Apache Spark是一个围绕速度.易用性和复杂分析构建的大数据处理框架,最初在2009年由加州大学伯克利分校的AMPLab开发,并于2010年成为Apache的开源项目之一,与Hadoop和Storm等其他大数据和MapReduce技术相比,Spark有如下优势: Spark提供了一个全面.统一的框架用于管理各种有着不同性质(文本数据.图表数据等)的数据集和数据源(批量数据或实时的流数据)的大数据处理的需求 官方资料介绍Spark可以将Hadoop集群中的应用在内存中的运行速度提升100倍…

Hadoop 和 Spark 的关系 Spark 运算比 Hadoop 的 MapReduce 框架快的原因是因为 Hadoop 在一次 MapReduce 运算之后,会将数据的运算结果从内存写入到磁盘中,第二次 Mapredue 运算时在从磁盘中读取数据,所以其瓶颈在2次运算间的多余 IO 消耗. Spark 则是将数据一直缓存在内存中,直到计算得到最后的结果,再将结果写入到磁盘,所以多次运算的情况下, Spark 是比较快的. 其优化了迭代式工作负载 Hadoop的局限 Spark的改进 抽…

storm 架构与原理 1 storm简介 1.1 storm是什么 如果只用一句话来描述 storm 是什么的话:分布式 && 实时 计算系统.按照作者 Nathan Marz 的说法,storm对于实时计算的意义类似于hadoop对于批处理的意义. Hadoop(大数据分析领域无可争辩的王者)专注于批处理｡这种模型对许多情形(比如为网页建立索引)已经足够,但还存在其他一些使用模型,它们需要来自高度动态的来源的实时信息｡为了解决这个问题,就得借助 Nathan Marz 推出的 stor…

资源管理与调度系统-YARN的基本架构与原理 作者:尹正杰 版权声明:原创作品,谢绝转载!否则将追究法律责任. 为了能够对集群中的资源进行统一管理和调度,Hadoop2.0引入了数据操作系统YARN.YARN的引入大大提高了集群的资源利用率,并降低了集群管理成本. 首先,YARN能够将资源按需分配给各个应用程序,这大大提高了资源利用率,其次,YARN允许各类短作业和长服务混合部署在一个集群中.并提供了容错,资源隔离及负载均衡等方面的支持,这大大简化了作业和服务的部署和管理成本. 一.YARN产生…

1.概述:最近,有一些工程师问我有关HBase的基本架构的问题,其实这个问题仅仅说架构是非常简单,但是需要理解.在这里,我觉得可以用HDFS的架构作为借鉴.(其实像Hadoop生态系统中的大部分组建的架构原理是类似,不信你往下看) 2.介绍架构 (1)HDFS例子 在这里我以我比较熟悉的HDFS分布式文件系统作为一个例子来简单说明一下.首先我对HDFS的架构做一个简单的说明: HDFS分布式文件系统主要三个组建:NameNode和DataNode以及SecondaryNameNode.Namen…

SQL Server AlwaysOn架构及原理 SQL Server2012所支持的AlwaysOn技术集中了故障转移群集.数据库镜像和日志传送三者的优点,但又不相同.故障转移群集的单位是SQL实例,数据库镜像和日志传送的单位是单个用户数据库,而AlwaysOn支持的单位是可用性组,每个组中可以包括一个或者是多个用户数据库.也就是说,一旦发生切换,则可用性组中的所有数据组会作为一个整体进行切换. AlwaysOn底层依然采用Windows 故障转移群集的机制进行监测和转移,因此也需要先建立Wi…

随着移动互联网时代的到来,手机正在逐步替代其他的设备,手机是电话.手机是即时通讯,手机是相机,手机是导航仪,手机是钱包,手机是音乐播放器……. 除此之外,手机还是一个大大的U盘,曾几何时,我们用一根长长的数据线,将手机和电脑连接起来,将电脑上的内容拷贝到手机,或者将手机上的照片上传到电脑.但是,无线Wifi的普及,连接是一个常态,没过多久,我们就会问:“数据线”是什么东东? 没错,爱莲(iLinkIT)软件就是一款借助Wifi网络,实现手机和电脑之间文件传送的软件,可以把你电脑上的文件快速传送到…

6月,汇集当今大数据界精英的Spark Summit 2017盛大召开,Spark作为当今最炙手可热的大数据技术框架,向全世界展示了最新的技术成果.生态体系及未来发展规划. 巨杉作为业内领先的分布式数据库厂商,也是Spark全球的14家发行商之一,受邀在本次大会做了题为"分布式数据库+Spark架构和应用"的分享.巨杉数据库联合创始人.CTO及总架构师也将给大家分享大会的见闻以及这一架构的发展和应用情况. Spark全面进化,扩大生态助力人工智能 随着Spark 2.2 版本的发布,S…

