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Apache Samza - Reliable Stream Processing atop Apache Kafka and Hadoop...

前两年一直在使用Kafka, 虽说Kafka一直说可用于online分析, 但是实际在使用的时候会发现问题很多, 比如deploy, 调度, failover等, 我们也做了一些相应的工作 Samza算是把这个补全了, 可以更加简单的在Kafka上进行online分析, 所以看着比较亲切 1 Background 首先对messaging系统和stream processing系统的阐述, 很清晰 messaging系统, 数据的传递, 是比较low-level infrastructure, 可以使用各种方案, 纯message queue, pub-sub system 或log aggregation system stream processing系统, 关注的是更高层的(processing layer)问题, 可以看下面写的一些, 容错, 事务等 What is messaging? Messaging systems are a popular way of implementing near-realtime asynchronous computation. Mes...

Spark源码分析 – Shuffle

参考详细探究Spark的shuffle实现, 写的很清楚, 当前设计的来龙去脉 Hadoop Hadoop的思路是, 在mapper端每次当memory buffer中的数据快满的时候, 先将memory中的数据, 按partition进行划分, 然后各自存成小文件, 这样当buffer不断的spill的时候, 就会产生大量的小文件 所以Hadoop后面直到reduce之前做的所有的事情其实就是不断的merge, 基于文件的多路并归排序, 在map端的将相同partition的merge到一起, 在reduce端, 把从mapper端copy来的数据文件进行merge, 以用于最终的reduce 多路并归排序, 达到两个目的 merge, 把相同key的value都放到一个arraylist里面 sort, 最终的结果是按key排序的 这个方案扩展性很好, 面对大数据也没有问题, 当然问题在效率, 毕竟需要多次进行基于文件的多路并归排序, 多轮的和磁盘进行数据读写…… Spark Spark的优势在于效率, 所以没有做merge sort, 这样省去多次磁盘读写 当然这样会有扩展性问...

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