1.  GFS  分布式文件系统 2.  map-reduce 分布式计算框架 3. bigtable 海量key-value的存储 (开源实现:Hypertable)…

原文:http://shiyanjun.cn/archives/744.html 该论文来自Berkeley实验室,英文标题为:Resilient Distributed Datasets: A Fault-Tolerant Abstraction for In-Memory Cluster Computing.下面的翻译,我是基于科学网翻译基础上进行优化.修改.补充,这篇译文翻译得很不错.在此基础上,我增加了来自英文原文的图和表格数据,以及译文中缺少的未翻译的部分.如果翻译措辞或逻辑有误,欢迎…

转载自:http://shiyanjun.cn/archives/744.html 摘要 本文提出了分布式内存抽象的概念--弹性分布式数据集(RDD,Resilient Distributed Datasets),它具备像MapReduce等数据流模型的容错特性,并且允许开发人员在大型集群上执行基于内存的计算.现有的数据流系统对两种应用的处理并不高效:一是迭代式算法,这在图应用和机器学习领域很常见:二是交互式数据挖掘工具.这两种情况下,将数据保存在内存中能够极大地提高性能.为了有效地实现容错,R…

论文内容: 待整理 参考文献: Spark: Cluster Computing with Working Sets. Matei Zaharia, Mosharaf Chowdhury, Michael J. Franklin, Scott Shenker, Ion Stoica. HotCloud 2010. June 2010. Spark :工作组上的集群计算的框架…

论文内容: 待整理 参考文献: Resilient Distributed Datasets: A Fault-Tolerant Abstraction for In-Memory Cluster Computing. Matei Zaharia, Mosharaf Chowdhury, Tathagata Das, Ankur Dave, Justin Ma, Murphy McCauley, Michael J. Franklin, Scott Shenker, Ion Stoica. NS…

1. 背景 Google的第一代/第二代集群(资源)管理系统被称为Borg,Borg设计细节因零零星星出现在各种文章中而知名,但一直未公开(比如发一篇paper).然而,我们可从腾讯公布的Torca(Torca是google华人老员工朱会灿加入搜搜后,仿照google borg开发的资源管理系统, 链接是:“Torca:Typhoon上的分布式集群调度系统”)设计文档中可猜测一二. 而在近期,Google公布了它的下一代集群管理系统Omega(下载地址)的设计细节.论文中谈到Google经历的三…

一:数据峰值的巨大影响 1. 数据确实不稳定,比如晚上的时候訪问流量特别大 2. 在处理的时候比如GC的时候耽误时间会产生delay延迟 二:Backpressure:数据的反压机制 基本思想:依据上一次计算的Job的一些信息评估来决定下一个Job数据接收的速度. 怎样限制Spark接收数据的速度? Spark Streaming在接收数据的时候必须把当前的数据接收完毕才干接收下一条数据. 源代码解析 RateController: 1. RateController是监听器.继承自Stream…

前言 mongodb支持自动分片,集群自动的切分数据,做负载均衡.避免上面的分片管理难度.mongodb分片是将集合切合成小块,分散到若干片里面,每个片负责所有数据的一部分.这些块对应用程序来说是透明的,不需要知道哪些数据分布到哪些片上,甚至不在乎是否有做过分片,应用程序连接mongos进程,mongos知道数据和片的对应关系,将客户端请求转发到正确的片上,如果请求有了响应,mongos将结果收集起来返回给客户端程序. 分片适用场景: 1)服务器磁盘不够用 2)单个mongod不能满足日益频繁写…

Task为要执行的任务实体类: package com.viewhigh.mdop.bi.test; /** * Created by zzq on 2017/5/11. */ public class Task { private int id; private String name; public int getId() { return id; } public void setId(int id) { this.id = id; } public String getName() {…

