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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...

盘点最受欢迎的十个开源大数据技术

大数据已然成为当今最热门的技术之一,正呈爆炸式增长。每天来自全球的新项目如雨后春笋般涌现。幸运地是,开源让越来越多的项目可以直接采用大数据技术,下面就来盘点最受欢迎的十大开源的大数据技术。 1.Hadoop——高效、可靠、可伸缩,能够为你的数据存储项目提供所需的YARN、HDFS和基础架构,并且运行主要的大数据服务和应用程序。 2.Spark——使用简单、支持所有重要的大数据语言(Scala、Python、Java、R)。拥有强大的生态系统,成长迅速,对microbatching/batching/SQL支持简单。Spark能更好地适用于数据挖掘与机器学习等需要迭代的MapReduce的算法。 3.NiFi——Apache NiFi是由美国国家安全局(NSA)贡献给Apache基金会的开源项目,其设计目标是自动化系统间的数据流。基于其工作流式的编程理念,NiFi非常易于使用、强大、可靠、高可配置。两个最重要的特性是其强大的用户界面和良好的数据回溯工具。堪称大数据工具箱里的瑞士军刀。 4.Apache Hive 2.1——Hive是建立在 Hadoop 上的数据仓库基础构架。它提供了一系...

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Spring框架(Spring Framework)是由Rod Johnson于2002年提出的开源Java企业级应用框架,旨在通过使用JavaBean替代传统EJB实现方式降低企业级编程开发的复杂性。该框架基于简单性、可测试性和松耦合性设计理念,提供核心容器、应用上下文、数据访问集成等模块,支持整合Hibernate、Struts等第三方框架,其适用范围不仅限于服务器端开发,绝大多数Java应用均可从中受益。

Rocky Linux

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Rocky Linux(中文名:洛基)是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版,作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL(Red Hat Enterprise Linux)完全兼容的开源替代方案,由社区拥有并管理,支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性,采用模块化包装和SELinux安全架构,默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统,支持十年生命周期更新。