Hadoop从2.3.0版本号開始支持HDFS缓存机制,HDFS同意用户将一部分文件夹或文件缓存在HDFS其中.NameNode会通知拥有相应块的DataNodes将其缓存在DataNode的内存其中 集中式缓存管理有着很多显著的优势: 防止那些被频繁使用的数据从内存中清除 由于DataNode的缓存由NameNode来管理,applications在做任务安排时能够查询这个缓存的列表,使用一个被缓存的块副本能够提高读性能 当块被DataNode缓存之后.client能够使用一个新的.高效的.z…

Overview(概述) Centralized cache management in HDFS is an explicit caching mechanism that allows users to specify paths to be cached by HDFS. The NameNode will communicate with DataNodes that have the desired blocks on disk, and instruct them to cache…

集中的HDFS缓存管理,该机制可以让用户缓存特定的hdfs路径,这些块缓存在堆外内存中.namenode指导datanode完成这个工作. Centralized cache management in HDFS has many significant advantages. Explicit pinning prevents frequently used data from being evicted from memory. This is particularly important…

原文地址:http://yanbohappy.sinaapp.com/?p=468 Hadoop 2.3.0已经发布了,其中最大的亮点就是集中式的缓存管理(HDFS centralized cache management).这个功能对于提升Hadoop系统和上层应用的执行效率与实时性有很大帮助,本文从原理.架构和代码剖析三个角度来探讨这一功能. 主要解决了哪些问题 1.用户可以根据自己的逻辑指定一些经常被使用的数据或者高优先级任务对应的数据常驻内存而不被淘汰到磁盘.例如在Hive或Impala…

转载自:http://www.infoq.com/cn/articles/hdfs-centralized-cache/ HDFS集中式的缓存管理原理与代码剖析 Hadoop 2.3.0已经发布了,其中最大的亮点就是集中式的缓存管理(HDFS centralized cache management).这个功能对于提升Hadoop系统和上层应用的执行效率与实时性有很大帮助,本文从原理.架构和代码剖析三个角度来探讨这一功能. 主要解决了哪些问题 用户可以根据自己的逻辑指定一些经常被使用的数据或者高…

概述 HDFS中的集中化缓存管理是一个明确的缓存机制,它允许用户指定要缓存的HDFS路径.NameNode会和保存着所需快数据的所有DataNode通信,并指导他们把块数据缓存在off-heap缓存中. HDFS集中化缓存管理具有许多重大优势: 1.明确的锁定可以阻止频繁使用的数据被从内存中清除.当工作集的大小超过了主内存大小(这种情况对于许多HDFS负载都是司空见惯的)时,这一点尤为重要. 2.由于DataNode缓存是由NameNode管理的,所以,在确定任务放置位置时,应用程序可以查询一组…

之前我们介绍了两种进程内缓存的用法,包括Spring Boot默认使用的ConcurrentMap缓存以及缓存框架EhCache.虽然EhCache已经能够适用很多应用场景,但是由于EhCache是进程内的缓存框架,在集群模式下时,各应用服务器之间的缓存都是独立的,因此在不同服务器的进程间会存在缓存不一致的情况.即使EhCache提供了集群环境下的缓存同步策略,但是同步依然是需要一定的时间,短暂的缓存不一致依然存在. 在一些要求高一致性(任何数据变化都能及时的被查询到)的系统和应用中,就不能再使…

1.介绍 有关Session的管理方式这里就不再进行讨论,目前无非就是三种单机Session(基于单机内存,无法部署多台机器).基于Cookie(安全性差).基于全局的统一Session管理(redis.mysql)等多种方式 针对于像淘宝这种超大型网站来说Session如何管理的就无从得知了.但是可以通过yy的方式想象一下,这种大型架构都需要部署多台认证Server,但是一般来说集中式Session无法存储那么多的Session 那么就可以通过UID分片的形式来存储,不同UID分布在不同的Se…

内存缓存Memcached 1.4.20发布.2014-05-12 上一个版本是2014-05-01的1.4.19  此版本只修正了一个1.4.18和1.4.19中引入的Bug. 此版本只是修复了导致线程锁定和旋转最大 CPU 的问题.此版本只影响 1.4.18 和 1.4.19 版本,不影响 1.4.17 之前的版本,请 1.4.18 和  1.4.19 的用户尽快升级到 1.4.20 版本. 修复: Fix a race condition causing new connections t…

一.背景 Hadoop设计之初借鉴GFS/MapReduce的思想:移动计算的成本远小于移动数据的成本.所以调度通常会尽可能将计算移动到拥有数据的节点上,在作业执行过程中,从HDFS角度看,计算和数据通常是同一个DataNode节点,即存在大量的本地读写. 但是HDFS最初实现时,并没有区分本地读和远程读,二者的实现方式完全一样,都是先由DataNode读取数据,然后通过DFSClient与DataNode之间的Socket管道进行数据交互.这样的实现方式很显然由于经过DataNode中转对数据…