前言 GooseFS是由腾讯云推出的一款分布式缓存方案,主要针对包括需要缓存加速的数据湖业务场景,提供基于对象存储COS服务的近计算端数据加速层. GooseFS 基于开源大数据缓存方案 Alluxio 进行设计和研发.相较于开源方案,GooseFS 提供了更多关键特性,稳定性和性能优化:同时深度融合了腾讯云生态,对接了腾讯云TKE.EMR等计算服务,为用户提供开箱即用的能力. 缓存加速和数据本地化GooseFS提供的重要能力之一. GooseFS 可以与计算节点混合部署提高数据本地性,利用高速

http://www.alluxio.org/documentation/v1.0.0/cn/ http://www.winseliu.com/blog/2016/04/15/alluxio-quickstart2/ 关于windows?

一.依赖文件安装 1.1 JDK 参见博文:http://www.cnblogs.com/liugh/p/6623530.html 二.文件准备 2.1 文件名称 alluxio-1.5.0-hadoop-2.7-bin.tar.gz 2.2 下载地址 http://downloads.alluxio.org/downloads/files/1.5.0/alluxio-1.5.0-hadoop-2.7-bin.tar.gz 三.工具准备 3.1 Xshell 一个强大的安全终端模拟软件,它支持S

4月27日,在天府之国,与你共享大数据与Alluxio的技术魅力. 活动介绍 本期技术沙龙将会聚焦在大数据.存储.数据库以及Alluxio应用实践等领域,邀请腾讯技术专家和业界技术专家现场分享关于Alluxio系统的基本原理.大数据系统架构.数据库应用运维.AI计算机视觉技术及落地实践等主题,带来丰富的实战内容和经验交流. 活动流程 13:00 活动签到 14:00 开源大数据存储系统Alluxio的新特性介绍与缓存性能优化 分布式文件系统处于大数据系统中基础地位,在行业大数据应用中发挥着重要作

Alluxio 1.8.1 官方:http://www.alluxio.org/ 一 简介 Open Source Memory Speed Virtual Distributed StorageAlluxio, formerly Tachyon, enables any application to interact with any data from any storage system at memory speed. alluxio是一个开源的拥有内存访问速度的虚拟分布式存储:之前叫T

1. 介绍 2. 实验说明 2.1 实验环境 2.2 实验方法 2.3 实验负载 3. MapReduce on alluxio 3.1 读取10G文件(1G split) 3.2 读取20G文件(1G split) 3.3 读取60G文件(1G split) 3.4 读取60G文件(512MB split) 4. Spark on Alluxio 5. 关于使用alluxio来提升性能的注意点 5.1 alluxio是否以memory speed来进行读写? 5.2 如何使用alluxio提升

转自:http://kaimingwan.com/post/alluxio/spark-on-alluxiohe-mr-on-alluxioce-shi-gai-jin-ban 1. 介绍 2. 准备数据 2.1 清空系统缓存 3. MR测试 3.1 MR without alluxio 3.2 MR with alluxio 3.3 问题补充 4. spark测试 4.1 spark without alluxio 4.2 spark with alluxio 5. 第一阶段实验总结 6. I

1. 介绍 2. 准备工作 2.1 tcpdump 2.2 winshark 2.3 安装iftop 2.4 alluxio网络通信相关的端口 3.iftop 锁定消耗流量最大的端口 4. dump数据 5. winshark中加载看看 1. 介绍 最近在使用alluxio的时候发现了网络流量比较大.我们将MR程序运行在alluxio上,发现即使做好了mapper的data local仍然会存在比较多的异常流量.这部分网络IO会对性能造成比较大的影响.我将按照以下步骤来分析这个alluxio异常

转自:http://kaimingwan.com/post/alluxio/effective-spark-rdds-with-alluxio 1. 介绍 2. 引言 3. Alluxio and Spark RDD Cache 4. 保存RDD 4.1 采用persist() 4.2 采用saveAsTextFile和saveAsObjectFile 5. 读取保存后的RDD 1. 介绍 近期,作者给我推荐了一篇spark on alluxio的文章.原文地址:Effective Spark

在Spark的RDD中引入过lineage这一概念.指的是RDD之间的依赖.而Alluxio则使用lineage来表示文件之间的依赖.在代码层面,指的是fileID之间的依赖. 代码中的注释指出: * A lineage tracks the dependencies imposed by a job, including the input files the job depends on,* and the output files the job generates.内部数据结构: @No

一.文件下载和解压 1)下载地址:http://www.alluxio.org/download 2) 解压命令如下: $ wget http://alluxio.org/downloads/files/1.2.0/alluxio-1.2.0-bin.tar.gz$ tar xvfz alluxio-1.2.0-bin.tar.gz$ cd alluxio-1.2.0 二. 配置文件更改 目前只是基本配置更改: 1) /data/spark/software/alluxio-1.2.0/conf