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概述 Google的Borg系统是一个集群管理工具,在它上面运行着成千上万的job,这些job来自许许多多不同的应用,并且跨越多个集群,而每个集群又由大量的机器构成. Borg通过组合准入控制,高效的任务打包,超额负载以及基于进程级别性能隔离的机器共享从而实现高利用率.它支持那些高可用的应用,它们的运行时特性能够最小化错误恢复时间,它们的调度策略降低了相关错误发生的可能性.为了简化用户的使用,Borg提供了一个声明工作规范语言,名称服务一体化机制,实时job监控以及一系列用于分析和模拟系统行为的…

原文: http://www.36dsj.com/archives/25042 接上一部分:一共81个,开源大数据处理工具汇总(上),第二部分主要收集整理的内容主要有日志收集系统.消息系统.分布式服务.集群管理.RPC.基础设施.搜索引擎.Iaas和监控管理等大数据开源工具. 日志收集系统 一.Facebook Scribe 贡献者:Facebook 简介:Scribe是Facebook开源的日志收集系统,在Facebook内部已经得到大量的应用.它能够从各种日志源上收集日志,存储到一个中央存储…

作者:大数据女神-诺蓝(微信公号:dashujunvshen).本文是36大数据专稿,转载必须标明来源36大数据. 接上一部分:一共81个,开源大数据处理工具汇总(上),第二部分主要收集整理的内容主要有日志收集系统.消息系统.分布式服务.集群管理.RPC.基础设施.搜索引擎.Iaas和监控管理等大数据开源工具. 日志收集系统 一.Facebook Scribe 贡献者:Facebook 简介:Scribe是Facebook开源的日志收集系统,在Facebook内部已经得到大量的应用.它能够从各种…

前言 关于时下最热的技术潮流,无疑大数据是首当其中最热的一个技术点,关于大数据的概念和方法论铺天盖地的到处宣扬,但其实很多公司或者技术人员也不能详细的讲解其真正的含义或者就没找到能被落地实施的可行性方案,更有很多数据相关的项目比如弄几张报表,写几个T-SQL语句就被冠以“大数据项目”,当然了,时下热门的话题嘛,先把“大数据”帽子扣上,这样才能显示出项目的高大上,得到公司的重视或者高层领导的关注. 首先,关于大数据的概念或者架构一直在各方争议的背景下持续的存在着.目前,关于大数据项目可以真正被落地…

说明:大数据时代,传统运维向大数据运维升级换代很常见,也是个不错的机会.如果想系统学习大数据运维,个人比较推荐通信巨头运维大咖的分享课:https://url.cn/5HIqOOr,主要是实战强.含金量高.专注度高,有6个专题+2个大型项目+腾讯云服务器,真枪实弹传授上千大数据集群运维经验.   课程介绍:   这是专门为IT运维人员设计的高端大数据课程,可能也是目前的 only  one!课程内容从100多份招聘要求中萃取知识点,再邀请几位年薪60W+的大数据运维专家共同商讨打磨而成.传统运维…

一.Spark概述 1.Spark简介 Spark是专为大规模数据处理而设计的,基于内存快速通用,可扩展的集群计算引擎,实现了高效的DAG执行引擎,可以通过基于内存来高效处理数据流,运算速度相比于MapReduce得到了显著的提高. 2.运行结构 Driver 运行Spark的Applicaion中main()函数,会创建SparkContext,SparkContext负责和Cluster-Manager进行通信,并负责申请资源.任务分配和监控等. ClusterManager 负责申请和管理…

一.spark简介 Apache Spark 是专为大规模数据处理而设计的快速通用的计算引擎,Spark 是一种与 hadoop 相似的开源集群计算环境,但是两者之间还存在一些不同之处,这些有用的不同之处使 Spark 在某些工作负载方面表现得更加优越,换句话说,Spark 启用了内存分布数据集,除了能够提供交互式查询外,它还可以优化迭代工作负载. 二.spark编译 为什么cdh提供了spark已经编译好的包,还要自己手工编译?因为从spark某个版本之后,就不再集成hadoop相关的jar包…

