【阿里飞天】探索5K巅峰，云梯架设的飞天之梦-低调大师

【阿里飞天】探索5K巅峰，云梯架设的飞天之梦

2016-09-10 660 89

IDC研究显示，包含结构化和非结构化的大数据正在以每年60%的增长率持续增长，到了2020年全球数据总量将增长44倍，达到35.2ZB。而着眼国内，2013年产生的数据总量已经超过0.8ZB，两倍于2012年，相当于2009年全球的数据总量。预计到2020年，中国产生的数据总量更可能超过8.5ZB。井喷的数据在给各个机构带来数不尽机遇和财富的同时，也在存储、计算、带宽等领域给企业带来无尽的挑战。拥有数亿注册用户的阿里巴巴感受最明显——2013年3月28日，一封来自技术保障部架构师的邮件直达阿里集团最高层：

“按照数据增量与未来业务增长的情况，云梯1（以Hadoop为底层的集群）系统存储和计算能力将在6月21日到达瓶颈，数据业务将会停滞，淘数据、量子等业务都会受到影响；而云梯2（以飞天为底层的集群）也有同样的问题，阿里金融的贷款业务将

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2016-09-11 00:00:00

hbase源码系列（八）从Snapshot恢复表

在看这一章之前，建议大家先去看一下snapshot的使用。这一章是上一章snapshot的续集，上一章了讲了怎么做snapshot的原理，这一章就怎么从snapshot恢复表。 restoreSnapshot方法位于HMaster当中，这个方法没几行代码，调用了SnapshotManager的restoreSnapshot方法。 // 检查meta表当中是否存在该表 if (MetaReader.tableExists(master.getCatalogTracker(), tableName)) { //不能对在线的表进行恢复操作 if (master.getAssignmentManager().getZKTable().isEnabledTable( TableName.valueOf(fsSnapshot.getTable()))) { throw new UnsupportedOperationException("Table '" + TableName.valueOf(fsSnapshot.getTable()) + "' must be disabled in orde...

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2016-09-11 00:00:00

让Spark成为你的瑞士军刀

依托于Spark Streaming /Spark SQL，封装了一套通过配置和SQL就能完成批处理和流式处理的引擎，这样可以很好的完成复杂的ETL处理过程，实现了数据的流转和变换。完成了数据的流转和变换，接着就是查询了，通过对Spark SQL的封装，我现在可以任意指定多个数据源，举个例子，将ES的索引A` 命名为表A,将来自HDFS 的Parquet 文件命名为表B,这个时候我就可以写SQL作任意的处理了。用户要做的就是选择对应数据来源，接着就是完成SQL就好。能实现上面的功能得益于Spark 统一易用的API，比如RDD/DF/DS 功能丰富的组件，比如流式计算/批处理，机器学习,强大的SQL支持 Spark 背后的Databricks公司是我见过最重视用户API设计对领域问题具有高度抽象和设计能力 API 我就不说了，Spark的用户层API都是经过精心设计的，RDD自然不必说，上层的DF/DS 已经很好用，在2.0又更进一步统一了DF/DS (DF 是DS 类型为Row的一个特例)，这样可以让用户进一步减少使用和理解障碍。而且机器学习相关的API 也要慢慢迁移到 DF...

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