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Spark on Kubernetes 的现状与挑战

云原生时代,Kubernetes 的重要性日益凸显,这篇文章以 Spark 为例来看一下大数据生态 on Kubernetes 生态的现状与挑战。 1. Standalone 模式 Spark 运行在 Kubernetes 集群上的第一种可行方式是将 Spark 以 Standalone 模式运行,但是很快社区就提出使用 Kubernetes 原生 Scheduler 的运行模式,也就是 Native 的模式。关于 Standalone 模式这里就没有继续讨论的必要了。 2. Kubernetes Native 模式 Native 模式简而言之就是将 Driver 和 Executor Pod 化,用户将之前向 YARN 提交 Spark 作业的方式提交给 Kubernetes 的 apiserver,提交命令如下: $ bin/spark

菜鸟的Hadoop快速入门

一、相关概念 1、大数据 大数据是一门概念,也是一门技术,是以Hadoop为代表的大数据平台框架上进行各种数据分析的技术。 大数据包括了以Hadoop和Spark为代表的基础大数据框架,还包括实时数据处理,离线数据处理,数据分析,数据挖掘和用机器算法进行预测分析等技术。 2、Hadoop Hadoop是一个开源的大数据框架,是一个分布式计算的解决方案。 Hadoop的两个核心解决了数据存储问题(HDFS分布式文件系统)和分布式计算问题(MapRe-duce)。 举例1:用户想要获取某个路径的数据,数据存放在很多的机器上,作为用户不用考虑在哪台机器上,HD-FS自动搞定。 举例2:如果一个100p的文件,希望过滤出含有Hadoop字符串的行。这种场景下,HDFS分布式存储,突破了服务器硬盘大小的限制,解决了单台机器无法存储大文件的问题,同时MapReduce分布式计算可以将大数据量的作业先分片计算,最后汇总输出。 二、Hadoop特点 优点 1、支持超大文件。HDFS存储的文件可以支持TB和PB级别的数据。 2、检测和快速应对硬件故障。数据备份机制,NameNode通过心跳机制来检测Da...

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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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Oracle Database,又名Oracle RDBMS,或简称Oracle。是甲骨文公司的一款关系数据库管理系统。它是在数据库领域一直处于领先地位的产品。可以说Oracle数据库系统是目前世界上流行的关系数据库管理系统,系统可移植性好、使用方便、功能强,适用于各类大、中、小、微机环境。它是一种高效率、可靠性好的、适应高吞吐量的数据库方案。

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Tomcat是Apache 软件基金会(Apache Software Foundation)的Jakarta 项目中的一个核心项目,由Apache、Sun 和其他一些公司及个人共同开发而成。因为Tomcat 技术先进、性能稳定,而且免费,因而深受Java 爱好者的喜爱并得到了部分软件开发商的认可,成为目前比较流行的Web 应用服务器。

Eclipse

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Eclipse 是一个开放源代码的、基于Java的可扩展开发平台。就其本身而言,它只是一个框架和一组服务,用于通过插件组件构建开发环境。幸运的是,Eclipse 附带了一个标准的插件集,包括Java开发工具(Java Development Kit,JDK)。