(只有文字没有图,图请参考http://research.google.com/archive/mapreduce.html) MapReduce: 一种简化的大规模集群数据处理法 翻译:风里来雨里去 原文:MapReduce: Simplified Data Processing on Large Clusters 作者:JeffreyDean and Sanjay Ghemawat 转载请保留以上信息 摘要 MapReduct是一个用于处理与生成大型数据集的编程模型及相关实现.用户分别指定一…

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…

Contents 这篇文章主要针对Docker Swarm和Kubernetes在大规模部署的条件下的3个问题展开讨论.在大规模部署下,它们的性能如何?它们是否可以被批量操作?需要采取何种措施来支持他们的大规模部署和运维? 我们需要使用侧重于用例的基准测试来对所有容器平台进行比较,这样采用者才可以做出正确的决策. 笔者从用户的角度建立了一套测评工具,用普通的方法测试Docker Swarm和Kubernetes.我只评估了通用的功能:容器的启动时间和容器罗列时间. Swarm的性能比Kubern…

一.前言 上一篇中讲述了WebSphere的安装与应用,该版本的WAS一般都用于开发测试(有些小应用生产环境下也会用到),在生产中绝大部份使用的WebSphere Application Server Network Deployment 简称为WASND,可做大规模的集群.本篇中将阐述商业级App Server的大规模集群操作,同时整合IBM Http Server. 二.WASND的安装 下载安装包后解压 看到repository.config就明白应该如何安装了吧? 这个和WebSpher…

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…

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…

关注「开源Linux」,选择"设为星标" 回复「学习」,有我为您特别筛选的学习资料~ Google 发布了基础设施管理工具 VM Manager,可自动维护大型Compute Engine虚拟机集群,VM Manager设计考虑到超大规模基础设施,提供自动化部署工具集. Google 提到,企业将越来越多的工作负载转移到云上,但管理和运行大规模虚拟机集群会非常复杂,特别是对基础设施和运营管理者来说,在云上大规模管理基础设施,其安全性是一大挑战.因此Google开发了VM Manager…

如果想在一台电脑上搭建一个多节点的Hadoop集群,传统的方式是使用多个虚拟机.但这种方式占用的资源比较多,一台笔记本能同时运行的虚拟机的数量是很有限的.这个时候我们可以使用Docker.Docker可以看做是一种轻量级的虚拟机,占用资源少,用起来和传统的虚拟机很像,使用的时候可以类比VMware或VirtualBox.本文不能让你精通Docker,但能让你快速上手,并搭建好这个集群,前提是你对Hadoop和Linux有所了解. 〇.准备工作1.准备Docker宿主机目前Docker只能运行在内…

https://www.codetd.com/article/664330 https://blog.csdn.net/dream_an/article/details/84342770 通过idea开发mapreduce程序并直接run,提交到远程hadoop集群执行mapreduce. 简要流程:本地开发mapreduce程序–>设置yarn 模式 --> 直接本地run–>远程集群执行mapreduce程序: 完整的流程:本地开发mapreduce程序——> 设置yarn模式…

上一篇文章<redis pipeline批量处理提高性能>中我们讲到redis pipeline模式在批量数据处理上带来了很大的性能提升,我们先来回顾一下pipeline的原理,redis client与server之间采用的是请求应答的模式,如下所示: Client: command1 Server: response1 Client: command2 Server: response2 - 在这种情况下,如果要完成10个命令,则需要20次交互才能完成.因此,即使redis处理能力很强,仍…