转自:http://blog.csdn.net/u014252240/article/details/41810849  发布人:南京大学PASA大数据实验室顾荣 1. Tachyon是什么 Tachyon(/'tæki:ˌɒn/ 意为超光速粒子)是以内存为中心的分布式文件系统,拥有高性能和容错能力,能够为集群框架(如Spark.MapReduce)提供可靠的内存级速度的文件共享服务.Tachyon诞生于UC Berkeley的AMPLab,由该实验室的李浩源童鞋初创.2012年12月,Tach…

[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…

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…

此文于2015 年 8 月 10 日发布 Tachyon 是什么 Tachyon 是 AMPLab 开发的一款内存分布式文件系统.它介于计算层和存储层之间,可以简单的理解为存储层在内存内的一个 Cache 系统.同 Spark 和 Hadoop 一样,Tachyon 是完全开源的,并且也是一个以 JVM 为 base 的系统.目前 Tachyon 的最新版本是 0.7.0,同时也在快速的开发新功能.Tachyon 和 Spark 都是出自于 AMPlab,所以不难想象为什么 Tachyon 成为…

UCBerkeley研发的Tachyon(超光子['tækiːˌɒn],名字要不要这么太嚣张啊:)是一款为各种集群并发计算框架提供内存数据管理的平台,也可以说是一种内存式的文件系统吧.如下图,它就处于这样一个层次:在现有存储系统如HDFS之上,在Spark,MapReduce,Impala等各种计算框架之下. 为什么要有这么一个框架呢?MapReduce就不说了,但像Spark这种内存计算框架,为什么还需要再加一层内存管理的文件系统?因为像Spark这种,框架其实只提供了强大的内存计算能力,但未…

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…

1. Spark中的基本概念 Application:基于Spark的用户程序,包含了一个driver program和集群中多个executor. Driver Program:运行Application的main()函数并创建SparkContext.通常SparkContext代表driver program. Executor:为某Application运行在worker node上的一个进程.该进程负责运行Task,并负责将数据存在内存或者磁盘 上.每个Application都有自己独…

Alluxio : 开源分布式内存文件系统 Alluxio is a memory speed virtual distributed storage system.Alluxio是一个开源的基于内存的分布式存储系统,现在成为开源社区中成长最快的大数据开源项目之一. 公司简介: 由项目的创建者李浩源以及来自UC Berkeley, Google, CMU, Palantir, Stanford, Yahoo等不同公司和学校的项目核心开发者组成. 完成750万 dollars 的A轮融资,由And…

<深入理解Spark:核心思想与源码分析>一书前言的内容请看链接<深入理解SPARK:核心思想与源码分析>一书正式出版上市 <深入理解Spark:核心思想与源码分析>一书第一章的内容请看链接<第1章 环境准备> <深入理解Spark:核心思想与源码分析>一书第二章的内容请看链接<第2章 SPARK设计理念与基本架构> <深入理解Spark:核心思想与源码分析>一书第三章第一部分的内容请看链接<深入理解Spark:核心…

Tachyon是一个分布式内存文件系统,可以理解为内存中的HDFS. 为了提供更高的性能,将数据存储剥离Java Heap. 用户可以基于Tachyon实现RDD或者文件的跨应用共享,并提供高容错机制,保证数据的可靠性.…

最近工作用到Spark,这里记一些自己接触到的Spark基本概念和知识. 本文链接:https://www.cnblogs.com/hhelibeb/p/10288915.html 名词 RDD:在高层,每个Spark应用包含一个driver程序,它运行用户的主函数,在集群上执行不同的并行作业.Spark中提供的主要抽象是弹性分布式数据集(resilient distributed dataset, RDD),它是分布在集群节点中的已分区的元素集合,可以被并行处理.RDD从Hadoop文件系统中…

Spark 介绍(基于内存计算的大数据并行计算框架)  Hadoop与Spark 行业广泛使用Hadoop来分析他们的数据集.原因是Hadoop框架基于一个简单的编程模型(MapReduce),它支持可扩展,灵活,容错和成本有效的计算解决方案.这里,主要关注的是在处理大型数据集时在查询之间的等待时间和运行程序的等待时间方面保持速度.Spark由Apache Software Foundation引入,用于加速Hadoop计算软件过程.对于一个普遍的信念,Spark不是Hadoop的修改版本,并不…

Spark中的对象 Spark的Conf,极简化的场景,可以设置一个空conf给sparkContext,在执行spark-submit的时候,系统会默认给sparkContext赋一个SparkConf: Application是顶级的,每个spark-submit就是一个application:官网说明:User program built on Spark. Consists of a driver program and executors on the cluster. 每个actio…

