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阿里云发布国内首个混合云大数据双活容灾服务

在6月上旬举行的云栖大会上海峰会上,阿里云发布了国内首个混合云大数据集群双活容灾产品-混合云容灾服务下的大数据容灾服务(HDR for Big Data,简称 HDR-BD),并已经在7月份开始邀测。采用业界领先的数据双向实时复制技术,HDR-BD可以实现Hadoop集群双活和准0 RPO容灾,为大数据灾备制定了全新的标准。 常见Hadoop灾备技术的挑战 当前比较常见的Hadoop集群灾备方式是用distcp将数据定期复制到一个备用集群做容灾用途,或者将数据复制到只读集群、二级存储作为备份。这些方案都有明显弱点: RPO大:distcp 的原理决定了期数据复制不能是实时的,用户必须承受小时到天级的RPO RTO长:主站宕机后,将只读集群或二级存储中的数据恢复出来会占用大量时间,而拉起standby集群重新启动业务依然是一个耗时的操作 资源

10分钟大数据Hadoop基础入门

前言 目前人工智能和大数据火热,使用的场景也越来越广,日常开发中前端同学也逐渐接触了更多与大数据相关的开发需求。因此对大数据知识也有必要进行一些学习理解。 基础概念 大数据的本质 一、数据的存储:分布式文件系统(分布式存储)二、数据的计算:分部署计算 基础知识 学习大数据需要具备Java知识基础及Linux知识基础 学习路线 (1)Java基础和Linux基础(2)Hadoop的学习:体系结构、原理、编程第一阶段:HDFS、MapReduce、HBase(NoSQL数据库)第二阶段:数据分析引擎 -> Hive、Pig 数据采集引擎 -> Sqoop、Flume第三阶段:HUE:Web管理工具 ZooKeeper:实现Hadoop的HAOozie:工作流引擎(3)Spark的学习 第一阶段:Scala编程语言 第二阶段:Spark Core

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