2016年北京中国云计算技术大会见闻
概述
笔者有幸受邀请参加中国云计算技术大会,感谢主办方CSDN。此次大会有3天,第一天全部为topic,随后分为了若干个场次,有《Container技术峰会》、《大数据核心技术与应用实战峰会》、《云计算核心技术与架构》,第三天为《中国Spark技术峰会》、《OpenStack技术峰会》、《亚马逊AWS专场》,笔者基本一直在《大数据核心技术与应用实战峰会》与《中国Spark技术峰会》场次。
由于笔者关注在大数据方面,对OpenStack、Container没有去听。本文主要走马观花几句话讲述下笔者听的一些场次的见解,讲述的是什么,如果需要详细了解,请自行google或者联系演讲嘉宾。
PS:北京的天气还是可以的
第一天
基本就是各家云厂商在做广告
- 《开启共享经济云计算时代》讲述了怎么利用共享经济做CDN,简单的讲就是利用大家闲置的资源做共享的C

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Spark-ML-基于云平台和用户日志的推荐系统
架构: 数据收集:spark stareming从Azure Queue收集数据,通过自定义的spark stareming receiver,源源不断的消费流式数据。 数据处理: spark stareming分析用户行为日志数据,通过实时的聚集,统计报表现有的应用的运营信息,,也可以通过离线的训练模型,对实现数据进行预测和标注。 结果输出:hdfs 数据收集用到了这个东西,miner是个js可以收集用户的行为日志,前端收集和回传用户行为日志。 静态数据 动态数据 代码见:https://github.com/jinhang/jquery-behavior-miner 前台收集发送给Azure spark streaming 分析日志 spark 训练ALS spark使用ALS进行推荐 协同过滤 协同过滤(Collaborative Filtering, 简称CF),wiki上的定义是:简单来说是利用某兴趣相投、拥有共同经验之群体的喜好来推荐使用者感兴趣的资讯,个人透过合作的机制给予资讯相当程度的回应(如评分)并记录下来以达到过滤的目的进而帮助别人筛选资讯,回应不一定局限于特别感兴...
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Hadoop2.7实战v1.0之JVM参数调优
Hadoop正式上线之前,首先要调整的是各个进程的JVM参数设置,特别是对于HDFS Namenode来说。 HDFS的JVM参数配置文件: hadoop-env.sh Namenode进程的JVM配置: HADOOP_NAMENODE_OPTS Datanode进程的JVM配置: HADOOP_DATANODE_OPTS client命令行的JVM配置: HADOOP_CLIENT_OPTS对于Namenode而言, 由于元数据存储\操作都在内存中,所以Namenode JVM要根据集群规模设置,通常情况下换算公式为: 在HDFS中,任何block,文件或者目录在内存中均以对象的形式存储,每个对象约占150byte,如果有1000 0000个小文件,每个文件占用一个block,则namenode需要2G空间。如果存储1亿个文件,则namenode需要20G空间。这样namenode内存容量严重制约了集群的扩展。 Apache Hadoop JVM配置($HADOOP_HOME/etc/hadoop/hadoop-env.sh): export HADOOP_NAMENODE_OPTS...
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