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大数据学习之路(持续更新中...)

在16年8月份至今,一直在努力学习大数据大数据相关的技术,很想了解众多老司机的学习历程。因为大数据涉及的技术很广需要了解的东西也很多,会让很多新手望而却步。所以,我就在自己学习的过程中总结一下学到的内容以及踩到的一些坑,希望得到老司机的指点和新手的借鉴。 前言 在学习大数据之前,先要了解他解决了什么问题,能给我们带来什么价值。一方面,以前IT行业发展没有那么快,系统的应用也不完善,数据库足够支撑业务系统。但是随着行业的发展,系统运行的时间越来越长,搜集到的数据也越来越多,传统的数据库已经不能支撑全量数据的存储工作;另一方面,数据越来越多,单机的计算已经成为瓶颈。因此,基于分布式的大数据系统崭露头角。那么大数据系统里面都有什么东西呢?可以参考下面的图 在存储上,hdfs的分布式存储可以任意水平扩展,可以解决数据存储的难题。在计算上,从最初的MapReduce,把任务水平拆分,多台机器并行计算,再汇总结果;到基于Spark的内存计算,改造Mapreduce每次数据落盘以及编程方式的痛点。 有了存储和计算框架,周边就衍生出了很多管理、缓存相关的技术,比如: yarn解决多租户资源调度的难题,...

[大数据之Yarn]——资源调度浅学

在hadoop生态越来越完善的背景下,集群多用户租用的场景变得越来越普遍,多用户任务下的资源调度就显得十分关键了。比如,一个公司拥有一个几十个节点的hadoop集群,a项目组要进行一个计算任务,b项目组要计算一个任务,集群到底先执行哪个任务?如果你需要提交1000个任务呢?这些任务又是如何执行的? 为了解决上面的问题,就需要在hadoop集群中引入资源管理和任务调度的框架。这就是——Yarn。 YARN的发展 Yarn在第一代的时候,框架跟hdfs差不多。一个主节点jobtracker,用来分配任务和监控任务运行情况;多个从节点tasktracker,用来执行真正的计算。 这种方式还是有一定的弊端的: tasktracker出现故障,会导致整个任务计算失败。 jobtracker压力过大,既要负责全局的任务分配,还需要时刻与tasktracker沟通。 因此,就出现了第二代的YARN。 这种模式主要的特点,就是两个地方: jobtracker被分离为两个角色,一个是resourcemanager,简称RM,仅仅负责任务的调度和应用的管理;一个是applicationmaster,简称A...

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Rocky Linux

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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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