首页 文章 精选 留言 我的
优秀的个人博客,低调大师

微信关注我们

原文链接:https://yq.aliyun.com/articles/623709

转载内容版权归作者及来源网站所有!

低调大师中文资讯倾力打造互联网数据资讯、行业资源、电子商务、移动互联网、网络营销平台。持续更新报道IT业界、互联网、市场资讯、驱动更新,是最及时权威的产业资讯及硬件资讯报道平台。

一文详解大规模数据计算处理原理及操作重点

一、RAID技术 大数据技术主要针对的是大规模数据的计算处理问题,那么要想解决的这一问题,首先要解决的就是大规模数据的存储问题。大规模数据存储要解决的核心问题有三个方面: 数据存储容量的问题,既然大数据要解决的是数以PB计的数据计算问题,而一般的服务器磁盘容量通常1-2TB,那么如何存储这么大规模的数据?数据读写速度的问题,一般磁盘的连续读写速度为几十MB,以这样的速度,几十PB的数据恐怕要读写到天荒地老……数据可靠性的问题,磁盘大约是计算机设备中最易损坏的硬件了,在网站一块磁盘使用寿命大概是一年,如果磁盘损坏了,数据怎么办? 在大数据技术出现之前,人们就需要面对这些关于存储的问题,对应的解决方案就是RAID技术。 RAID(独立磁盘冗余阵列)技术主要是为了改善磁盘的存储容量、读写速度,增强磁盘的可用性和容错能力。目前服务器级别的计算机都支持插入多块磁盘(8块或者更多),通过使用RAID技术,实现数据在多块磁盘上的并发读写和数据备份。 常用RAID技术有以下几种,如图所示: 常用RAID技术原理图 假设服务器有N块磁盘: RAID0数据在从内存缓冲区写入磁盘时,根据磁盘数量将数据分成N...

E-MapReduce上如何采集Kafka客户端Metrics

1. 背景 我们知道Kafka提供一套非常完善的Metrics数据,覆盖Broker,Consumer,Producer,Stream以及Connect。E-MapReduce通过Ganglia收集了Kafka Broker metrics信息,可以很好地监控Broker运行状态。但完整的Kafka应用包括Kafka Broker和Kafka 客户端这两个角色,当发生读写性能问题时,常常从Broker角度难以发现问题,需要结合客户端的运行状况来联合分析才行。那么Kafka客户端metrics就是一类非常重要的数据。E-MapReduce是如何进行Kafka客户端metrics采集的呢? (欢迎关注E-MapReduce开源项目:https://github.com/aliyun/aliyun-emapreduce-sdk) 2. 实现 2

相关文章

发表评论

资源下载

更多资源
腾讯云软件源

腾讯云软件源

为解决软件依赖安装时官方源访问速度慢的问题,腾讯云为一些软件搭建了缓存服务。您可以通过使用腾讯云软件源站来提升依赖包的安装速度。为了方便用户自由搭建服务架构,目前腾讯云软件源站支持公网访问和内网访问。

Nacos

Nacos

Nacos /nɑ:kəʊs/ 是 Dynamic Naming and Configuration Service 的首字母简称,一个易于构建 AI Agent 应用的动态服务发现、配置管理和AI智能体管理平台。Nacos 致力于帮助您发现、配置和管理微服务及AI智能体应用。Nacos 提供了一组简单易用的特性集,帮助您快速实现动态服务发现、服务配置、服务元数据、流量管理。Nacos 帮助您更敏捷和容易地构建、交付和管理微服务平台。

Spring

Spring

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。

Rocky Linux

Rocky Linux

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。