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流式计算与计算抽象化------《Designing Data-Intensive Applications》读书笔记15

上篇的内容,我们探讨了分布式计算中的MapReduce与批处理。所以本篇我们将继续探索分布式计算优化的相关细节,并且分析MapReduce与批处理的局限性,看看流式计算是否能给我们在分布式计算层面提供一个更好的解决方案。 1.MapReduce的局限 MapReduce作业是独立于其他作业,输入与输出目录通过分布式存储系统串联。MapReduce作业的存在相互的依赖关系,前后相互依赖的作业需要将后面作业的输入目录配置为与之前作业的输出目录,工作流调度器必须在第一个作业完成后才开始第二个作业。 依赖关系的衔接问题 MapReduce作业的输出的数据,写入分布式存储系统的过程称为物化。而通过将中间状态的数据物化,以充分利用中间状态的数据,可以实现作业之间松散的耦合,中间数据可以被其他作业重用,来加快分布式计算的性能。但MapReduce作业只能在前一个作业生产输入之后,后一个作业才能启动,所以整个工作流程的执行才相对缓慢。 无界数据的演算 在生产环境之中,很多数据是无界的,因为它随着时间的推移逐渐产生,这个过程永远不会结束。所以批处理计算必须人为地将数据分割成固定的时间段:例如,在每天结束...

Spark2.1 RPC工具类RpcUtils

版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载。 https://blog.csdn.net/beliefer/article/details/77450157 注:本文是为了配合《Spark内核设计的艺术 架构设计与实现》一书的内容而编写,目的是为了节省成本、方便读者查阅。 书中附录H的内容都在本文呈现。 RpcUtils是RpcEnv中经常用到的工具类,这里讲简要介绍其中提供的方法。 lookupRpcTimeout功能描述:根据提供的配置属性列表获取Rpc查找的超时时间,spark.rpc.lookupTimeout属性的优先级更高 。RpcTimeout是一个伴生对象,此处实际调用了RpcTimeout的apply方法,感兴趣的读者自行阅读其实现。 def lookupRpcTimeout(conf: SparkConf): RpcTimeout = { RpcTimeout(conf, Seq("spark.rpc.lookupTimeout", "spark.network.timeout"), "120s") } makeDriverRef功能描述:根据RpcEndp...

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