一.简介 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,来扩展程序的计算能力.好在编写用于在集群上并行执行的 Spark 应用所使用的 API 跟本地单机模式下的完全一样.也就是说,你可以在小数据集上利用本地模式快速开发并验证你的应用,然后无需修改代码就可以在大规模集群上运行. 首先介绍分布式 Spark 应用的运行环境架构,然后讨论在集群上运行 Spark 应用时的一些配置项.Spark 可以在各种各样的集群管理器(Hadoop YARN.Apache Mesos,还有Sp

作者 | 柳密 阿里巴巴阿里云智能 ** 本文整理自<Serverless 技术公开课>,关注"Serverless"公众号,回复"入门",即可获取 Serverless 系列文章 PPT. 导读:本节课主要介绍如何在 Serverless Kubernetes 集群中低成本运行 Spark 数据计算.首先简单介绍下阿里云 Serverless Kubernetes 和 弹性容器实例 ECI 这两款产品:然后介绍 Spark on Kubernetes:

EhCache 缓存系统简介 EhCache 是一个纯 Java 的进程内缓存框架,具有快速.精干等特点,是 Hibernate 中默认的 CacheProvider. 下图是 EhCache 在应用程序中的位置: 图 1. EhCache 应用架构图 EhCache 的主要特性有: 快速: 简单: 多种缓存策略: 缓存数据有两级:内存和磁盘,因此无需担心容量问题: 缓存数据会在虚拟机重启的过程中写入磁盘: 可以通过 RMI.可插入 API 等方式进行分布式缓存: 具有缓存和缓存管理器的侦听接口

备注:本文摘抄于张晓明<大话Oracle RAC:集群 高可用性 备份与恢复> 因为集群环境需要多个计算机协同工作,要达到理想状态,必须要考虑在集群环境下面临的新挑战. 1.并发控制 在集群环境中,关键数据通常是并发存放的,比如放在共享磁盘上.而集群内各个成员的生身份是对等的,所有节点对数据有相同的访问权利.这时就必须有某种机制能够控制节点对数据的访问. 在Oracle rac中,是利用DLM (Distribute Look Management)机制来进行多个实例间的并发控制. 2.健忘症

简介: EhCache 是一个纯 Java 的进程内缓存框架,具有快速.精干等特点,是 Hibernate 中默认的 CacheProvider.本文充分的介绍了 EhCache 缓存系统对集群环境的支持以及使用方法. EhCache 缓存系统简介 EhCache 是一个纯 Java 的进程内缓存框架,具有快速.精干等特点,是 Hibernate 中默认的 CacheProvider. 下图是 EhCache 在应用程序中的位置: 图 1. EhCache 应用架构图 EhCache 的主要特性

http://www.ibm.com/developerworks/cn/websphere/library/techarticles/1012_dingsj_wascluster/1012_dingsj_wascluster.html 引言 随着电子商务的发展,J2EE 应用越来越广泛.当用户在页面之间跳转的时候大多数 J2EE 应用都需要保持用户的相关会话信息.HTTP session 是实现这一需求的常用方案.IBM Websphere Application Server V7 集群环境

RMI 是 Java 的一种远程方法调用技术,是一种点对点的基于 Java 对象的通讯方式.EhCache 从 1.2 版本开始就支持 RMI 方式的缓存集群.在集群环境中 EhCache 所有缓存对象的键和值都必须是可序列化的,也就是必须实现 java.io.Serializable 接口,这点在其它集群方式下也是需要遵守的. 采用 RMI 集群模式时,集群中的每个节点都是对等关系,并不存在主节点或者从节点的概念,因此节点间必须有一个机制能够互相认识对方,必须知道其它节点的信息,包括主机地址.

在前面我们已经准备了三台服务器,并做好初始化,配置好jdk与免密登录等.并且已经安装好了hadoop集群. 如果还没有配置好的,参考我前面两篇博客: Spark集群环境搭建--服务器环境初始化:https://www.cnblogs.com/doublexi/p/15623436.html Spark集群环境搭建--Hadoop集群环境搭建:https://www.cnblogs.com/doublexi/p/15624246.html 集群规划: 搭建Spark集群 1.下载: 官网地址:ht

在网站使用nginx+php做负载均衡情况下,同一个IP访问同一个页面会被分配到不同的服务器上,如果session不同步的话,就会出现很多问题,比如说最常见的登录状态. 下面罗列几种nginx负载均衡中session同步的方式 1)不使用session,换用cookiesession是存放在服务器端的,cookie是存放在客户端的,我们可以把用户访问页面产生的session放到cookie里面,就是以cookie为中转站.你访问web服务器A,产生了session然后把它放到cookie里面,当

1.分布式环境的Hadoop提交作业方式与本地安装的Hadoop作业提交方式相似,但有两点不同: 1)作业输入输出都存储在HDFS 2)本地Hadoop提交作业时将作业放在本地JVM执行,而分布式集群将作业提交给JobTracker,并且使用分布式集群中的节点执行该作业. 2.运行步骤 1)./hadoop fs -mkdir /data/  (这一步开始踩坑--)   (关于这个坑,jps 查看发现namenode没起来,查看/opt/hadoopxxxx/logs的namenode日志发现n

在网站使用nginx+php做负载均衡情况下,同一个IP访问同一个页面会被分配到不同的服务器上,如果session不同步的话,就会出现很多问题,比如说最常见的登录状态. 下面罗列几种nginx负载均衡中session同步的方式 1)不使用session,换用cookiesession是存放在服务器端的,cookie是存放在客户端的,我们可以把用户访问页面产生的session放到cookie里面,就是以cookie为中转站.你访问web服务器A,产生了session然后把它放到cookie里面,当