Hbase架构与原理 HBase是一个分布式的.面向列的开源数据库,该技术来源于 Fay Chang所撰写的Google论文"Bigtable:一个结构化数据的分布式存储系统".就像Bigtable利用了Google文件系统(File System)所提供的分布式数据存储一样,HBase在Hadoop之上提供了类似于Bigtable的能力.HBase是Apache的Hadoop项目的子项目.HBase不同于一般的关系数据库,它是一个适合于非结构化数据存储的数据库.另一个不同的是HBas…

万字详解Oracle架构.原理.进程,学会世间再无复杂架构 http://www.itpub.net/2019/04/24/1694/ 里面的图特别好 数据和云 2019-04-24 09:11:59 本文共12880个字,预计阅读需要33分钟. 学习是一个循序渐进的过程,从面到点.从宏观到微观,逐步渗透,各个击破,对于Oracle, 怎么样从宏观上来理解呢?先来看一个图,这个图取自于教材,这个图对于从整体上理解ORACLE 的体系结构组件,非常关键. 首先看张图: 对于一个数据库系统来说,假设…

原文链接:HDFS架构及原理 引言 进入大数据时代,数据集的大小已经超过一台独立物理计算机的存储能力,我们需要对数据进行分区(partition)并存储到若干台单独的计算机上,也就出现了管理网络中跨多台计算机存储的文件系统:分布式文件系统(distributed filesystem).基于hadoop分布式文件系统HDFS(Hadoop Distributed Filesystem)具备高容错.高吞吐量等特性,在大数据和AI时代得以广泛应用. HDFS设计 HDFS设计初衷: 低成本:HDFS…

2019-1-24 Spark 学习 --总体架构 新建 模板 小书匠 1548339392539.jpg 1548339357270.jpg 1548339372461.jpg 1548339345691.jpg 1548339423898.jpg 1548345616793.jpg 1548347241150.jpg --by 凡正(Iamfbz)…

研究一下Spark Hash Shuffle 和 SortShuffle 原理机制研究一下Spark Hash Shuffle 和 SortShuffle 原理机制研究一下Spark Hash Shuffle 和 SortShuffle 原理机制研究一下Spark Hash Shuffle 和 SortShuffle 原理机制研究一下Spark Hash Shuffle 和 SortShuffle 原理机制…

Spark的一大好处就是可以通过增加机器数量并使用集群模式运行,来扩展计算能力.Spark可以在各种各样的集群管理器(Hadoop YARN , Apache Mesos , 还有Spark自带的独立集群管理器)上运行,所以Spark应用既能够适应专用集群,又能用于共享的云计算环境. Spark运行时架构 Spark在分布式环境中的架构如下图: 在分布式环境下,Spark集群采用的是主/从结构.在Spark集群,驱动器节点负责中央协调,调度各个分布式工作节点.执行器节点是工作节点,作为独立的Ja…

    Oracle RAC Oracle Real Application Cluster (RAC,实时应用集群)用来在集群环境下实现多机共享数据库,以保证应用的高可用性:同时可以自动实现并行处理及负载均衡,并能实现数据库在故障时的容错和无断点恢复.它是oracle数据库支持网络计算环境的核心技术.它是oracle数据库支持网络计算环境的核心技术. rac架构和原理" title="Oracle rac架构和原理" width="539" height…

spark集群架构官方文档:http://spark.apache.org/docs/latest/cluster-overview.html 集群架构 我们先看这张图 这张图把spark架构拆分成了两块内容: 1)spark应用程序:即左边的DriverProgram这块; 2)spark 集群:即右边的ClusterManager和另外两个Worker Node; 这样的结构,我们大概可以猜测一下spark是怎么工作的.首先我们会编写一个spark程序,然后启动spark集群,这个spark…

一.Spark streaming Job 架构 SparkStreaming框架会自动启动Job并每隔BatchDuration时间会自动触发Job的调用. Spark Streaming的Job 分为两大类: 每隔BatchInterval时间片就会产生的一个个Job,这里的Job并不是Spark Core中的Job,它只是基于DStreamGraph而生成的RDD的DAG而已:从Java角度讲相当于Runnable接口的实现类,要想运行Job需要将Job提交给JobScheduler,在J…

本节的主要内容: 一.ReceiverTracker的架构设计 二.消息循环系统 三.ReceiverTracker具体实现 Spark Streaming作为Spark Core基础 架构之上的一个应用程序,其中的ReceiverTracker接收到数据之后,具体该怎么进行数据处理呢?看源码ReceiverSupervisorImpl这个类: /** * Concrete implementation of [[org.apache.spark.streaming.receiver.Recei…

atitit.jndi的架构与原理以及资源配置and单元测试实践 1. jndi架构 1 2. jndi实现原理 3 3. jndi资源配置 3 3.1. resin  <database>  节点 3 3.2. tomcat    <resource 标签 4 3.3. 自定义资源 5 4. JNDI测试支持: 5 4.1. D:\workspace\wxb\src\jndi4t.xml 6 4.2. applicationContext.xml 7 4.3. jdbc.propert…

