YARN与MRv1的对比 转载请注明出处:http://www.cnblogs.com/BYRans/ Hadoop 1.0存在的问题 由于Hadoop 1.0的良好特性,Hadoop 1.0被应用到了各行各业.但是Hadoop的最初设计是为了用于搜索引擎业务(如Yahoo.Google等公司),其最初的设计中存在的一些问题逐渐凸现出来.主要存在以下几个方面: 存在单点故障,影响可扩展性和稳定性 Hadoop 1.0中HDFS的NameNode和MapReduce的JobTracker设计为单一

title: PySpark SQL 相关知识介绍 summary: 关键词:大数据 Hadoop Hive Pig Kafka Spark PySpark SQL 集群管理器 PostgreSQL MongoDB Cassandra date: 2019-06-06 13:56 urlname: 2019060601 categories: 大数据 tags: PySpark 大数据 img: /medias/featureimages/9.jpg author: foochane toc:

闲来无事,在本地搭建几台虚拟机,准备配一个mysql读写分离的主从配置,版本选用最新版的,mysql.5.6.28 版本,本处使用源码安装(鄙人一向喜欢源码安装,因为centos中鄙人不知道yum安装怎么指定安装目录,还有怎么指定各种配置,不过有些依赖的库之类的反正鄙人不直接用,使用源码安装到时还得指定安装目录,而且有时各种不匹配也是醉了) 安装环境:Centos 6.4 Mysql版本: 主从都使用MySQL5.6.28 机器情况:使用三台,分别为centos1/centos3/centos4

一.开篇题外话 我经常会在博客园逛来逛去,看过很多大牛们的Blog,我很少在这块技术天地活动,之前有发表过几篇日志,好像大部分是和电商有关,作为一个多年的开发人员,很少在这里分享,之前一直在CSDN上活动,因为我的Blog在那上边的排名1000多名,我想好好维护好CSDN,但是我发现越来越多的同行们都转战博客园.所以我也跟风来到此块宝地,我来了,你在哪? 二.分离的优点 1.松耦合:耦合是指一个系统的组件之间的相关程度.越少的组件相互依赖,那么这个系统的重用性和灵活性就越好. 2.更好的团队分工

版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载. 本节目标:        学习platform机制,如何实现驱动层分离 1.先来看看我们之前分析输入子系统的分层概念,如下图所示: 如上图所示,分层就是将一个复杂的工作分成了4层, 分而做之,降低难度,每一层专注于自己的事情, 系统只将其中的核心层和事件处理层写好了,所以我们只需要来写驱动层即可,接下来我们来分析platform机制以及分离概念 2.分离概念 优点: 将所有设备挂接到一个虚拟的总线上,方便sysfs节点和设备电源的管理 使得驱

为什么需要读写分离 当项目越来越大和并发越来大的情况下,单个数据库服务器的压力肯定也是越来越大,最终演变成数据库成为性能的瓶颈,而且当数据越来越多时,查询也更加耗费时间,当然数据库数据过大时,可以采用数据库分库分表,同时数据库压力过大时,也可以采用Redis等缓存技术来降低压力,但是任何一种技术都不是万金油,很多时候都是通过多种技术搭配使用,而本文主要就是介绍通过读写分离来加快数据库读取速度 实现方式 读写分离实现的方式有多种,但是多种都需要配置数据库的主从复制,当然也许是有不需要配置的,只是我

一.为什么需要前后端分离 1.1什么是前后端分离  前后端分离这个词刚在毕业(15年)那会就听说过,但是直到17年前都没有接触过前后端分离的项目.怎么理解前后端分离?直观的感觉就是前后端分开去做,即功能和职责上的一种划分,前端负责页面的渲染,部分页面交互的逻辑,然后通过网络请求与后端进行数据的交互:后端则着重关注业务逻辑的处理,直接操控数据库. 1.2前后端未分离前(1)jsp + servlet 开发模式: JSP页面:负责视图层的渲染及交互,内部可以嵌入java 代码,在某些场景下开发起来比

严格来说,控制面与数据面分离并不是SDN的专利.从一个chassis角度看,传统路由器其实控制面和转发面也是分离的.Route-enginee和line card分别负责控制面板和转发面.但是传统网络的控制面和转发面并不分离,控制面都是reside每个设备之中,每个设备独立控制行为.而SDN做的恰恰是,把整个网络的控制面抽象出来,白壳只做转发.有点类似,把网络中所有路由器RE干的事情都集中在到一个控制器来做,路由器的线卡继续待在原地负责转发,退化成白壳. 就像导航软件对于交通的知道决策一样,导航

参考资料:猿天地  https://mp.weixin.qq.com/s/kp2lJHpTMz4bDWkJYjVbOQ  作者:尹吉欢 技术选型:SpringBoot + Sharding-JDBC + MyBatis 使用Sharding-JDBC配置读写分离,优点在于数据源完全有Sharding托管,写操作自动执行master库,读操作自动执行slave库.不需要程序员在程序中关注这个实现了. 1. 核心jar包 <parent> <groupId>org.springfram

[作者] 许金柱,携程资深DBA,专注于分布式数据库研究及运维. 台枫,携程高级DBA,主要负责MySQL和OceanBase的运维. [前言]    读写分离,是一种将数据库的查询操作和写入操作分离的方案,目的是为了降低读写操作的相互影响并提升资源利用率.在携程,读写分离的应用场景非常普及,只读的业务场景主要包括线上业务的读请求.缓存的拉取,大数据ETL取数等.    OceanBase 数据库天然支持读写分离的功能,即通过 OBProxy 代理服务和OBServer的配置修改即可实现业务的读

以前在Hadoop 1.0中JobTracker主要完成两项功能:资源的管理和作业控制.在集群规模过大的场景下,JobTracker 存在以下不足: 1)JobTracker 单点故障. 2)JobTracker 承受的访问压力大,影响系统的扩展性. 3)不支持MapReduce之外的计算框架,比如Storm.Spa rk.Flink 因此在YARN的设计中,资源的管理和作业控制是分离开的.取代JobTracker的是ResourceManager.ApplicationMaster两个部分.

