E-MapReduce支持计算与存储分离,成本下降1倍-低调大师

E-MapReduce支持计算与存储分离,成本下降1倍

2018-11-04 716

Hadoop一出生就是存储与计算在一起的，前几年面试题中都问，Hadoop怎么保证高性能呢？其中一个原因是存储不动，计算(code)动，不同于传统的集中式的存储模式。那我们为什么还要谈存储计算分离呢？众观历史，分久必合、合久必分，在计算机历史中也很类似，如今，也许到了计算与存储分离的阶段。后面我们以实际的case说明，分离的好处与劣势。

为什么呢？

先说一个笔者的，也应该是大家的经历：笔者家里的带宽是100mpbs，现在从来不保存电影，要看直接下载，基本几分钟就好了。这在几年前不可想象。
笔者也在《云上Hadoop之挑战》中分析了其中的挑战，其中有本地化的挑战：

带宽的速度，特别是机房内带宽的速度，已经从1000mps、2000mps、10000mps，甚至100000mpbs。但是磁盘的速度基本没有太大的变化。
因为硬件的变化，带来了

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基于Docker+Prometheus+Grafana监控SpringBoot健康信息

在微服务体系当中，监控是必不可少的。当系统环境超过指定的阀值以后，需要提醒指定的运维人员或开发人员进行有效的防范，从而降低系统宕机的风险。在CNCF云计算平台中，Prometheus+Grafana是比较通用的解决方案，在SpringBoot2.0以后metrics默认与micrometer集成，而micrometer有关于Prometheus的MeterRegistry规范的实现，因此我们通过Micrometer这个桥梁能将SpringBoot的监控数据与Prometheus展示出来。然后通过Grafana提供的UI界面进行数据的实时展示。 Prometheus从对应的节点地址获取度量数据并在本地存储所有数据样例根据相关规则将现有数据聚合并记录新的时间序列（或者生成警报）。可以使用Grafana或其他API消费者来可视化收集的数据。 1. 编写SpringBoot项目并用docker启动 1.1 gradle依赖 compile 'org.springframework.boot:spring-boot-starter-actuator' compile 'io.micrometer...

2018-11-04

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RDMA RDMA(全称RemoteDirect Memory Access) 它为了解决网络传输中服务器端数据处理的延迟而产生。它的原理是将待传输的数据从一台计算机的内存，直接传输到另一台计算机的内存，整个传输过程无需操作系统和协议栈的介入。由于旁路了操作系统协议栈，通讯过程极大的降低了CPU的使用率，减少了内核的内存复制，以及用户态与内核态的上下文切换。常见的RDMA实现有三种，基于以太网的Roce网络(RDMA over Converged Ethernet)， InfiniBand， iWARP。阿里云支持RDMA 阿里云支持超级计算集群SCC，同时支持RoCE网络和VPC网络，其中RoCE网络专用于RDMA通信。SCC 主要用于高性能计算和人工智能/机器学习、科学/工程计算、数据分析、音视频处理等应用场景。 RoCE（RDM

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马里奥是站在游戏界顶峰的超人气多面角色。马里奥靠吃蘑菇成长，特征是大鼻子、头戴帽子、身穿背带裤，还留着胡子。与他的双胞胎兄弟路易基一起，长年担任任天堂的招牌角色。

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