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使用Alluxio提升HDFS集群的性能和SLA稳定性

1.介绍 Alluxio是世界上第一个以内存为中心的虚拟的分布式存储系统。它为上层计算框架和底层存储系统构建了桥梁,统一了数据访问的方式,使得数据的访问速度能比现有常规方案高出几个数量级。Hadoop Distributed File System(HDFS)是一个用来存储大规模数据的分布式存储系统。HDFS推广了计算向数据迁移的模式,以及计算和存储共同部署的存储架构。 在这篇文章中,我们重点介绍Alluxio可以给与HDFS共同部署的计算集群的两大好处。 性能的高可预测性使得SLA(service-level agreement服务级别协议)很容易满足例:作业运行时间的变化范围从100秒以上缩短至2秒 高达10倍的性能提升 我们使用Spark2.0来完成计算作业,并对比2种软件栈下作业的执行性能。第一种软件栈是将Spark作业直接运行在HDFS的数据上,另一种是将Spark作业运行在使用HDFS作为底层存储系统的Alluxio的数据上。 2.为什么使用Alluxio 在一个共享的计算集群中,用户在一段时间内经常会在类似的数据集上运行计算任务。例如,许多数据科学家可能会想尝试从前一周收...

Facebook专家:Hadoop不足以处理大数据

文章讲的是 Facebook专家:Hadoop不足以处理大数据, 随着大数据在各个业务领域的发展和应用,相关的技术和工具也层出不穷,其中Hadoop框架受到更多的关注和应用。Facebook分析主管Ken Rudin最近在纽约举行的一个Strata+Hadoop世界大会发表主题演讲时表示,不要小看关系型数据库技术的价值。他认为,Hadoop编程框架可能是“大数据”运动的代名词,但它并不是企业从大规模存储的非结构化信息中得到价值的唯一工具。 有很多很普及的大数据的观念需要被质疑,首先一点就是人们普遍认为你可以简单地利用Hadoop,并且Hadoop易于使用。问题是,Hadoop是一项技术,而大数据和技术无关。大数据是和业务需求有关的。事实上,大数据应该包括Hadoop和关系型数据库以及任何其它适合于我们手头任务的技术。 Rudin说,Facebook的业务模式依赖于其对于超过10亿社交媒体用户的用户资料和活动数据的处理,从而提供有针对性的广告。然而,对于我们需要做的事情而言,Hadoop并不总是最好的工具。 例如,在Hadoop中对一个数据集做广泛并且探索性的分析是很有意义的,但关系型存...

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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。

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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。

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