高性能計算部署恰恰是SGI主要的收入來源。很明顯的是,HPC用戶更樂意將性能置于社區之前,如果供應商不是為了推舉用于HPC工作負載的Hadoop替代選擇的話,那么上述協議將令人感到驚訝。

  Timothy Prickett Morgan發表文章向媒體透露了Cloudera與SGI簽署協議的消息。他的觀點是“SGI計劃更多地關注兜售用于Hadoop集群的Rackable公司高效節能的機器,還包括了設計用于HPC超級計算工作負載的Altix ICE集群。”考慮到Cloudera已經已經和Dell簽署了一份非常相似的分銷商合同,而且SGI在產品方面主要的區分度是其Altix產品線而不是Rackable,因此這個決定看起來有些奇怪。而且,正如Timothy Prickett Morgan所解釋的那樣,SGI一直在為某些使用Altix服務器的大客戶構建大規模的Hadoop集群

  然而,上述定制部署實際上是將SGI置于為數不多的公司中間,正是這些公司在推動針對HPC的Hadoop應用。可能這一趨勢最好的例子就是微軟,盡管已經有了Dryad框架,微軟在上周公布了為Windows服務器以及Azure提供Hadoop發行版的計劃。在3月份,微軟的Madhu Reddy將Dryad描述為“通過提供一個高級的,分布式運行時和關聯編程模型使新一類的數據密集型應用成為了可能。其中,關聯編程模型允許各種類型的組織使用集群對大容量的非結構化數據進行分析。”

  在微軟的Hadoop新聞公布后,Madhu Reddy給我發送了有關Dryad更新的郵件,在郵件中他對Dryad新的名字“L2H(LINQ To HPC)”進行了解釋,L2H 的HPC關注點在于:

  因為L2H和Windows HPC 服務器進行了集成,針對HPC場景(也就是需要輸入大量數據或者從HPC應用輸出大量數據,而且必須對這些數據進行分析并進行可視化)下的大數據分析進行了優化。我們以內部部署以及Windows Azure HPC 大數據場景為目標。

  IBM在上周收購了Platform Computing,看得出IBM也在采取以non-Hadoop為重點的高性能計算方法。正如當時我所解釋的那樣,Platform公司在大型銀行的高性能計算領域很有名,現在該公司正在將這種優勢帶入使用MapReduce管理產品的大型數據中。Platform MapReduce能夠同時支持Hadoop MapReduce和Hadoop分布式文件系統,同時Platform MapReduce在計算和存儲層還支持其他的大量框架。如果這些框架比相應的Hadoop產品提供了更好的性能,那么很容易相信IBM的HPC用戶將不會使用Hadoop。

  LexisNexis分支HPCC系統可能也有機會向對性能敏感的用戶銷售替代Hadoop的處理系統以及高性能計算集群。該軟件主要是用于處理大量的數據、商業智能和其他的高級的客戶,非常適合某類工作負載。CTO Armando Escalante最近向我解釋了該類工作負載,真正的挑戰是在比較傳統的Web開發者之間,將公司的產品定位于作為Hadoop的替代選擇。

  推動針對HPC工作負載的Hadoop替代選擇(或者在SGI的例子中,進行定制而不是預先打包Hadoop構建)的意愿很可能源于HPC領域使用專門用于滿足每個應用特定性能需求的工具的歷史。然而,主流用戶對欣欣向榮的Hadoop社區表示擔心,因為這意味著更好的產品以及更加持續的創新與支持。HPC用戶通常關心什么運行得最好。如果和Hadoop相比,LINQ,HPCC或者任何框架提供了更快,更好的用戶體驗,那么或許他們將發現一個忠誠的用戶團隊,而這個團隊就潛伏在世界的研究實驗室以及高性能數據中心當中。

  英文原文出處:http://gigaom.com/cloud/the-curious-case-of-hadoop-in-hpc/

原文鏈接:http://cloud.it168.com/a2011/1114/1272/000001272940.shtml

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