<深入理解Spark:核心思想与源代码分析>一书前言的内容请看链接<深入理解SPARK:核心思想与源代码分析>一书正式出版上市 <深入理解Spark:核心思想与源代码分析>一书第一章的内容请看链接<第1章 环境准备> <深入理解Spark:核心思想与源代码分析>一书第二章的内容请看链接<第2章 SPARK设计理念与基本架构> <深入理解Spark:核心思想与源代码分析>一书第三章第一部分的内容请看链接<深入理解Spa…

1. 调度策略 TaskScheduler会先把DAGScheduler给过来的TaskSet封装成TaskSetManager扔到任务队列里,然后再从任务队列里按照一定的规则把它们取出来在SchedulerBackend给过来的Executor上运行.这个调度过程实际上还是比较粗粒度的,是面向TaskSetManager的. TaskScheduler是以树的方式来管理任务队列,树中的节点类型为Schdulable,叶子节点为TaskSetManager,非叶子节点为Pool,它们之间的继承关…

0. 零碎概念 (1) 这个有点疑惑,有可能是错误的. (2) 此处就算地址写错了也不会报错,因为此操作只是读取数据的操作(元数据),表示从此地址读取数据但并没有进行读取数据的操作 (3)分区(有时间看HaDoopRDD这个方法的源码,用来计算分区数量的) 物理切片:实际将数据切分开,即以前的将数据分块(每个数据块的存储地址不一样),hdfs中每个分块的大小为128m 逻辑切片:指的是读取数据的时候,将一个数据逻辑上分成多块(这个数据在地址上并没有分开),即以偏移量的形式划分(各个Task从某个…

系统优化是一项复杂.繁琐.长期的工作,优化前需要监测.采集.测试.评估,优化后也需要测试.采集.评估.监测,而且是一个长期和持续的过程,不 是说现在优化了,测试了,以后就可以一劳永逸了,也不是说书本上的优化就适合眼下正在运行的系统,不同的系统.不同的硬件.不同的应用优化的重点也不同. 优化的方法也不同.优化的参数也不同.性能监测是系统优化过程中重要的一环,如果没有监测.不清楚性能瓶颈在哪里,怎么优化呢?所以找到性能 瓶颈是性能监测的目的,也是系统优化的关键.系统由若干子系统构成,通常修改一个子系…

spark中,不论spark-shell还是spark-submit,都可以设置memory大小,但是有的同学会发现有两个memory可以设置.分别是driver memory 和executor memory. 从名字上大概可以猜出大概.具体就是说driver memory并不是master分配了多少内存,而是管理多少内存.换言之就是为当前应用分配了多少内存. executor memory是每个节点上占用的内存.每一个节点可使用内存. 单独设置其中一个,集群仍能正常启动. 实际应用中,初步感…

内存文件系统使用及示例:ramdisk, ramfs, tmpfs 第一部分在Linux中可以将一部分内存mount为分区来使用,通常称之为RamDisk. RamDisk有三种实现方式: 第一种就是传统意义上的,可以格式化,然后加载. 这在Linux内核2.0/2.2就已经支持,其不足之处是大小固定,之后不能改变. 为了能够使用Ramdisk,我们在编译内核时须将block device中的Ramdisk支持选上,它下面还有两个选项,一个是设定Ramdisk的大小,默认是4096k:另一个是i…

自己最近在搞一些内核以及根文件系统的移植,就涉及到了需要在内核中增加对yaffs文件系统的支持.在网上找了一些文档后,自己将具体的操作过程做了一个总结,方便以后查询使用: 1.获取yaffs源码 YAFFS2的最新源码地址吧,2011年6月28号的那个版本, 免费下载地址在 http://linux.linuxidc.com/ 用户名与密码都是www.linuxidc.com 具体下载目录在 /pub/2011/06/28/YAFFS2/ 这个是目前最新的YAFFS2的源码了 参考文章:http…

前言 我们都知道,对于单台服务器来说,除了 CPU ,内存就是我们存储数据最快的设备.如果可以把数据直接存储在内存中,对于性能的提升就不言而喻了.那么我们先来讲讲如何使用内存来存储文件. 首先,我们先来看看操作系统,在你的系统中执行 df –h 查看系统的磁盘使用. [root@test conf]#netstat -na | grep  192.168.99.159:80tcp        0     0 192.168.99.159:80       192.168.99.50:24584…

