漫谈分布式计算框架-低调大师

漫谈分布式计算框架

2019-06-04 1226

如果问 mapreduce 和 spark 什么关系，或者说有什么共同属性，你可能会回答他们都是大数据处理引擎。如果问 spark 与 tensorflow 呢，就可能有点迷糊，这俩关注的领域不太一样啊。但是再问 spark 与 MPI 呢？这个就更远了。虽然这样问多少有些不严谨，但是它们都有共同的一部分，这就是我们今天谈论的一个话题，一个比较大的话题：分布式计算框架。

不管是 mapreduce，还是 spark 亦或 tensorflow，它们都是利用分布式的能力，运行某些计算，解决一些特定的问题。从这个 level 讲，它们都定义了一种“分布式计算模型”，即提出了一种计算的方法，通过这种计算方法，就能够解决大量数据的分布式计算问题。它们的区别在于提出的分布式计算模型不同。Mapreduce 正如其名，是一个很基本的 map-r

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使用 Kafka + Spark Streaming + Cassandra 构建数据实时处理引擎

Apache Kafka 是一个可扩展，高性能，低延迟的平台，允许我们像消息系统一样读取和写入数据。我们可以很容易地在 Java 中使用 Kafka。 Spark Streaming 是 Apache Spark 的一部分，是一个可扩展、高吞吐、容错的实时流处理引擎。虽然是使用 Scala 开发的，但是支持 Java API。 Apache Cassandra 是分布式的 NoSQL 数据库。在这篇文章中，我们将介绍如何通过这三个组件构建一个高扩展、容错的实时数据处理平台。准备在进行下面文章介绍之前，我们需要先创建好 Kafka 的主题以及 Cassandra 的相关表，具体如下：在 Kafka 中创建名为 messages 的主题 $KAFKA_HOME$\bin\windows\kafka-topics.bat --create \

2019-06-04

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随着移动互联网、云计算、物联网和大数据技术的广泛应用，现代社会已经迈入全新的大数据时代。数据的爆炸式增长以及价值的扩大化，将对企业未来的发展产生深远的影响，数据将成为企业的核心资产。如何处理大数据，挖掘大数据的价值，让大数据为企业的发展保驾护航，将是未来信息技术发展道路上关注的重点。传统的数据处理方式通常是将数据导入至专门的数据分析工具中，这样会面临两个问题：1、如果源数据非常大时，往往数据的移动就要花费较长时间。2、传统的数据处理工具往往是单机模型，面对海量数据时，数据处理的时间也是一个很大的问题。通常我们对数据的实时性要求并没有那么高，但是对数据能不能及时产出却是有强烈要求的。因此产生了一系列的基于大数据技术的计算引擎，来满足日渐增长的数据量以及复杂的业务场景。下面主要介绍下DataSimba支持的一些计算引擎以及DataSimba是如何选择相应的计算引擎去解决不同的业务场景。计算引擎计算引擎最主要的应用场景就是传统的ETL过程，如电信领域的KPI、KQI的计算。单据经过探针采集上来后，按照一定的规则转换成原始单据，根据业务需求，按周期（分钟、小时、天）等粒度计算成业...

2019-06-05

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近一个月的开发和优化，本站点的第一个app全新上线。该app采用极致压缩，本体才4.36MB。系统里面做了大量数据访问、缓存优化。方便用户在手机上查看文章。后续会推出HarmonyOS的适配版本。

Mario

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。

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。

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。