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Tachyon:吞吐量超过HDFS 300多倍 来自伯克利的分布式文件系统

Hadoop足够快吗?美国加州大学伯克利分校的AMPLab基于Hadoop的核心组件开发出一个更快的版本Tachyon。AMPLab从底层重建了Hadoop平台,“没有最快,只有更快”。 AMPLab在大数据领域最知名的产品是Spark,它是一个内存中并行处理的框架,Spark的创造者声称:使用Shark运行并行处理Job速度要比MapReduce快100倍。又因为Spark是在内存运行,所以Shark可与Druid或者SAP's HANA系统一较高下。Spark也为ClearStory下一代分析和可视化服务提供处理引擎。如果你喜欢用Hive作为Hadoop的数据仓库,那么你一定会喜欢Shark,因为它代表了“Hive on Spark”。 AMPLab的最新目标就是Hadoop分布式文件系统(HDFS),不过HDFS在可用性和速度方面一直受人诟病,所以AMPLab创建了Tachyon( 在High Scalability上非常夺目,引起了Derrick Harris的注意),“Tachyon是一个高容错的分布式文件系统,允许文件以内存的速度在集群框架中进行可靠的共享,类似Spark和...

Hbase Java API详解

HBase是Hadoop的数据库,能够对大数据提供随机、实时读写访问。他是开源的,分布式的,多版本的,面向列的,存储模型。 在讲解的时候我首先给大家讲解一下HBase的整体结构,如下图: HBase Master是服务器负责管理所有的HRegion服务器,HBase Master并不存储HBase服务器的任何数据,HBase逻辑上的表可能会划分为多个HRegion,然后存储在HRegion Server群中,HBase Master Server中存储的是从数据到HRegion Server的映射。 一台机器只能运行一个HRegion服务器,数据的操作会记录在Hlog中,在读取数据时候,HRegion会先访问Hmemcache缓存,如果 缓存中没有数据才回到Hstore中上找,没一个列都会有一个Hstore集合,每个Hstore集合包含了很多具体的HstoreFile文件,这些文 件是B树结构的,方便快速读取。 再看下HBase数据物理视图如下: Row Key Timestamp Column Family URI Parser r1 t3 url=http://www.taob...

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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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