Spark Tungsten揭秘 Day4 内存和CPU优化使用 今天聚焦于内存和CPU的优化使用,这是Spark2.0提供的关于执行时的非常大的优化部分. 对过去的代码研究,我们会发现,抽象的提高,转过来会变成对CPU和内存的使用.也就是说,抽象提升,会对内存对Cpu会有很多不必要的使用,执行很多无谓的没有实际作用的操作.比如面向接口调用,就是使用了指针的指针,接口这层并没有实际的作用,可以直接跳过. whole-stage code Spark2.x的Tungsten中做了个非常重要的改进,…

Spark Tungsten揭秘 Day3 内存分配和管理内幕 恭喜Spark2.0发布,今天会看一下2.0的源码. 今天会讲下Tungsten内存分配和管理的内幕.Tungsten想要工作,要有数据源和数据结构,这时候会涉及到内存管理,而内存管理也是后续做很多分析和逻辑控制的基础. 内存分配 我们从内存分配的入口MemoryAllocator开始: allocate() 分配的是一块连续干净的内存空间,如果不是干净的话,会先用zero方法,把里面填充为0.我们注意到操作的数据结构都是Memor…

Spark中的shuffle是在干嘛? Shuffle在Spark中即是把父RDD中的KV对按照Key重新分区,从而得到一个新的RDD.也就是说原本同属于父RDD同一个分区的数据需要进入到子RDD的不同的分区. 但这只是shuffle的过程,却不是shuffle的原因.为何需要shuffle呢? Shuffle和Stage 在分布式计算框架中,比如map-reduce,数据本地化是一个很重要的考虑,即计算需要被分发到数据所在的位置,从而减少数据的移动,提高运行效率. Map-Reduce的输入数…

1.PairRDD介绍     Spark为包含键值对类型的RDD提供了一些专有的操作.这些RDD被称为PairRDD.PairRDD提供了并行操作各个键或跨节点重新进行数据分组的操作接口.例如,PairRDD提供了reduceByKey()方法,可以分别规约每个键对应的数据,还有join()方法,可以把两个RDD中键相同的元素组合在一起,合并为一个RDD. 2.创建Pair RDD     程序示例:对一个英语单词组成的文本行,提取其中的第一个单词作为key,将整个句子作为value,建立 P…

1.PairRDD介绍     Spark为包含键值对类型的RDD提供了一些专有的操作.这些RDD被称为PairRDD.PairRDD提供了并行操作各个键或跨节点重新进行数据分组的操作接口.例如,PairRDD提供了reduceByKey()方法,可以分别规约每个键对应的数据,还有join()方法,可以把两个RDD中键相同的元素组合在一起,合并为一个RDD. 2.创建Pair RDD     程序示例:对一个英语单词组成的文本行,提取其中的第一个单词作为key,将整个句子作为value,建立 P…

1.RDD介绍:     RDD,弹性分布式数据集,即分布式的元素集合.在spark中,对所有数据的操作不外乎是创建RDD.转化已有的RDD以及调用RDD操作进行求值.在这一切的背后,Spark会自动将RDD中的数据分发到集群中,并将操作并行化.     Spark中的RDD就是一个不可变的分布式对象集合.每个RDD都被分为多个分区,这些分区运行在集群中的不同节点上.RDD可以包含Python,Java,Scala中任意类型的对象,甚至可以包含用户自定义的对象.     用户可以使用两种方法创建…

一.简介 本文将介绍node.js文件系统(fs)和流(stream)的一些API已经参数使用情况. 二.目录 文件系统将介绍以下方法: 1.fs.readFile 2.fs.writeFile 3.fs.open 4.fs.read 5.fs.stat 6.fs.close 7.fs.mkdir 8.fs.rmdir 9.fs.readdir 10.fs.unlink stream流的四种类型readable,writable,duplex,transform以及stream对象的事件. 三.…

Design an in-memory file system to simulate the following functions: ls: Given a path in string format. If it is a file path, return a list that only contains this file's name. If it is a directory path, return the list of file and directory names in…

一.前述 Spark中Shuffle文件的寻址是一个文件底层的管理机制,所以还是有必要了解一下的. 二.架构图 三.基本概念: 1) MapOutputTracker MapOutputTracker是Spark架构中的一个模块,是一个主从架构.管理磁盘小文件的地址. MapOutputTrackerMaster是主对象,存在于Driver中. MapOutputTrackerWorker是从对象,存在于Excutor中. 2) BlockManager BlockManager块管理者,是Sp…