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Hadoop/Spark生态圈里的新气象

令人惊讶的是,Hadoop在短短一年的时间里被重新定义。让我们看看这个火爆生态圈的所有主要部分,以及它们各自具有的意义。 对于Hadoop你需要了解的最重要的事情就是 ,它不再是原来的Hadoop。 这边厢,Cloudera有时换掉HDFS改用Kudu,同时宣布Spark是其圈子的核心(因而一概取代发现的MapReduce);那边厢,Hortonworks加入了Spark阵营。在Cloudera和Hortonworks之间,“Hadoop”集群中唯一可以确信的项目就是 YARN。但是Databricks(又叫Spark人)偏爱Mesos而不是YARN;顺便说一句,Spark不需要HDFS。 不过,分布式文件系统依然有用。对Cloudera的Impala来说,商业智能是一种理想的使用场合;而分布式列式存储系统Kudu针对商业智能进行了优化。Spark很适合处理许多任务,但有时候你需要像Impala这样的大规模并行处理(MPP)解决方案来达到目的,而Hive仍是一种有用的文件到表管理系统。即使你因为专注于Spark的内存中实时分析技术而没有使用Hadoop,到头来仍可能到处使用Hadoop...

Spark 交互式处理上百 TB 数据

Apache Spark在内存数据处理领域有很多创新。有了这个框架,你可以上传数据到集群内存,并在交互模式下以非常快的速度处理这些数据(交互模式是Spark另一个重要特性)。2014年 Databricks宣布 Apache Spark能在23分钟内完成100T数据的排序。 这里有一个有趣的问题—— 你可以在集群中以交互方式处理的数据量的上限是什么?如果你的集群中有100T数据呢? 你可能惊讶内存竟然如此之快。直觉告诉你可以内存可以交互式处理100T的输入数据或者至少能处理一半的规模。然而,像往常一样,在分布式系统的世界,我们的直觉是错误的。 响应时间 对于一个简单的数据处理场景和一个比较复杂的,各自的响应时间是什么?那我们还是在一个交互模式吗?我们应该这样思考,但是很不幸,我们没有。我看到的是,在实际的场景中,一个有8T数据的“where sum(), count()”语句的简单场景的响应时间是20-40秒。对于更复杂更实际的情形(有几个“group by”和几个“join”),响应时间是3-5分钟。这绝不是我说的交互模式! 在日常生活中,我只会在响应时间比较关键的情形下作分析。对我...

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