谷歌大规模排序实验历史[翻译]

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1、.原文链接：https://cloud.google.com/blog/big-data/2016/02/history-of-massive-scale-sorting-experiments-at-google作者：MarianDvorsky，软件工程师，谷歌云平台Historyofmassive-scalesortingexperimentsatGoogle谷歌大规模排序实验的历史Thursday,February18,2016星期四，2016年2月18日We’vetestedMapReducebysortinglargeamountsofrando

2、mdataeversincewecreatedthetool.Welikesorting,becauseit’seasytogenerateanarbitraryamountofdata,andit’seasytovalidatethattheoutputiscorrect.我们发明了MapReduce这个工具之后，对它进行了大规模随机数据的排序测试。我们喜欢排序，因为很容易产生任意规模的数据，也很容易验证排序的输出是否正确。Eventhe originalMapReducepaper reportsaTeraSortresult.Engineersrun

3、1TBor10TBsortsasregressiontestsonaregularbasis,becauseobscurebugstendtobemorevisibleonalargescale.However,therealfunbeginswhenweincreasethescaleevenfurther.InthispostI’lltalkaboutourexperiencewithsomepetabyte-scalesortingexperimentswedidafewyearsago,includingwhatwebelievetobethela

4、rgestMapReducejobever:a50PBsort.我们最初的MapReduce论文就报道了一个TeraSort排序的结果。工程师在一定的规则基础上对1TB或10TB的数据进行排序测试，因为细小的错误更容易在大规模数据运行的时候被发现。然而，真正有趣的事情在我们进一步扩大数据规模后才开始。在这篇文章中，我将讲一讲我们在几年之前所做的一些PB级别的排序实验，包括我们认为是目前最大的MapReduce工作：50PB排序。Thesedays,GraySortisthelargescalesortingbenchmarkofchoice.InGrayS

5、ort,youmustsortatleast100TBofdata(as100-byterecordswiththefirst10bytesbeingthekey),lexicographically,asfastaspossible.Thesite sortbenchmark.org tracksofficialwinnersforthisbenchmark.Weneverenteredtheofficialcompetition.......那时候，GraySort是大型排序基准的选择。在GraySort基准下，你必须按照尽快对至少100TB的数据(每

6、100B数据用最前面的10B数据作为键)进行字典序排序。Storbenchmark.org这个网站追踪报道了这个基准的官方优胜者。而我们从未正式参加过比赛。MapReducehappenstobeagoodfitforsolvingthisproblem,becausethewayitimplementsreduceisbysortingthekeys.Withtheappropriate(lexicographic)shardingfunction,theoutputofMapReduceisasequenceoffilescomprisingthefi

7、nalsorteddataset.MapReduce是解决这个问题的一个不错选择，因为它实现减少(优化)的方法是对通过对键进行排序。结合适当的(字典)分区功能，MapReduce的输出是一组包含了最终排序数据的文件序列。Onceinawhile,whenanewclusterinadatacentercameup(typicallyforusebythesearchindexingteam),weintheMapReduceteamgottheopportunitytoplayforafewweeksbeforetherealworkloadmovedin

8、.Thisiswhenwehadachanceto“burnin”