分布式計算（五）Azkaban使用
在安裝好Azkaban后，熟悉Azkaban的用法花了較長時間，也踩了一些坑，接下來將詳細描述Azkaban的使用過程。 目錄 一、界面介紹 二、Projects 1. 創建Command類型單一Job示例 1）創建一個Project，填寫名稱和描述 ...
原文：分布式計算（二）使用Sqoop實現MySQL與HDFS數據遷移
近期接觸了一個需求，業務背景是需要將關系型數據庫的數據傳輸至HDFS進行計算，計算完成后再將計算結果傳輸回關系型數據庫。聽到這個背景，腦海中就蹦出了Sqoop遷移工具，可以非常完美的支持上述場景。 當然，數據傳輸工具還有很多，例如Datax Kettle等等，大家可以針對自己的工作場景選擇適合自己的遷移工具。 目錄 一 介紹 二 架構 三 安裝 . 下載Sqoop . 配置環境變量 四 操作 . ...
2019-04-09 23:08 0 550 推薦指數：
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分布式計算框架Spark
Apache Spark是一個開源分布式運算框架，最初是由加州大學柏克萊分校AMPLab所開發。 Hadoop MapReduce的每一步完成必須將數據序列化寫到分布式文件系統導致效率大幅降低。Spark盡可能地在內存上存儲中間結果， 極大地提高了計算速度。 MapReduce是一路計算的優秀 ...
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如果所有組件都在同一台計算機的同一個Java虛擬機的同一個堆空間上執行是最簡單的,但實際中我們面對的往往不是如此單一的情況,如果用戶端只是個能夠執行Java的裝置怎么辦？如果為了安全性的理由只能讓服務器上的程序存取數據庫怎么辦? 我們知道,大多數情況下,方法的調用都是發生在相同堆上的兩個 ...
分布式計算框架——Spark
產生的背景 1）MapReduce有較大的局限性 僅支持Map、Reduce兩種語義操作 執行效率低，時間開銷大 主要用於大規模離線批處理 不適合迭代計算、交互式計算、實時流處理等場景 2）計算框架種類多，選型難，學習成本高 批處理：MapReduce 流處理：Storm、Flink 交互式計算 ...
分布式計算框架
MapReduce 簡介 概念 面向批處理的分布式計算框架 一種編程模型: MapReduce程序被分為Map(映射)和Reduce(化簡)階段 核心思想 分而治之, 並行計算 移動計算而非移動數據 特點 MapReduce有幾個特點： 移動計算 ...
分布式計算框架綜述
最近在寫本科的畢業論文，題目是有關於MapReduce的並行化處理，老師給出修改意見中提到了關於分布式計算框架的的國內外研究現狀，一開始並沒有搞懂分布式計算機框架，以為是MapReduce。MapReduce只是一種並行編程模式，也可以是一種並行框架，並不是分布式計算框架。百度得知 ...