QQ视频直播架构及原理 - tianyu的专栏 - CSDN博客 https://blog.csdn.net/wishfly/article/details/53035342 作者:王宇(腾讯音视频高级架构师) 自我介绍下,毕业以来加入腾讯,一直从事客户端研发,身处互联网公司,踏着互联网的浪潮,一直在浪尖行走,从最早的PC QQ,到移动时代的手Q,再到腾讯物联的嵌入式,以及最近这两年直播领域风起云涌,接下来主要给大家介绍下QQ视频直播的架构及原理. 今天主要给大家介绍三个方面的内容,视频直播的框…

atitit.jndi的架构与原理以及资源配置and单元測试实践 1. jndi架构 1 2. jndi实现原理 3 3. jndi资源配置 3 3.1. resin  <database>  节点 3 3.2. tomcat    <resource 标签 4 3.3. 自己定义资源 5 4. JNDI測试支持: 5 4.1. D:\workspace\wxb\src\jndi4t.xml 6 4.2. applicationContext.xml 7 4.3. jdbc.proper…

Hbase架构与原理 HBase是一个分布式的.面向列的开源数据库,该技术来源于 Fay Chang所撰写的Google论文“Bigtable:一个结构化数据的分布式存储系统”.就像Bigtable利用了Google文件系统(File System)所提供的分布式数据存储一样,HBase在Hadoop之上提供了类似于Bigtable的能力.HBase是Apache的Hadoop项目的子项目.HBase不同于一般的关系数据库,它是一个适合于非结构化数据存储的数据库.另一个不同的是HBase基于列的…

集群架构 SparkContext底层调度模块 Spark集群架构细化…

Tomcat架构与原理 架构图 原理 ①.用户点击网页内容,请求被发送到本机端口8080,被在那里监听的Coyote HTTP/1.1 Connector获得. ②.Connector把该请求交给它所在的Service的Engine来处理,并等待Engine的回应. ③.Engine获得请求localhost/test/index.jsp,匹配所有的虚拟主机Host. ④.Engine匹配到名为localhost的Host(即使匹配不到也把请求交给该Host处理,因为该Host被定义为该Engi…

SpringMVC架构实现原理 一.SpringMVC介绍 Spring mvc是一个基于mvc的web框架.其中核心类是DispatcherServlet,它是一个Servlet,顶层是实现的Servlet接口. Spring mvc是spring框架的一个模块,springmvc和spring无需通过中间整合层进行整合. 二.SpringMVC使用 需要在web.xml中配置DispatcherServlet.并且需要配置spring监听器ContextLoaderListener <?xm…

技术博客--微信小程序的架构与原理 在两个月的微信小程序开发过程中,我曾走了不少弯路,也曾被很多现在看来十分可笑的问题所困扰.这些弯路与困扰,基本上都是由于当时对小程序的架构理解不够充分,对小程序的原理学习不够深入.我在解决这些问题的过程中,不仅学到了很多有意义的.对开发有直接帮助的知识点,更在微信小程序的架构与原理上补了不少课,对于我在微信小程序的设计上大有裨益.在这篇博客中,我将平常学习到的关于微信小程序的架构与原理的知识记录下来,同时记录我在一些功能上的代码实现,这些功能的实现曾经困扰过我…

一.架构原理深度剖析 StreamingContext初始化时,会创建一些内部的关键组件,DStreamGraph,ReceiverTracker,JobGenerator,JobScheduler,DStreamGraph, 我们程序中定义很多DStream,中间用很多操作把这些DStream给串起来,这些DStream之间的依赖关系,就是所谓的DStreamGraph, 然后调用StreamingContext.start()方法: 调用StreamingContext.start()方法的…

摘要:相比MapReduce僵化的Map与Reduce分阶段计算相比,Spark的计算框架更加富有弹性和灵活性,运行性能更佳. 本文分享自华为云社区<Spark架构原理>,作者:JavaEdge. 相比MapReduce僵化的Map与Reduce分阶段计算相比,Spark的计算框架更加富有弹性和灵活性,运行性能更佳. Spark的计算阶段 MapReduce一个应用一次只运行一个map和一个reduce Spark可根据应用的复杂度,分割成更多的计算阶段(stage),组成一个有向无环图DAG…

转载自: http://blog.csdn.net/swing2008/article/details/60869183 转自:http://www.cnblogs.com/tgzhu/p/5818374.html Apache Spark是一个围绕速度.易用性和复杂分析构建的大数据处理框架,最初在2009年由加州大学伯克利分校的AMPLab开发,并于2010年成为Apache的开源项目之一,与Hadoop和Storm等其他大数据和MapReduce技术相比,Spark有如下优势: Spark提…

Apache Spark是一个围绕速度.易用性和复杂分析构建的大数据处理框架,最初在2009年由加州大学伯克利分校的AMPLab开发,并于2010年成为Apache的开源项目之一,与Hadoop和Storm等其他大数据和MapReduce技术相比,Spark有如下优势: Spark提供了一个全面.统一的框架用于管理各种有着不同性质(文本数据.图表数据等)的数据集和数据源(批量数据或实时的流数据)的大数据处理的需求 官方资料介绍Spark可以将Hadoop集群中的应用在内存中的运行速度提升100倍…