上周末有幸参加了Alluxio(之前也叫Tachyon),七牛云和示说网举办的Alluxio上海Meetup,之前我并没有在真实应用场景中使用过Alluxio,对其适用的应用场景一直报怀疑态度.自信聆听其创始人的演讲之后,感觉这个项目还挺有意思,对Alluxio简单总结一下: DAL(数据访问层) Alluxio提供了各种文件访问API,包括兼容HDFS的API,Alluxio特有的数据访问API,Rest API和FUSE API,特别是FUSE API,支持POSIX标准的文件访问接口,让很

准备工作 为了运行Alluxio集群在多个机器上,必须部署Alluxio服务到这些机器上.可以下载伴随特定Hadoop版本的二进制AlLxio包,也可以从Alluxio源码中编译. 当从源码中编译时,Alluxio默认是伴随着Apache HDFS的2.2.0版本编译的.为了编译其他的Hadoop版本,需要配置正确的Hadoop选项,在Alluxio安装目录下执行一下命令 mvn install -P<YOUR_HADOOP_PROFILE> -D<HADOOP_VERSION>

介绍 Alluxio(之前名为Tachyon)是世界上第一个以内存为中心的虚拟的分布式存储系统.它统一了数据访问的方式,为上层计算框架和底层存储系统构建了桥梁.应用只需要连接Alluxio即可访问存储在底层任意存储系统中的数据.此外,Alluxio的以内存为中心的架构使得数据的访问速度能比现有常规方案快几个数量级. 在大数据生态系统中,Alluxio介于计算框架(如Apache Spark,Apache MapReduce,Apache HBase,Apache Hive,Apache Flin

下载(pre-build for Hadoop 2.7) http://www.alluxio.org/download` 解压 tar -xvf alluxio-1.3.0-hadoop2.7-bin.tar 生成配置文件 ./bin/alluxio bootstrapConf 10.10.20.204 添加worker 编辑conf/workers文件,将worker的主机名添加到该文件中(worker文件中原来就有localhost),这样就有两个worker了. localhost do

一.概述 Alluxio, formerly Tachyon, enables any application to interact with any data from any storage system at memory speed.From http://www.alluxio.org/ Alluxio,原名为 Tachyon,使任何应用以内存级速度进行文件系统上的数据交换. 二.安装与配置 2.1 解压 tar -xzf alluxio-1.4.0-bin.tar.gz cd al

Spark是一个分布式内存计算框架,可部署在YARN或者MESOS管理的分布式系统中(Fully Distributed),也可以以Pseudo Distributed方式部署在单个机器上面,还可以以Standalone方式部署在单个机器上面.运行Spark的方式有interactive和submit方式.本文中所有的操作都是以interactive方式操作以Standalone方式部署的Spark.具体的部署方式,请参考Hadoop Ecosystem. Alluxio是基于内存的分布式文件管

下载(pre-build for Hadoop 2.7) http://www.alluxio.org/download` 解压 tar -xvf alluxio-1.3.0-hadoop2.7-bin.tar 生成配置文件 ./bin/alluxio bootstrapConf localhost 格式化 ./bin/alluxio format 启动 ./bin/alluxio-start.sh local 停止 ./bin/alluxio-stop.sh all 访问控制台 http://

Alluxio的前身为Tachyon.Alluxio是一个基于内存的分布式文件系统:Alluxio以内存为中心设计,他处在诸如Amazon S3. Apache HDFS 或 OpenStack Swift存储系统和计算框架应用Apache Spark 或Hadoop MapReduce中间,它是架构在底层分布式文件系统和上层分布式计算框架之间的一个中间件. 对上层应用来讲.Alluxio是一个管理数据訪问和高速存储的中间层,对底层存储而言.Alluxio消除了大数据业务和存储系统依赖和鸿沟,

层次化存储-特性介绍: https://www.alluxio.org/docs/1.6/cn/Tiered-Storage-on-Alluxio.html 引入分层存储后,Alluxio管理的数据块不只在内存中,可存放于任何可用的存储层.Alluxio使用分配策略和回收策略管理块的存放和移动.Alluxio根据I/O性能的高低从上到下配置存储层.因此,这种配置策略决定了最顶层存储是MEM,然后是SSD,最后是HDD. 可以配置多个存储目录,不同的存储介质 一个存储层至少有一个存储目录.目录是A

netty简介 Netty是 一个异步事件驱动的网络应用程序框架,用于快速开发可维护的高性能协议服务器和客户端.   netty作为alluxio中重要的通讯组件 在常见的客户端上传,下载中,都会有netty的参与 关于这个图,可以看上篇文章的介绍: https://www.cnblogs.com/victor2302/p/10490253.html     netty作为alluxio交互重要的组件,扮演者重要的角色: 解耦ufs和worker缓存的功能 解耦 BlockHandler和 Sh