大规模分布式存储系统hadoop开发和数据挖掘选哪个好
大规模分布式存储系统 时间:2021-05-28 阅读:(
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哪本php书上有高并发,redis一类的
亲,php只是一门语言,高并发是适用于所有网站使用的,学习这门技术要具备以下知识:
linux 服务器知识:推荐数据 鸟哥linux
网络工程 知识
硬件相关知识:了解即可网上搜搜
mysql数据库:mysql深入浅出,高性能mysql,把集群研究一下
Oracle(最好掌握,为了深入了解关系型数据库)
然后在 开始高并发之路
redis这属于nosql
NoSQL精粹
Linux高性能服务器编程
Redis设计与实现
大规模分布式存储系统:原理解析与架构实战
大型网站技术架构 核心原理与案例分析
图灵程序设计丛书·实用负载均衡技术:网站性能优化攻略完美应对云环境及大数据
还有更深的外文书,有的是,那个不用看哪怕你在百度 都不用看,一般人做不到那个位置.
这个看完懂点儿 c语言 java能说会道 去个中小企业 当主管没什么问题
有些问题,这些书上也没有涉及,php 和java,网站如何实现对接,要去有点规模的公司实际工作中才能解除hadoop开发和数据挖掘选哪个好
1、SparkVSHadoop有哪些异同点?Hadoop:分布式批处理计算,强调批处理,常用于数据挖掘、分析Spark:是一个基于内存计算的开源的集群计算系统,目的是让数据分析更加快速,Spark是一种与Hadoop相似的开源集群计算环境,但是两者之间还存在一些不同之处,这些有用的不同之处使Spark在某些工作负载方面表现得更加优越,换句话说,Spark启用了内存分布数据集,除了能够提供交互式查询外,它还可以优化迭代工作负载。
Spark是在Scala语言中实现的,它将Scala用作其应用程序框架。
与Hadoop不同,Spark和Scala能够紧密集成,其中的Scala可以像操作本地集合对象一样轻松地操作分布式数据集。
尽管创建Spark是为了支持分布式数据集上的迭代作业,但是实际上它是对Hadoop的补充,可以在Hadoop文件系统中并行运行。
通过名为Mesos的第三方集群框架可以支持此行为。
Spark由加州大学伯克利分校AMP实验室(Algorithms,Machines,andPeopleLab)开发,可用来构建大型的、低延迟的数据分析应用程序。
虽然Spark与Hadoop有相似之处,但它提供了具有有用差异的一个新的集群计算框架。
首先,Spark是为集群计算中的特定类型的工作负载而设计,即那些在并行操作之间重用工作数据集(比如机器学习算法)的工作负载。
为了优化这些类型的工作负载,Spark引进了内存集群计算的概念,可在内存集群计算中将数据集缓存在内存中,以缩短访问延迟.在大数据处理方面相信大家对hadoop已经耳熟能详,基于GoogleMap/Reduce来实现的Hadoop为开发者提供了map、reduce原语,使并行批处理程序变得非常地简单和优美。
Spark提供的数据集操作类型有很多种,不像Hadoop只提供了Map和Reduce两种操作。
比如map,filter,flatMap,sample,groupByKey,reduceByKey,union,join,cogroup,mapValues,sort,partionBy等多种操作类型,他们把这些操作称为Transformations。
同时还提供Count,collect,reduce,lookup,save等多种actions。
这些多种多样的数据集操作类型,给上层应用者提供了方便。
各个处理节点之间的通信模型不再像Hadoop那样就是唯一的DataShuffle一种模式。
用户可以命名,物化,控制中间结果的分区等。
可以说编程模型比Hadoop更灵活.2、Spark在容错性方面是否比其他工具更有优越性?从Spark的论文《ResilientDistributedDatasets:AFault-TolerantAbstractionforIn-MemoryClusterComputing》中没看出容错性做的有多好。
倒是提到了分布式数据集计算,做checkpoint的两种方式,一个是checkpointdata,一个是loggingtheupdates。
貌似Spark采用了后者。
但是文中后来又提到,虽然后者看似节省存储空间。
但是由于数据处理模型是类似DAG的操作过程,由于图中的某个节点出错,由于lineagechains的依赖复杂性,可能会引起全部计算节点的重新计算,这样成本也不低。
他们后来说,是存数据,还是存更新日志,做checkpoint还是由用户说了算吧。
相当于什么都没说,又把这个皮球踢给了用户。
所以我看就是由用户根据业务类型,衡量是存储数据IO和磁盘空间的代价和重新计算的代价,选择代价较小的一种策略。
取代给中间结果进行持久化或建立检查点,Spark会记住产生某些数据集的操作序列。
因此,当一个节点出现故障时,Spark会根据存储信息重新构造数据集。
他们认为这样也不错,因为其他节点将会帮助重建。
3、Spark对于数据处理能力和效率有哪些特色?Spark提供了高的性能和大数据处理能力,使得用户可以快速得到反馈体验更好。
另一类应用是做数据挖掘,因为Spark充分利用内存进行缓存,利用DAG消除不必要的步骤,所以比较合适做迭代式的运算。
而有相当一部分机器学习算法是通过多次迭代收敛的算法,所以适合用Spark来实现。
我们把一些常用的算法并行化用Spark实现,可以从R语言中方便地调用,降低了用户进行数据挖掘的学习成本。
Spark配有一个流数据处理模型,与Twitter的Storm框架相比,Spark采用了一种有趣而且独特的法。
Storm基本上是像是放入独立事务的管道,在其中事务会得到分布式的处理。
相反,Spark采用一个模型收集事务,然后在短时间内(我们假设是5秒)以批处理的方式处理事件。
所收集的数据成为他们自己的RDD,然后使用Spark应用程序中常用的一组进行处理。
作者声称这种模式是在缓慢节点和故障情况下会更加稳健,而且5秒的时间间隔通常对于大多数应用已经足够快了。
这种方法也很好地统一了流式处理与非流式处理部分。
总结这几天在看Hadoop权威指南、hbase权威指南、hive权威指南、大规模分布式存储系统、zoopkeeper、大数据互联网大规模数据挖掘与分布式处理等书同时补充,能静下心来好好的完整的看完一本书,是相当不错的。
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