【Spark Summit East 2017】从容器化Spark负载中获取的经验-低调大师

【Spark Summit East 2017】从容器化Spark负载中获取的经验

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本讲义出自Tom Phelan在Spark Summit East 2017上的演讲，主要介绍了在Spark集群上部署分布式大数据应用程序面对的容器生命周期管理、智能调度优化资源利用率、网络配置和安全以以及性能等诸多挑战，Tom Phelan探讨了如何实现高可用性的分布式大数据应用和数据中心主机，并分享了学到的经验教训，并对于如何在一个可靠的、可伸缩的、高性能的环境将大数据应用程序容器化给出了一些提示。

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重拾初心——Sqoop1和Sqoop2的刨析对比

打开微信扫一扫，关注微信公众号【数据与算法联盟】转载请注明出处： http://blog.csdn.net/gamer_gyt 博主微博： http://weibo.com/234654758 Github： https://github.com/thinkgamer 写在前面的话或许我们经常会遇到这样一个场景，就是当我们的某种日志数据积累到一定程度的时候，我们需要大数据平台来进行存储，包括hdfs，hive等，这个时候Sqoop就发挥他的巨大价值了。 Sqoop简介 1. Sqoop简单介绍 Sqoop是一款开源的工具，主要用于在Hadoop和传统的数据库(mysql、postgresql等)进行数据的传递，可以将一个关系型数据库（例如：MySQL、Oracle、Postgres等）中的数据导进到Hadoop的HDFS中，也可以将HDFS的数据导进到关系型数据库中。 Sqoop中一大亮点就是可以通过hadoop的mapreduce把数据从关系型数据库中导入数据到HDFS。 Sqoop目前版本已经到了1.99.7，我们可以在其官网上看到所有的版本，Sqoop1.99.7是属于sqo...

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更多精彩内容参见云栖社区大数据频道https://yq.aliyun.com/big-data；此外，通过Maxcompute及其配套产品，低廉的大数据分析仅需几步，详情访问https://www.aliyun.com/product/odps。本讲义出自Erik Erlandson与Trevor McKay 在Spark Summit East 2017上的演讲，主要介绍了将Openshift Origin作为实验室，实现了Spark能够创建自己的集群并且动态管理API的平台，还分享了如何充分利用Kubernetes生态系统中的API启用应用程序进行弹性部署。

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