把Tachyon层加入spark和hadoop之间,以加速集群 官网:http://tachyon-project.org/ github:https://github.com/amplab/tachyon/releases (1)准备工作: wget http://tachyon-project.org/downloads/tachyon-0.4.1-bin.tar.gz tar xvfz tachyon-0.4.1-bin.tar.gz cd tachyon-0.4.1 cp conf/ta…

1.zybo cluster 架构简述: 1.1 zybo cluster 包含5块zybo 开发板组成一个集群,zybo的boot文件为digilent zybo reference design提供的启动文件,文件系统采用arm ubuntu.ip地址自上而下为192.168.1.1~5,hostname自上而下为spark1~5,另外由于sdka写入速度为2.3Mps,因而每个zybo卡另外配置一个Sandisk Cruzer Blade 32GB 作为usb拓展存储设备,写速度为4Mps…

1.配置环境说明 spark:5台zybo板,192.168.1.1master,其它4台为slave hadoop:192.168.1.1(外接SanDisk ) 2.单节点hadoop测试: 如果出现内存不足情况如下: 查看当前虚拟内存容量: free -m cd /mnt mkdir swap cd swap/ 创建一个swap文件 dd if=/dev/zero of=swapfile bs=1024 count=1000000 把生成的文件转换成swap文件 mkswap swapfi…

创建zybo cluster的spark集群(计算层面): 1.每个节点都是同样的filesystem,mac地址冲突,故: vi ./etc/profile export PATH=/usr/local/sbin:/usr/local/bin:/usr/sbin:/usr/bin:/sbin:/bin:$PATH export JAVA_HOME=/usr/lib/jdk1.7.0_55 export CLASSPATH=.:$JAVA_HOME/lib/tools.jar export PA…

1.Tachyon简介 Tachyon是一个高容错的分布式文件系统,允许文件以内存的速度在集群框架中进行可靠的共享,就像Spark和 MapReduce那样.通过利用信息继承,内存侵入,Tachyon获得了高性能.Tachyon工作集文件缓存在内存中,并且让不同的 Jobs/Queries以及框架都能内存的速度来访问缓存文件.因此,Tachyon可以减少那些需要经常使用的数据集通过访问磁盘来获得的次数. 2.Tachyon能解决什么问题:(摘自Tachyon 分布式内存文件系统) 1.不同Fra…

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…

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…

Spark On Yarn: 从0.6.0版本其,就可以在在Yarn上运行Spark 通过Yarn进行统一的资源管理和调度 进而可以实现不止Spark,多种处理框架并存工作的场景 部署Spark On Yarn的方式其实和Standalone是差不多的,区别就是需要在spark-env.sh中添加一些yarn的环境配置,在提交作业的时候会根据这些配置加载yarn的信息,然后将作业提交到yarn上进行管理 首先请确保已经部署了Yarn,相关操作请参考: hadoop2.2.0集群安装和配置 部署完…

摘要:     本文提出了分布式内存抽象的概念--弹性分布式数据集(RDD,Resilient Distributed Datasets).它同意开发者在大型集群上运行基于内存的计算.RDD适用于两种应用,而现有的数据流系统对这两种应用的处理并不高效:一是迭代式算法,这在图应用和机器学习领域非经常见.二是交互式数据挖掘工具.这两种情况下.将数据保存在内存中可以极大地提高性能.为了有效地实现容错,RDD提供了一种高度受限的共享内存,即RDD在共享状态的时候是基于粗粒度的转换而不是细粒度的更新(换句…

1.process对象 process对象就是处理与进程相关信息的全局对象,不需要require引用,且是EventEmitter的实例. 获取进程信息 process对象提供了很多的API来获取当前进程的运行信息,例如进程运行时间.内存占用.CPU占用.进程号等,具体使用如下所示: /** * 获取当前Node.js进程信息 */ function getProcessInfo(){ const memUsage = process.memoryUsage();//内存使用 const cpu…