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后Hadoop时代的大数据架构

背景篇 Hadoop:开源的数据分析平台,解决了大数据(大到一台计算机无法进行存储,一台计算机无法在要求的时间内进行处理)的可靠存储和处理。适合处理非结构化数据,包括HDFS,MapReduce基本组件。 HDFS:提供了一种跨服务器的弹性数据存储系统。 MapReduce:技术提供了感知数据位置的标准化处理流程:读取数据,对数据进行映射(Map),使用某个键值对数据进行重排,然后对数据进行化简(Reduce)得到最终的输出。 Amazon Elastic Map Reduce(EMR): 托管的解决方案,运行在由Amazon Elastic Compute Cloud(EC2)和Simple Strorage Service(S3)组成的网络规模的基础设施之上。如果你需要一次性的或不常见的大数据处理,EMR可能会为你节省开支。但EMR是高度优化成与S3 中的数据一起工作,会有较高的延时。 Hadoop 还包含了一系列技术的扩展系统,这些技术主要包括了Sqoop、Flume、Hive、Pig、Mahout、Datafu和HUE等。 Pig:分析大数据集的一个平台,该平台由一种表达数据分...

服务器虚拟化令CIO们人心碎 超融合是解药吗?

传统数据中心资源的平均利用率只有15%,通过服务器虚拟化,单台物理服务器可运行多个虚拟机操作系统,提高了服务器的利用率。但虚拟机的增加也对存储系统和维护存储系统的管理员带来严峻挑战。最直接的表现,增加了相应的存储采购成本。为了应对这一困境,联想超融合整合了应用程序、虚拟化以及标准服务器上的存储,从而消除了对存储阵列的需求并实现软件定义数据中心的愿景。被誉为“虚拟化的经典架构”。 关于服务器虚拟化 服务器虚拟化可以提高资源的利用率,简化系统管理,实现服务器整合,降低能耗,节省空间,节约成本。这些优点源于服务器虚拟化的技术特性,“服务器虚拟化是将服务器物理资源抽象成逻辑资源,让一台服务器变成几台甚至上百台相互隔离的虚拟服务器,或者让几台服务器变成一台服务器来用,我们不再受限于物理上的界限,而是让CPU、内存、磁盘、I/O等硬件变成可以动态管理的“资源池”,从而提高资源的利用率,简化系统管理,实现服务器整合,让IT对业务的变化更具适应力。” 一个简单的事实是在全球数据中心中只有大约50%的服务器被虚拟化。 什么在阻碍服务器虚拟化 数据中心成本节约的主要技术之一就是服务器虚拟化,它将适用于70...

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Rocky Linux(中文名:洛基)是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版,作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL(Red Hat Enterprise Linux)完全兼容的开源替代方案,由社区拥有并管理,支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性,采用模块化包装和SELinux安全架构,默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统,支持十年生命周期更新。

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