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Apache Hadoop 3.0.0-alpha1主要改进

1、Minimum required Java version increased from Java 7 to Java 8 所有的Hadoop JARs针对运行时版本的Java 8被编译。仍在使用Java 7或更低版本的用户必须升级至Java 8。 2、Support for erasure encoding in HDFS HDFS支持纠删码。与副本相比纠删码是一种更节省空间的数据持久化存储方法。像Reed-Solomon这种标准编码用于1.4倍空间开销,而之前的HDFS副本相比则是3倍空间开销。既然纠删码主要的额外开销是在重建和执行远程读,它习惯上用于存储冷数据,即不经常访问的数据。当部署这个新特性时用户应该考虑纠删码的网络和CPU开销。 3、YARN Timeline Service v.2 引入了Yarn时间抽服务v.2,应对两大挑战:改善时间轴服务的可伸缩性和可靠性,通过引入流和聚合增强可用性。 4、Shell script rewrite shell脚本重写,解决了之前的很多长期存在的bug。 5、MapReduce task-level native optimiza...

Spark Streaming 1.6 流式状态管理分析

关于状态管理 在流式计算中,数据是持续不断来的,有时候我们要对一些数据做跨周期(Duration)的统计,这个时候就不得不维护状态了。而状态管理对Spark 的 RDD模型是个挑战,因为在spark里,任何数据集都需要通过RDD来呈现,而RDD 的定义是一个不变的分布式集合。在状态管理中,比如Spark Streaming中的word-count 就涉及到更新原有的记录,比如在batch 1 中 A 出现1次,batch 2中出现3次,则总共出现了4次。这里就有两种实现: 获取batch 1 中的 状态RDD 和当前的batch RDD 做co-group 得到一个新的状态RDD。这种方式完美的契合了RDD的不变性,但是对性能却会有比较大的影响,因为需要对所有数据做处理,计算量和数据集大小是成线性相关的。这个我们后续会详细讨论。 第二种是一种变通的实现。因为没法变更RDD/Partition等核心概念,所以Spark Streaming在集合元素上做了文章,定义了MapWithStateRDD,将该RDD的元素做了限定,必须是MapWithStateRDDRecord 这个东西。该Ma...

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Spring框架(Spring Framework)是由Rod Johnson于2002年提出的开源Java企业级应用框架,旨在通过使用JavaBean替代传统EJB实现方式降低企业级编程开发的复杂性。该框架基于简单性、可测试性和松耦合性设计理念,提供核心容器、应用上下文、数据访问集成等模块,支持整合Hibernate、Struts等第三方框架,其适用范围不仅限于服务器端开发,绝大多数Java应用均可从中受益。

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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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Sublime Text具有漂亮的用户界面和强大的功能,例如代码缩略图,Python的插件,代码段等。还可自定义键绑定,菜单和工具栏。Sublime Text 的主要功能包括:拼写检查,书签,完整的 Python API , Goto 功能,即时项目切换,多选择,多窗口等等。Sublime Text 是一个跨平台的编辑器,同时支持Windows、Linux、Mac OS X等操作系统。

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