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HBase集群中RegionServer崩溃快速恢复探索

摘 要:本文 主要介绍了HBaseRegionServer与Zookeeper间的交互过程,阐述RegionServer崩溃后的恢复机制,并在此基础上提出了几点优化的恢复措施。优化后的恢复措施大大缩短了RegionServer崩溃后的故障恢复时间和业务中断时间,从而提高了HBase集群的稳定性和可靠性。 0 引言 随着互联网和通信行业的迅猛发展,积聚的各种数据呈急剧增长态势。这些海量数据既蕴含着丰富的信息和资源,又面临着信息有效管理和提取的难题。云计算是分布式处理、并行处理和网格计算的发展,可以提供近乎无限的廉价存储和计算能力,特别适合于日益暴增的海量数据的存储和处理。在云计算领域中,Hadoop体系独树一帜,其丰富的子系统可以满足多种领域和行业的应用需求,而其中的HBase作为一种非结构化数据库,特别适合于各种非结构化和半结构化的松散数据的存储和管理。 HBase是一个高可靠性、高性能、面向列、可伸缩、实时读写的分布式存储数据库系统[1-3]。HBase建立在HDFS分布式文件系统基础之上,其中的数据最终以HFile的格式存储在HDFS之上;HBase可以通过内嵌的MapReduce...

Spark将机器学习与GPU加速机制纳入自身

Databricks公司通过简化对GPU加速型机器学习方案的访问支持自家云Spark服务。 作为Apache Spark内存内大数据项目的支持与开发合作厂商,Databricks公司已经对其自家Apache Spark云实现方案进行两轮支持升级,旨在让更多IT用户享受其便利。 此次推出的新功能——即GPU加速与多套深度学习库集成——在理论上能够实现Apache Spark在任意位置的安装工作。不过Databricks方面表示,其版本目前仍处于调整阶段,这是为了避免资源争用情况给功能的实际使用带来复杂性影响。 Apache Spark本身并不具备开箱即用的GPU加速功能,且需要设置一套系统对此加以支持,这意味着用户需要面对多种复杂组件。有鉴于此,Databrick公司决定承担起相关难题。 Databricks方面还宣称,其将降低节点间的资源争用数量,从而最大程度保证Spark的运作能够充分发挥GPU集群的性能优势。这一思路与麻省理工学院的Milk库看起来非常类似,后者同样利用加速机制并发处理应用,旨在确保与内存相关的操作以批量方式进行,最终实现对系统缓存资源的最大化利用。Databric...

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