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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

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