EhCache 分布式缓存/缓存集群  EhCache提供了很多种解决方案 这里只介绍一种最常用而且简单的RMI方式分布式缓存决绝方案 Automatic Peer Discovery 自动成员发现方式 自动的发现方式用TCP广播机制来确定和维持一个广播组.它只需要一个简单的配置可以自动的在组中添加和移除成员.在集群中也不需要什么优化服务器的知识,这是默认推荐的. 成员每秒向群组发送一个"心跳".如果一个成员 5秒种都没有发出信号它将被群组移除.如果一个新的成员发送了一个"心

一.Flink概述 1.基础简介 Flink是一个框架和分布式处理引擎,用于对无界和有界数据流进行有状态计算.Flink被设计在所有常见的集群环境中运行,以内存执行速度和任意规模来执行计算.主要特性包括:批流一体化.精密的状态管理.事件时间支持以及精确一次的状态一致性保障等.Flink不仅可以运行在包括YARN.Mesos.Kubernetes在内的多种资源管理框架上,还支持在裸机集群上独立部署.在启用高可用选项的情况下,它不存在单点失效问题. 这里要说明两个概念: 边界:无边界和有边界数据流,

最近做了一个spring boot 整合 quartz  实现 动态定时任务配置,在集群环境下运行的 任务.能够对定时任务,动态的进行增删改查,界面效果图如下: 1. 在项目中引入jar 2. 将需要的表导入数据库 官网上有不同数据库的脚本,找到对应的,导入即可 3. java 代码 将quartz 的相关配置文件,配置为暴露bean,方便后期引用. 有一处关键的地方,就是注入spring 上下文,这是一个坑. 如果,不注入spring 上下文,那么新添加的定时任务job,是新new 的一个线程

CAS Client集群环境的Session问题及解决方案  程序猿讲故事  2016-05-20  原文 [原创申明:文章为原创,欢迎非盈利性转载,但转载必须注明来源] 之前写过一篇文章,介绍单点登录的基本原理.这篇文章重点介绍开源单点登录系统CAS的登录和注销的实现方法.并结合实际工作中碰到的问题,探讨在集群环境中应用单点登录可能会面临的问题.这篇文章在上一篇的基础上,增加了第四部分,最终的解决方案. 1 单点登录的过程 为了描述方便,假设有如下一个单点登录系统.一套CASServer,两套

一.kafka基础介绍 Kafka是最初由Linkedin公司开发,是一个分布式.支持分区的(partition).多副本的(replica),基于zookeeper协调的分布式消息系统,它的最大的特性就是可以实时的处理大量数据以满足各种需求场景:比如基于hadoop的批处理系统.低延迟的实时系统.storm/Spark流式处理引擎,web/nginx日志.访问日志,消息服务等等,用scala语言编写,Linkedin于2010年贡献给了Apache基金会并成为顶级开源 项目. kafka是一种

在很多应用场景中都会出现在系统中需要某类Actor的唯一实例(only instance).这个实例在集群环境中可能在任何一个节点上,但保证它是唯一的.Akka的Cluster-Singleton提供对这种Singleton Actor模式的支持,能做到当这个实例所在节点出现问题需要脱离集群时自动在另一个节点上构建一个同样的Actor,并重新转交控制.当然,由于涉及了一个新构建的Actor,内部状态会在这个过程中丢失.Single-Actor的主要应用包括某种对外部只能支持一个接入的程序接口,或

集群环境可能出现的问题 在上一篇博客我们介绍了如何在自己的项目中从无到有的添加了Quartz定时调度引擎,其实就是一个Quartz 和Spring的整合过程,很容易实现,但是我们现在企业中项目通常都是部署在集群环境中的,这样我们之前的定时调度就会出现问题了,因为我们的定时任务都加载在内存中的,每个集群节点中的调度器都会去执行,这就会存在重复执行和资源竞争的问题,那么如何来解决这样的问题呢,往下面看吧... 解决方案 在一般的企业中解决类似的问题一般都是在一个note上部署Quartz其他note

集群环境可能出现的问题 在上一篇博客我们介绍了如何在自己的项目中从无到有的添加了Quartz定时调度引擎,其实就是一个Quartz 和Spring的整合过程,很容易实现,但是我们现在企业中项目通常都是部署在集群环境中的,这样我们之前的定时调度就会出现问题了,因为我们的定时任务都加载在内存中的,每个集群节点中的调度器都会去执行,这就会存在重复执行和资源竞争的问题,那么如何来解决这样的问题呢,往下面看吧... 解决方案 在一般的企业中解决类似的问题一般都是在一个note上部署Quartz其他note

gRPC Streaming的操作对象由服务端和客户端组成.在一个包含了多个不同服务的集群环境中可能需要从一个服务里调用另一个服务端提供的服务.这时调用服务端又成为了提供服务端的客户端了(服务消费端).那么如果我们用streaming形式来提交服务需求及获取计算结果就是以一个服务端为Source另一个服务端为通过式passthrough Flow的stream运算了.讲详细点就是请求方用需求构建Source,以连接Flow的方式把需求传递给服务提供方.服务提供方在Flow内部对需求进行处理后再把

一. 对hadoop eclipse plugin认识不足 http://zy19982004.iteye.com/blog/2024467曾经说到我最hadoop eclipse plugin作用的认识.但事实上我犯了一个错误,Win7 Eclipse里的MyWordCount程序一直在本地运行,没有提交到集群环境上运行(查看192.168.1.200:50030)没有这个Job.运行方式分为两种,右键Run As Java Application Run on Hadoop 如果说Run A