【Hadoop Summit Tokyo 2016】基于Spark的高性能时空轨迹分析-低调大师

【Hadoop Summit Tokyo 2016】基于Spark的高性能时空轨迹分析

2017-02-28 644

本讲义出自YongHua (Henry) Zeng在Hadoop Summit Tokyo 2016上的演讲，主要分享了基于Spark的高性能时空轨迹分析的相关背景、架构以及技术设计，在技术设计方面主要讲解了大数据平台的设计、数据治理的设计、算法模型以及Spark轨迹计算等内容，最后还对于高性能时空轨迹分析的未来发展进行了展望。

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【Hadoop Summit Tokyo 2016】Spark上可扩展的深度学习

本讲义出自Matthias Langer、Dr. Zhen He与Dr. Zhen He在Hadoop Summit Tokyo 2016上的演讲，主要介绍了深度学习的基本概念和相关知识，分享了Spark与深度学习的关联，并介绍了La Trobe大学的深度学习系统。

2017-02-28

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一、错误起因 Active NameNode日志出现异常IPC‘s epoch [X] is less than the last promised epoch [X+1]，出现短期的双Active 我配置的ha自动切换，但是发现STandByNameNode是active，我强制手动切换了三次，STandByNameNode就无法访问了，估计是这个问题。二.内部原因【HDFS机制】：该问题属于hdfs对于脑列的异常保护，属于正常行为，不影响业务。 1）ZKFC1对NameNode1(Active)进行健康检查，因为长时间监控不到NN1的回复，认为该NameNode1不健康，主动释放zk中的ActiveStandbyElectorLock，此时NN1还是active（因为zkfc与NameNode1连接异常，不能将其 shutdown）。 zkfc log： 2014-06-16 02:11:02,720 WARN org.apache.hadoop.ha.HealthMonitor: Transport-level exception trying to monitor hea...

2017-02-28

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