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大数据计算架构三国争霸胜负未明

短短几年时间,大数据这个词便已家喻户晓。但在大数据这个名词被命名之前,人类对数据的搜集与分析已有着悠久的历史。从人工统计分析到电脑/大型机再到今天的分布式计算平台,数据处理速度飞速提高的背后则是整体架构的不断演进。今天大数据架构最火热的莫过于Hadoop,Spark和Storm这三种,而Spark和Storm这两个后起之秀更是抢了不少Hadoop的风头,也让网上逐渐开始有一种声音说Hadoop的日子已经快到头了。但究竟这三者之间是什么关系,未来大数据架构究竟该走向何方呢? 分布式计算架构鼻祖Hadoop 所谓分布式计算过程就像蚂蚁搬家一样,将一个大型任务分割成很多部分,每一台电脑相当于一个小蚂蚁将其中一部分搬走。Hadoop作为分布式系统的基础架构,其重要性不言而喻。Hadoop的数据处理工作在硬盘层面,借助HDFS(分布式文件系统),可以将架构下每一台电脑中的硬盘资源聚集起来,不论是存储计算还是调用都可以视为一块硬盘使用,就像以前电脑中的C盘,D盘,之后使用集群管理和调度软件YARN,相当于Windows,毕竟我们要进行编程首先需要一个操作系统,最后利用Map/Reduce计算框架相...

云计算体验与成本双赢背后:需平衡集约、分布部署

云计算本质是一种基于互联网访问的IT服务能力,它具备按需随选的特点,具有良好的可视化体验,同时还具有经济性。按需分配以及弹性伸缩是云最为重要的特征,这种特点意味着云计算不仅可以及时满足各种需求,而且可以动态满足需求的变化。 弹性伸缩特性使网络成本降低 笔者先解释一下什么是云计算的按需分配以及弹性伸缩。以虚拟机为例,如这个时刻网络需要5个虚拟机,下一时刻增加到10个虚拟机,再下一时刻仅需要3个虚拟机,传统的IT模式很难满足这种动态伸缩需求,这种伸缩称为Scale Out/In,适合于原生云应用。而另一种伸缩体现在虚拟机本身资源能力的扩大和缩小,例如这一刻需要4vCPU/8G的虚拟机,下一刻扩大到8vCPU/16G,再下一刻回到4vCPU/8G,还可能包括虚拟机硬盘的伸缩,在这种伸缩的实际操作中,资源扩大比较容易,资源缩小则比较困难,通常不建议操作,这种伸缩称为Scale Up/Down,比较适用于传统IT平台,另外这种弹性伸缩一般是自动化的,不需要或很少需要人为干涉,由监控系统监控资源负载情况,基于预先定义的策略自动去调度资源、扩展和回收资源(对于Scale Up/Down这种伸缩在自动...

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