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大数据的体系架构

ZDNet至顶网软件频道消息:有些数据架构师早已开始应对物联网 (IoT)与智能设备私人网络合作产生的巨量数据。 集成专家 Brian Anderson 是软件和过程开发公司 Notionovus 的总经理。 他在职业生涯早期担任 Caterpillar 公司的嵌入式系统编程员。在当时,他主要负责为车间的机器人车辆网络构建应用系统。 在 Caterpillar 公司任职的 25 年里,Anderson 还担任过工程部主管、制造工程师和 6 西格玛黑带。 换句话说,在 IoT 还未普及以前,他便已开始处理数据问题。 Potential at Work 就有关架构师如何准备现有环境,才能进行 IoT 固有的海量扩充和大量集成的问题,对 Anderson 进行了咨询。 对于那些正在试图为 IoT 数据集成奠定结构化方法基础的架构师,您有何建议?Anderson:集成专业人员需着眼于四项关键过程指标 (KPI):速度、可靠性、成本和安全性。 在人们谈及良好或糟糕的集成体验时,上述四项面向客户的指标总会重复出现。 但在讨论 IoT 时,其关键的指标主要集中在安全性上。 设备归属于所有者,而所有者...

hadoop from rookie to ninja - 1. Basic Architecture(基础架构)

1. Daemons(守护进程) 新老架构 老的: Apache Hadoop 1.x (MRv1) 新的: Apache Hadoop 2.x (YARN)-Yet Another Resource Negotiator 1-1) Apache Hadoop 1.x (MRv1) 包含如下后台进程: • Namenode (名称节点) • Secondary namenode (第二名称节点) • Jobtracker (工作跟踪器) • Datanode (数据节点) • Tasktracker (任务跟踪器) a) 所有的后台进程是运行在自己的JVM虚拟机中的Java服务。 b) 主从模式 namenode 和 jobtracker 是 master daemons datanode 和 tasktracker 是 slave daemons 2.NameNode(名称节点) 2-1) 名称节点是master daemon, 它负责存储HDFS文件系统上所有文件的位置信息。 名称节点从不存储实际数据,换句话说,它存储所有的元数据(metadata)。 (备注...

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