《深入理解Spark:核心思想与源码分析》——3.3节创建metadataCleaner-低调大师

《深入理解Spark:核心思想与源码分析》——3.3节创建metadataCleaner

2017-05-01 549

本节书摘来自华章社区《深入理解Spark:核心思想与源码分析》一书中的第3章，第3.3节创建metadataCleaner，作者耿嘉安，更多章节内容可以访问云栖社区“华章社区”公众号查看

3.3　创建metadataCleaner
SparkContext为了保持对所有持久化的RDD的跟踪，使用类型是TimeStamped-WeakValueHashMap的persistentRdds缓存。metadataCleaner的功能是清除过期的持久化RDD。创建metadataCleaner的代码如下。

private[spark] val persistentRdds = new TimeStampedWeakValueHashMap[Int, RDD[_]]
private[spark] val metadataCleaner =

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Hadoop创始人Doug Cutting谈未来大数据的技术

图为Hadoop创始人Doug Cutting Cloudera首席架构师就内存及云计算相关技术发表讨论，Hadoop将如何在大数据方面发挥更大价值。在Doug Cutting十年前创建Hadoop架构的时候，他从未想过这会为企业界带来如此超大规模的计算。“毫无疑问，我当初预想的情况比我们现在所看到的要稍微保守一些。“他在近期伦敦的Strata+Hadoop World大会上说。在今天，Hadoop被很多家喻户晓的名字使用，它帮助Facebook分析其每月超过16亿的用户流量，帮助VISA发现了数十亿美元的金融欺诈。 Hadoop的吸引力在于，它使大数据处理更便宜，从某些方面来说，更加简单。这个平台提供了一系列技术，允许大型数据集分布在商业服务器的大型集群中，对数据进行并行处理。然而该平台还有一定的局限性。如今，Hadoop集群能处理

2017-05-02

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本节书摘来自华章社区《Hadoop大数据分析与挖掘实战》一书中的第3章，第3.2节Hive原理，作者张良均　樊哲　赵云龙　李成华　，更多章节内容可以访问云栖社区“华章社区”公众号查看 3.2　Hive原理3.2.1　Hive架构Hive的架构如图3-2所示。从图3-2中可以看到，Hive包含用户访问接口（CLI、JDBC/ODBC、GUI和Thrift Server）、元数据存储（Metastore）、驱动组件（包括编译、优化、执行驱动）。用户访问接口即用户用来访问Hive数据仓库所使用的工具接口。CLI（command line interface）即命令行接口。Thrift Server是Facebook开发的一个软件框架，它用来开发可扩展且跨语言的服务，Hive集成了该服务，能让不同的编程语言调用Hive的接口。Hive客户端

2017-05-02

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