《Hadoop集群与安全》一1.1　选择Hadoop集群硬件-低调大师

《Hadoop集群与安全》一1.1　选择Hadoop集群硬件

2017-07-02 581

本节书摘来自华章出版社《Hadoop集群与安全》一书中的第1章，第1.1节，作者（美）Danil Zburivsky Sudheesh Narayanan，更多章节内容可以访问云栖社区“华章计算机”公众号查看

1.1　选择Hadoop集群硬件

Hadoop是可扩展的集群，它采用非共享系统处理大规模并行数据。Hadoop的总体概念是单个节点对于整个集群的稳定性和性能来说并不重要。根据这种设计理念，我们可以在单个节点上选择能够高效处理少量（相对于整体的数据量大小）数据的硬件并且在硬件层面也无需过分追求稳定性和冗余性。读者可能已经知道，Hadoop集群由多种类型的服务器所组成。它们中有主节点，比如NameNode、备份NameNode以及JobTracker，还有称为DataNode的工作节点。除了核心的Hadoop成员外，我们通常还会采

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《Storm分布式实时计算模式》——1.5　理解数据流分组

本节书摘来自华章计算机《Storm分布式实时计算模式》一书中的第1章，第1.5节,作者：（美）P. Taylor Goetz　Brian O’Neill 更多章节内容可以访问云栖社区“华章计算机”公众号查看。 1.5　理解数据流分组看了前面的例子，你会纳闷为什么没有增加ReportBolt的并发度。答案是，这样做没有任何意义。为了理解其中的原因，需要了解Storm中数据流分组的概念。数据流分组定义了一个数据流中的tuple如何分发给topology中不同bolt的task。举例说明，在并发版本的单词计数topology中，SplitSentenceBolt类指派了四个task。数据流分组决定了指定的一个tuple会分发到哪个task上。Storm定义了七种内置数据流分组的方式： Shuffle grouping（随机分组）：这种方式会

2017-07-03

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大数据处理已经进入了新时代，数据的复杂度越来越高，人们对数据实时处理的要求也越来越高。新时代带来了很多的新改变，但是最大程度创造数据价值是大数据时代不变的宗旨。随着实时数据处理的用例越来越多，实时数据处理框架也丰富起来，例如， Apache Spark、Storm、 Heron、 Flink、Apex、 Kafka Streams 等等。每一种框架都有其特定的适用场景，但是框架多样化也带来了一些问题，增加了数据处理的复杂性，增加了运营难度。 Apache Spark是当前最流行的数据处理技术，下面我们就来回顾一下Spark的基本知识。 Spark 是什么? Spark是大数据处理的一种通用框架，主要应用在批处理和流式数据。下面我们来看一下Spark的执行模型以及Spark架构的组成部分。 1.Spark Manager和Master Manager主要运行在以下模式中： Standalone: 单一的cluster manager，管理方便。 Mesos: 公司常用模式，使用方便灵活。 Yarn:是目前最有前景的部署模式，默认配置为Hadoop 2.0。 2.Spark Worker:...

2017-07-03

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Mario

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。

Oracle

Oracle Database，又名Oracle RDBMS，或简称Oracle。是甲骨文公司的一款关系数据库管理系统。它是在数据库领域一直处于领先地位的产品。可以说Oracle数据库系统是目前世界上流行的关系数据库管理系统，系统可移植性好、使用方便、功能强，适用于各类大、中、小、微机环境。它是一种高效率、可靠性好的、适应高吞吐量的数据库方案。

Apache Tomcat

Tomcat是Apache 软件基金会（Apache Software Foundation）的Jakarta 项目中的一个核心项目，由Apache、Sun 和其他一些公司及个人共同开发而成。因为Tomcat 技术先进、性能稳定，而且免费，因而深受Java 爱好者的喜爱并得到了部分软件开发商的认可，成为目前比较流行的Web 应用服务器。

JDK

JDK是 Java 语言的软件开发工具包，主要用于移动设备、嵌入式设备上的java应用程序。JDK是整个java开发的核心，它包含了JAVA的运行环境（JVM+Java系统类库）和JAVA工具。