Google的大规模集群管理工具Borg 概述 Google的Borg系统是一个集群管理工具,在它上面运行着成千上万的job,这些job来自许许多多不同的应用,并且跨越多个集群,而每个集群又由大量的机器构成. Borg通过组合准入控制,高效的任务打包,超额负载以及基于进程级别性能隔离的机器共享从而实现高利用率.它支持那些高可用的应用,它们的运行时特性能够最小化错误恢复时间,它们的调度策略降低了相关错误发生的可能性.为了简化用户的使用,Borg提供了一个声明工作规范语言,名称服务一体化机制,实时j…

spark集群中的节点可以只处理自身独立数据库里的数据,然后汇总吗? 修改 我将spark搭建在两台机器上,其中一台既是master又是slave,另一台是slave,两台机器上均装有独立的mongodb数据库.我是否可以让它们只统计自身数据库的内容,然后将结果汇总到一台服务器上的数据库里?目前我的代码如下,但是最终只统计了master里的数据,另一个worker没有统计上. val config = new Configuration() //以下代码表示只统计本机数据库上的数据,猜测问题可能…

目录 目录 1.前言 1.1.什么是 Hadoop? 1.1.1.什么是 YARN? 1.2.什么是 Zookeeper? 1.3.什么是 Hbase? 1.4.什么是 Hive 1.5.什么是 Spark? 2.环境准备 2.1.网络配置 2.2.更改 HOSTNAME 2.3.配置 SSH 免密码登录登录 2.4.关闭防火墙 2.7.安装 NTP 3. 下载应用程序及配置环境变量 3.1.创建安装目录 3.2.下载本文中用到的程序 3.3.设置环境变量 4. 安装 Oracle JDK 1.…

  机器学习 101 Mahout 简介 建立一个推荐引擎 使用 Mahout 实现集群 使用 Mahout 实现内容分类 结束语 下载资源 相关主题   在信息时代,公司和个人的成功越来越依赖于迅速有效地将大量数据转化为可操作的信息.无论是每天处理数以千计的个人电子邮件消息,还是从海量博客文章中推测用户的意图,都需要使用一些工具来组织和增强数据. 这其中就蕴含着 机器学习领域以及本文章所介绍项目的前景:Apache Mahout(见 参考资料). 机器学习是人工智能的一个分支,它涉及通过一些技…

如果用户量增加后为了解决吞吐量问题,需要引入集群,在openfire中提供了集群的支持,另外也实现了两个集群插件:hazelcast和clustering.为了了解情况集群的工作原理,我就沿着openfire的源代码进行了分析,也是一次学习的过程.   首先理解集群的一些简单概念 集群的目的是让多个实例像一个实例一样运行,这样就可以通过增长实例来增长计算能力.也就是所谓的分布式计算问题,这其中最为关注的一个特性就是——CAP理论,也就是所谓的一致性.可用性.分区容错性.集群中最核心解决的问题就是…

Hadoop集群的配置(二) 摘要: hadoop集群配置系列文档,是笔者在实验室真机环境实验后整理而得.以便随后工作所需,做以知识整理,另则与博客园朋友分享实验成果,因为笔者在学习初期,也遇到不少问题.但是网上一些文档大多互相抄袭,里面错误百出.笔者结合自学书籍视频等资料,完成这一套配置资料.实验结果和过程经过反复测试无误后方整理出来的.配置过程中,初学者若有实验环境,可以在真机环境下完成,若无条件,可补习下虚拟机与Linux操作系统的基础知识,以及里面对linux常规命令使用,建议读者边配置…

郑昀 创建于2014/10/30 最后更新于2014/10/31   一)选型:Shib+Presto 应用场景:即席查询(Ad-hoc Query) 1.1.即席查询的目标 使用者是产品/运营/销售运营的数据分析师: 要求数据分析师掌握查询SQL查询脚本编写技巧,掌握不同业务的数据存储在不同的数据集市里: 不管他们的计算任务是提交给 数据库 还是 Hadoop,计算时间都可能会很长,不可能在线等待: 所以, 使用者提交了一个计算任务(PIG/SQL/Hive SQL),控制台告知任务已排队,给…

