云上Hadoop之优势-低调大师

云上Hadoop之优势

2018-11-04 643

云上Hadoop的优势

如果对E-Mapreduce有兴趣，可以访问E-Mapreduce培训系列之基本介绍这里主要是围绕E-Mapreduce这款云产品展开的。

易用

主要体现在集群的创建、销毁、扩容、缩容等方面，目前一个集群基本4分钟内开启。支持作业的编排、作业执行错误后报警等。hadoop本身提供了基本的软件，目前hue、zeppelin、ooize等虽然提供了网页版本的交互式，任务的编排；但是毕竟不是企业的服务，也没有提供高可用的保证，对于报警，跟组内其它同事的账户也难以集成。emapreduce会提供这方面的服务，不过当前一些还在实现中。

低成本

主要体现在线下购买Hadoop、运维Hadoop集群的高成本。在云上有更好的组合方式，比如把数据放在OSS中，再启动emr集群按需运行。按照客户的业务情况，对于一直hold资源的场景，

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E-MapReduce(Hadoop)10大类问题之集群规划

集群规划类问题所有的使用Hadoop或者打算使用Hadoop的人肯定会遇到集群规划的问题，我到底使用多大的集群规模呢?有没有一个标准呢? 本篇文章就为你介绍集群规划。在云环境E-MapReduce中，各种搭配是比较自由的。当前，cpu跟memory的比例有1：2及1：4的。磁盘是单机4快盘，从不同的性能有普通云盘、高校云盘、SSD云盘，价格也分别不同，单盘的容量也从40g到32T。对于有钱的公司，本文就不用看了，直接用最贵最多的肯定是满足需求的。对于广大的创业公司或者本着开源节流的思想来用的公司，还是需要研究下的。基本原则离线在线分开，主要是把在线的流式计算(SparkStreamingStorm)、存储服务(Hbase)与离线计算分开。因为两者追求的目标不一样，在线追求qps响应时间，离线追求吞吐。 Hbase需要使用SSD云盘

2018-11-05

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引言在云上云行Hadoop，很多人担心性能。因为一提到虚拟化就会有人想到有成本，往往得出有偏见的结论-在云上运行肯定比物理机器上运行性能差。如果单独把10台物理机虚拟化跑Hadoop，这肯定是有部分性能的开销的。但是如果在公共云上，情况就不是这样了。因为公共云虚拟化的开销最终是由平台方来承担的，其一是平台方采购机器有规模优势，其二平台方可以在保证虚拟机性能的情况超卖部分资源。平台卖给用户8core32g的虚拟机就保证有这个规格的能力的。结合云上的弹性优势，企业的总体成本是会下降的。在云上运行Hadoop对平台方还是面临一些挑战的，下面主要讲述这些挑战及平台方怎么解决的。云上Hadoop的挑战-Shuffle Shuffle分为Push模式，Pull模式。Push模式就是直接通过网络发送到下一个节点，比如：storm、flink。

2018-11-05

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马里奥是站在游戏界顶峰的超人气多面角色。马里奥靠吃蘑菇成长，特征是大鼻子、头戴帽子、身穿背带裤，还留着胡子。与他的双胞胎兄弟路易基一起，长年担任任天堂的招牌角色。

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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。