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Apache® CarbonData™ 成 Apache 软件基金会顶级项目

Apache软件基金会正式宣布CarbonData从Apache孵化器毕业,正式成为Apache顶级项目(TLP),这也是首个由中国公司发起并捐献给Apache基金会的开源项目。 Apache® CarbonData™是由华为开源贡献的大数据高效存储格式解决方案。针对当前大数据领域分析场景需求各异而导致的存储冗余问题,CarbonData提供了一种新的融合数据存储方案,以一份数据同时支持“交互式分析、详单查询、任意维度组合的过滤查询等”多种大数据应用场景,并通过丰富的索引技术、字典编码、列存等特性提升了IO扫描和计算性能,实现百亿数据级秒级响应,与大数据生态Apache Hadoop、Apache Spark等无缝集成。 随着数据与日俱增,业务驱动下的数据分析灵活性要求越来越高,不同场景的数据分业务系统而构建,导致冗余严重,缺乏高效、统一的融合数仓,阻碍企业快速转型。尤其是大企业,在建设第二数据平面的大数据平台典型诉求表现如下: 数据统一存储:为了节约成本,企业希望一份数据支持多种使用场景;减少数据孤岛和冗余,通过数据共享产生更大价值。 高效:数据分析要求越来越高效、实时。 易集成:提...

Spark 体系架构

最近看到一篇关于Spark架构的博文,作者是 Alexey Grishchenko。看过Alexey博文的同学应该都知道,他对Spark理解地非常深入,读完他的 “spark-architecture” 这篇博文,有种醍醐灌顶的感觉,从JVM内存分配到Spark集群的资源管理,步步深入,感触颇多。因此,在周末的业余时间里,将此文的核心内容译成中文,并在这里与大家分享。如在翻译过程中有文字上的表达纰漏,还请大家指出。 首先来看一张Spark 1.3.0 官方给出的图片,如下: 在这张图中,你会看到很多的术语 ,诸如“executor”, “task”, “cache”, “Worker Node” 等。原作者表示,在他开始学spark的时候,上述图是唯一一张可以找到的图片(Spark 1.3.0),形势很不乐观。更加不幸地是,这张图并没有很好地表达出Spark内在的一些概念。因此,通过不断地学习,作者将自己所学的知识整理成一个系列,而此文仅是其中的一篇。下面进入核心要点。 Spark 内存分配 在你的cluster或是local machine上正常运行的任何Spark程序都是一个JVM...

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