产生背景 直接源于MRv1在几个方面的缺陷 扩展性受限(NameNode,JobTracker设计为单一节点,内存容量有限) 单点故障 难以支持MR之外的计算 slot数目无法动态修改,Map slot,Reduce slot不能共享      优点: 将资源管理和作业控制分离,减小JobTracker压力 能够支持不同的计算框架 资源管理更加合理     缺点: 各个应用无法感知集群整体资源的使用情况,只能等待上层调度推送信息. 资源分配采用轮询.ResourceOffer机制(mesos),

一.引言 时间到了2019年,数据库也发展到了一个新的拐点,有三个明显的趋势: 越来越多的数据库会做云原生(CloudNative),会不断利用新的硬件及云本身的优势打造CloudNative数据库,国内以阿里云的Cloud HBase.POLARDB为代表,此块文章会有一定的引述,但不是本文的重点. NoSQL正在解决BigData领域的问题.根据Forrester NoSQL的报告,BigData NoSQL是提供 存储.计算处理.支持水平扩展.Schemaless以及灵活的数据模型,特别提

Hadoop2相比较于Hadoop1.x来说,HDFS的架构与MapReduce的都有较大的变化,且速度上和可用性上都有了很大的提高,Hadoop2中有两个重要的变更: (1)HDFS的NameNode可以以集群的方式布署,增强了NameNodes的水平扩展能力和高可用性,分别是:HDFS Federation与HA: (2)MapReduce将JobTracker中的资源管理及任务生命周期管理(包括定时触发及监控),拆分成两个独立的组件,并更名为YARN(Yet Another Resourc

mapreduce 2 思想架构 mr2解决了mr1的jobTracker的单点颈瓶问题,这个问题会影响hadoop的扩展性,集群的可靠性,mr1中jobTracker负责集群作业的分发,管理,调度,同时还必须和集群中所有的节点保持通信,了解集群的资源情况和运行的状态,所以jobTracker就负担的太多了,而TaskTracker就只负责作业运行,所以jobTracker的工作太过于沉重. mr2中将资源管理和作业管理拆开,全局资源管理器(resourceManager)负责整个集群的资源管理

单例模式(Singleton),保证一个类仅有一个实例,并提供一个访问它的全局访问点.   使用场景:在一个系统中,要求一个类有且仅有一个对象,如果出现多个对象就会出现"不良反映",可以使用单例模式.例如:在计算机系统中,线程池.缓存.日志对象.web计数器等 常被设计成单例.这些应用都或多或少具有资源管理器的功能.   优点: (1)单例模式在内存中只有一个实例,减少了内存开支,特别是一个对象需要频繁地创建.销毁时,而且创建或销毁时性能又无法优化, 单例模式的优势就非常明显. (2)

Hadamard Transform 在1/2,1/4像素运动估计这一阶段中,对于像素残差,可以选择采用哈达玛变换来代替离散余弦变换进行高低频的分离. 优点:哈达玛矩阵全是+1,-1,因此只需要进行加减法就可以得到变换结果,比离散余弦变换更高效 缺点:高低频分离效果没有离散余弦变换好,原始数据越是均匀分布,经转换后的数据越集中于边角,反之集中力越差 在采用了哈达玛变换的情况,为了达到更精确的估计效果,计算像素残差的SAD需要更变为SATD,即对像素残差进行哈达玛矩阵变换后得到的矩阵元素的绝对值之

1. 功能需求 使用TemplatePart实现上篇文章的两个需求(Header为空时隐藏HeaderContentPresenter,鼠标没有放在控件上时HeaderContentPresent半透明),虽然功能已经实现,但这样实现的话基本上也就别想扩展了.譬如开发者做不到通过继承或修改ControlTemplate实现如下功能: 半透明时的Opacity不是0.7,而是0.5. 半透明和不透明之前切换时有渐变动画. 当然也并不是不可以用代码实现这些需求,只是会复杂很多.大部分的开发者都是对C

前言 作为一个数据库,作为数据库中的一张表,随着用户的增多随着时间的推移,总有一天,数据量会大到一个难以处理的地步.这时仅仅一张表的数据就已经超过了千万,无论是查询还是修改,对于它的操作都会很耗时,这时就需要进行数据库切分的操作了. MyBatis实现分表最简单步骤 既然文章的标题都这么写了,不如直接上干货来的比较实际,我们就先来看看如何实现最简单的分表. 1.我们模拟用户表数据量超过千万(虽然实际不太可能) 2.用户表原来的名字叫做user_tab,我们切分为user_tab_0和user_t

需求缘起 大部分互联网的业务都是"读多写少"的场景,数据库层面,读性能往往成为瓶颈.如下图:业界通常采用"一主多从,读写分离,冗余多个读库"的数据库架构来提升数据库的读性能. 这种架构的一个潜在缺点是,业务方有可能读取到并不是最新的旧数据: (1)系统先对DB-master进行了一个写操作,写主库 (2)很短的时间内并发进行了一个读操作,读从库,此时主从同步没有完成,故读取到了一个旧数据 (3)主从同步完成 有没有办法解决或者缓解这类"由于主从延时导致读取