在 NoSQL 方面，之前了解到百度對 Hadoop 和 hypertable 都有研究，而且 hypertable 方面更是作為其主要贊助商之一，但之前和百度的一些朋友了解到百度內部對 hypertable 倒是使用不多，相反在 Hadoop 方面倒是有比較大的應用實例。下面一篇文章描述了百度內部4000個結點的 Hadoop 集群的一些技術細節。

百度的高性能計算系統(主要是后端數據訓練和計算)目前有4000節點，超過10個的集群，最大的集群規模在1000個節點以上。每個節點由8核 CPU以及16G內存以及12TB硬盤組成，每天的數據生成量在3PB以上。規劃當中的架構將有超過1萬個節點，每天的數據生成量在10PB以上。

底層的計算資源管理層采用了Agent調度不同類型的計算分別給MPI結構的算法和Map-Reduce和DAG算法應用等。而通過調度的分配，可以讓HPC高性能計算集群和大規模分布式集群各得其所的計算相應數據。

百度通過HCE對streaming作業的排序，壓縮，解壓縮，內存控制進行了優化并提供了C++版的MapReduce接口。

百度HCE語言的有關內容，HCE是基于C++的Hadoop環境，是一個全功能C++環境，可以避開Java語言對于釋放內存和資源申請的弊端，并在調用數據時繞開Java語言的所有關節，極大的提升算法效率。

百度的調度器是在capacity-scheduler的基礎上根據自身業務改進的。

百度計劃對shuffle流程進行大幅改造

原文鏈接：http://www.cnblogs.com/chinacloud/archive/2010/11/08/1871592.html

【編輯推薦】

1. 微軟SQL Server增加對Hadoop的支持
2. 淺析Hbase中的Hadoop單機環境配置