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你必须知道的9大Hadoop公司

如果你有大量的数据,那么Hadoop已然,或者即将应当进入你的视野。 当下最时髦且富有盛名的大数据管理系统原来只用在像谷歌、雅虎这样的互联网大咖,现在已经逐渐渗透到众多企业中。原因主要有以下两点:1)企业也在产生越来越多需要管理的数据,而Hadoop是一个非常棒的平台,特别是它能够合并遗留的旧数据,新数据和非结构化的数据。2)很多的围绕Hadoop提供支持和服务的供应商出现,促使Hadoop更适用于企业; “Hadoop作为一个开源平台自由成长,深入到企业数据管理架构中势不可挡”,Forrester的分析师MikeGualtieri和Noel Yuhanna在其针对Hadoop市场波动报告中写到。“相信Hadoop会是一个大型企业必备的数据平台,它是未来灵活的数据管理平台的基石。如果你有大量的结构化、非结构化,甚至是二进制数据,那么你

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Apache Spark 内存管理详解 Spark 作为一个基于内存的分布式计算引擎,其内存管理模块在整个系统中扮演着非常重要的角色。理解 Spark 内存管理的基本原理,有助于更好地开发 Spark 应用程序和进行性能调优。本文旨在梳理出 Spark 内存管理的脉络,抛砖引玉,引出读者对这个话题的深入探讨。本文中阐述的原理基于 Spark 2.1 版本,阅读本文需要读者有一定的 Spark 和 Java 基础,了解 RDD、Shuffle、JVM 等相关概念。 在执行 Spark 的应用程序时,Spark 集群会启动 Driver 和 Executor 两种 JVM 进程,前者为主控进程,负责创建 Spark 上下文,提交 Spark 作业(Job),并将作业转化为计算任务(Task),在各个 Executor 进程间协调任务的调度,后者负责在工作节点上执行具体的计算任务,并将结果返回给 Driver,同时为需要持久化的 RDD 提供存储功能[1]。由于 Driver 的内存管理相对来说较为简单,本文主要对 Executor 的内存管理进行分析,下文中的 Spark 内存均特指 Ex...

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