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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...

《Storm分布式实时计算模式》——2.5 自动化集群配置

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2章,第2.5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。 2.5 自动化集群配置 迄今为止,我们已经在命令行模式下手工配置了单节点伪集群。这种方法应对小规模集群当然是行得通,但当集群规模不断增加时,这种方式就变得难以维护了。考虑到配置十个,甚至成百上千节点的场景。配置任务可以通过脚本来自动执行,但即使是基于脚本的自动化解决方案在扩展性上也是有问题的。幸运的是,已有一些有效的技术来帮助解决管理大规模服务器集群的配置和定制问题。Chef和Puppet都提供了声明式的配置方式,来定义机器的状态(意味着机器安装了哪些软件包,以及如何配置的)和分类(例如,一个Apache Web Server类

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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

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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。

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Eclipse 是一个开放源代码的、基于Java的可扩展开发平台。就其本身而言,它只是一个框架和一组服务,用于通过插件组件构建开发环境。幸运的是,Eclipse 附带了一个标准的插件集,包括Java开发工具(Java Development Kit,JDK)。

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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。