公司的Riak版本是2.0.4,目前已根据CMDB三级业务部署了十几套集群,大部分是跨机房部署.监控采集分为两个大的维度,第一个维度是单机,也就是 「IP:端口」:第二个维度是集群,也就是所有节点指标的统计结果.本文主要介绍采集的指标和采集程序. 一.采集的指标 1.吞吐量指标 1.1 单机 采集方法: /usr/sbin/riak-admin status 指标 功能 node_gets 某节点前一分钟处理的 GET 请求数量,包括该节点上非本地虚拟节点处理的 GET 请求 node_puts…

1.集群 1.1 什么是集群 简单的说,集群(cluster)就是一组计算机,它们作为一个总体向用户提供一组网络资源.这些单个的计算机系统就是集群的节点(node).一个理想的集群是,用户从来不会意识到集群系统底层的节点,在他/她们看来,集群是一个系统,而非多个计算机系统.而且集群系统的管理员能够任意添加和删改集群系统的节点. 1.2 为什么须要集群 集群并非一个全新的概念,事实上早在七十年代计算机厂商和研究机构就開始了对集群系统的研究和开发.因为主要用于科学project计算,所以这些系统并不…

目前,越来越多的网站采用Linux操作系统,提供邮件.Web.文件存储.数据库等服务.也有非常多的公司在企业内部网中利用Linux服务器提供这些服务.随着人们对Linux服务器依赖的加深,对其可靠性.负载能力和计算能力也倍加关注.Linux集群技术应运而生,可以以低廉的成本,很好地满闳嗣堑恼庑┬枰?   Linux竞争力很强的原因之一,是它可以运行于极为普及的PC机上,不需要购买昂贵的专用硬件设备.在几台运行Linux的PC机上,只要加入相应的集群软件,就可以组成具有超强可靠性.负载能力和计算…

1.簇 1.1 何谓集群 简单的说.簇(cluster)是一组计算机.他们,作为一个一般的为客户提供了一套网络资源.该计算机系统是集群中的单个节点(node). 个理想的集群是,用户从来不会意识到集群系统底层的节点,在他/她们看来.集群是一个系统,而非多个计算机系统.而且集群系统的管理员能够任意添加和删改集群系统的节点. 1.2 为什么须要集群 集群并非一个全新的概念,事实上早在七十年代计算机厂商和研究机构就開始了对集群系统的研究和开发. 因为主要用于科学project计算,所以这些系统并不为大…

poptest老李谈分布式与集群   poptest是国内唯一一家培养测试开发工程师的培训机构,以学员能胜任自动化测试,性能测试,测试工具开发等工作为目标.如果对课程感兴趣,请大家咨询qq:908821478,咨询电话010-84505200. 简单说,分布式是以缩短单个任务的执行时间来提升效率的,而集群则是通过提高单位时间内执行的任务数来提升效率. 例如: 如果一个任务由10个子任务组成,每个子任务单独执行需1小时,则在一台服务器上执行改任务需10小时. 采用分布式方案,提供10台服务器,每台…

poptest是国内唯一一家培养测试开发工程师的培训机构,以学员能胜任自动化测试,性能测试,测试工具开发等工作为目标.如果对课程感兴趣,请大家咨询qq:908821478,咨询电话010-84505200. 简单说,分布式是以缩短单个任务的执行时间来提升效率的,而集群则是通过提高单位时间内执行的任务数来提升效率. 例如: 如果一个任务由10个子任务组成,每个子任务单独执行需1小时,则在一台服务器上执行改任务需10小时. 采用分布式方案,提供10台服务器,每台服务器只负责处理一个子任务,不考虑子任…