转自: http://www.csdn.net/article/2015-06-25/2825056  摘要:Tachyon把内存存储的功能从Spark中分离出来, 使Spark可以更专注计算的本身, 以求通过更细的分工达到更高的执行效率. Tachyon是Spark生态系统内快速崛起的一个新项目. 本质上, Tachyon是个分布式的内存文件系统, 它在减轻Spark内存压力的同时,也赋予了Spark内存快速大量数据读写的能力.Tachyon把内存存储的功能从Spark中分离出来, 使Spar…

摘要:         Tachyon是一种分布式文件系统,能够借助集群计算框架使得数据以内存的速度进行共享.当今的缓存技术优化了read过程,可是,write过程由于须要容错机制,就须要通过网络或者是磁盘进行复制操作.Tachyon通过将"血统"技术引入到存储层进而消除了这个瓶颈.创建一个长期的以"血统机制"为基础的存储系统的关键挑战是失败情况发生的时候及时地进行数据恢复.Tachyon通过引入一种检查点的算法来解决问题,这样的方法保证了恢复过程的有限开销以及通过…

spark1.2.0  tachyon0.5.0 jdk1.7 scala2.10.4 1.装好spark.tachyon.jdk.scala 2.修改spark-env.sh添加Tachyon客户端jar包环境变量 export HADOOP_CLASSPATH=/home/hadoop/tachyon--bin/client/target/tachyon-cli ent--jar-with-dependencies.jar 3.创建一个core-site.xml并配置(本没有,自己创建) <…

[注]该系列文章以及使用到安装包/测试数据 可以在<倾情大奉送--Spark入门实战系列>获取 .Tachyon介绍 1.1 Tachyon简介 随着实时计算的需求日益增多,分布式内存计算也持续升温,怎样将海量数据近乎实时地处理,或者说怎样把离线批处理的速度再提升到一个新的高度是当前研究的重点.近年来,内存的吞吐量成指数倍增长,而磁盘的吞吐量增长缓慢,那么将原有计算框架中文件落地磁盘替换为文件落地内存,也是提高效率的优化点. 目前已经使用基于内存计算的分布式计算框架有:Spark.Impala…

Tachyon编译部署 编译Tachyon 单机部署Tachyon 集群模式部署Tachyon 1.Tachyon编译部署 Tachyon目前的最新发布版为0.7.1,其官方网址为http://tachyon-project.org/.Tachyon文件系统有3种部署方式:单机模式.集群模式和高可用集群模式,集群模式相比于高可用集群模式区别在于多Master节点.下面将介绍单机和集群环境下去安装.配置和使用Tachyon. 1.1 编译Tachyon 1.1.1 下载并上传源代码 第一步   下…

一.Tachyon系统的简介 Tachyon是一个分布式内存文件系统,可以在集群里以访问内存的速度来访问存在tachyon里的文件.把 Tachyon是架构在最底层的分布式文件存储和上层的各种计算框架之间的一种中间件.主要职责是将那些不需要落地到DFS里的文件,落地到分布式内存文 件系统中,来达到共享内存,从而提高效率.同时可以减少内存冗余,GC时间等. 图1-tachyon在大数据中的层次关系 Spark平台以分布式内存计算的模式达到更高的计算性能,在最近引起了业界的广泛关注,其开源社区也十分…

Spark core面试篇03 1.Spark使用parquet文件存储格式能带来哪些好处? 1) 如果说HDFS 是大数据时代分布式文件系统首选标准,那么parquet则是整个大数据时代文件存储格式实时首选标准 2) 速度更快:从使用spark sql操作普通文件CSV和parquet文件速度对比上看,绝大多数情况 会比使用csv等普通文件速度提升10倍左右,在一些普通文件系统无法在spark上成功运行的情况 下,使用parquet很多时候可以成功运行 3) parquet的压缩技术非常稳定出…

Spark Core面试篇01 随着Spark技术在企业中应用越来越广泛,Spark成为大数据开发必须掌握的技能.前期分享了很多关于Spark的学习视频和文章,为了进一步巩固和掌握Spark,在原有spark专刊基础上,新增<Spark面试2000题>专刊,题集包含基础概念.原理.编码开发.性能调优.运维.源代码以及Spark周边生态系统等.部分题集来源于互联网,由梅峰谷志愿者收集和整理,部分题集由梅峰谷志愿者结合生产实际碰到的问题设计出来,希望能给大家带来帮助. 一.简答题 1.Spark…

Apache Spark是一个开源分布式运算框架,最初是由加州大学柏克莱分校AMPLab所开发. Hadoop MapReduce的每一步完成必须将数据序列化写到分布式文件系统导致效率大幅降低.Spark尽可能地在内存上存储中间结果, 极大地提高了计算速度. MapReduce是一路计算的优秀解决方案, 但对于多路计算的问题必须将所有作业都转换为MapReduce模式并串行执行. Spark扩展了MapReduce模型,允许开发者使用有向无环图(DAG)开发复杂的多步数据管道.并且支持跨有向无环…

本教程源于2016年3月出版书籍<Spark原理.机制及应用> ,如有兴趣,请支持正版书籍. 随着互联网为代表的信息技术深度发展,其背后由于历史积累产生了TB.PB甚至EB级数据量,由于传统机器的软硬件不足以支持如此庞大的数据量的存储.管理及分析能力,因而专门应对大数据的分布式处理技术应运而生.如今业界大数据处理的主流平台非Hadoop和Spark莫属,本书主要介绍大数据平台的后起之秀Spark,目的是通过系统学习让读者了解和应用大数据,进而提炼大数据中蕴藏的价值. 本章主要向读者介绍Spar…