阿里云NAS文件存储部署方案介绍和对比-低调大师

阿里云NAS文件存储部署方案介绍和对比

2017-05-18 787

NAS业务上云的背景

作为国内最大的公有云厂商，阿里云为广大的个人用户、初创团队和企业提供了多种多样的公有云服务，包括弹性计算，数据库，存储和网络等。阿里云弹性伸缩，按需付费，无限容量，便捷使用等特性吸引了大量的客户把他们的应用以及服务部署到阿里云，其中就包括一部分部署NAS应用的客户，对于这些客户，面临的一个问题就是如何以最大的性价比来将原有的NAS应用部署到云上。本文介绍了三种可能的部署方案，并比较了他们的优缺点，包括用户最关心的价格，性能以及扩展性等。

对于企业级NAS应用，大部分企业都会在IDC中部署图1（图片来源，EMC Isilon网站）所示的架构

图1 基于本地服务器的NAS业务部署架构

图1中计算节点既可以是运行一些企业应用的服务器，也可以是简单的员工工作终端（PC，MAC等），而网络设备和存储节点则分别负责网络连通和

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《Spark 官方文档》Spark作业调度

Spark作业调度概览 Spark有好几种计算资源调度的方式。首先，回忆一下集群模式概览（cluster mode overview）中每个Spark应用（包含一个SparkContext实例）中运行了一些其独占的执行器（executor）进程。集群管理器提供了Spark应用之间的资源调度（scheduling across applications）。其次，在各个Spark应用内部，各个线程可能并发地通过action算子提交多个Spark作业（job）。如果你的应用服务于网络请求，那这种情况是很常见的。在Spark应用内部（对应同一个SparkContext）各个作业之间，Spark默认FIFO调度，同时也可以支持公平调度（fair scheduler）。 Spark应用之间的资源调度如果在集群上运行，每个Spark应用都会获得一批独占的执行器JVM，来运行其任务并存储数据。如果有多个用户共享集群，那么会有很多资源分配相关的选项，如何设置还取决于具体的集群管理器。对Spark所支持的各个集群管理器而言，最简单的资源分配，就是对资源静态划分。这种方式就意味着，每个Spark应用...

2017-05-19

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在Mesos上运行Spark Spark可以在由Apache Mesos管理的硬件集群中运行。在Mesos集群中使用Spark的主要优势有：可以在Spark以及其他框架（frameworks）之间动态划分资源。可以同时部署多个Spark实例，且各个实例间的资源分配可以调整。工作原理在独立部署的Spark集群中，下图里的Cluster Manager代表Spark master。然而，在Mesos集群中，Mesos master将取代Spark master在下图中的地位。如果一个Spark驱动程序（driver）提交一个作业（job）并开始分发调度作业相关的任务（task），将会由Mesos来决定每个任务分发到哪台机器上。Mesos在调度短期任务的时候，会根据提交任务的账号来动态分配资源，而不需要依赖于静态的资源划分。按以下所示的步骤，来安装Mesos，以及向Mesos提交Spark作业。安装Mesos Spark 1.6.0使用Mesos 0.21.0的时候，不需要任何特殊的Mesos补丁包。如果你已经有一个Mesos集群，可以忽略Mesos安装这一步。为Spar...

2017-05-19

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