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《循序渐进学Spark》一3.2 Spark调度机制

本节书摘来自华章出版社《循序渐进学Spark》一书中的第3章,第3.2节,作者 小象学院 杨 磊,更多章节内容可以访问云栖社区“华章计算机”公众号查看。 3.2 Spark调度机制 Spark调度机制是保证Spark应用高效执行的关键。本节从Application、job、stage和task的维度,从上层到底层来一步一步揭示Spark的调度策略。 3.2.1 Application的调度 Spark中,每个Application对应一个SparkContext。SparkContext之间的调度关系取决于Spark的运行模式。对Standalone模式而言,Spark Master节点先计算集群内的计算资源能否满足等待队列中的应用对内存和CPU资源的需求,如果可以,则Master创建Spark Driver,启动应用的执行。宏观上来讲,

《大数据存储:MongoDB实战指南》一1.3 大数据与云计算

本节书摘来异步社区《大数据存储:MongoDB实战指南》一书中的第1章,第1.3节,作者: 郭远威 , 彭文波 责编: 陈冀康,更多章节内容可以访问云栖社区“异步社区”公众号查看。 1.3 大数据与云计算 大数据存储:MongoDB实战指南从技术上看,大数据与云计算的关系就像一枚硬币的正反面一样密不可分。大数据必然无法用单台的计算机进行处理,必须采用分布式计算架构。它的特色在于对海量数据的挖掘,但它必须依托云计算的分布式处理,也就说大数据就像做饭用的一堆原材料,云计算就像做饭用的工具。云计算解决了大数据的运算工具问题,而对大数据的存储我们需要相应的云存储工具。云存储是在云计算概念上延伸和发展出来的一个新的概念,是指通过集群应用或分布式文件系统等功能,将网络中大量的存储设备通过应用软件集合起来协同工作,共同对外提供数据存储和业务访问功能的一个系统。所以云存储是一个以数据存储和管理为核心的云计算系统,本书介绍的MongoDB就可以当作一个云存储系统使用。

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