spark分发策略storm中存在着多种分发策略，以便我们根据自身的需求进行选择。storm的Grouping分发策略是控制着它的数据上游的分发策略。 接下来我们对每一种分发策略进行介绍：Storm Grouping – 数据流分组（即数据分发策略）ShuffleGrouping （轮询分发） 随机分组，随机派发stream里面的tuple，保证每个bolt task接收到的tuple数目大致相同
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2024-04-02 08:43:30
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# Spark存算分离实现教程
## 简介
在大数据处理领域，Spark是一种常用的分布式计算框架。为了提高计算性能，一种常见的优化方式是将存储和计算分离，也就是将数据存储在高性能的存储系统中，如HDFS或S3，并通过Spark来进行计算。本文将教会你如何实现Spark存算分离。
## 流程图
下面是实现Spark存算分离的整个流程图：
## 步骤说明
1.
原创
2023-10-05 06:20:28
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古语有云：天下大势分久必合、合久必分。同样，在数据中心多年的发展历程中，计算与存储也经历了多次分分合合。从大型机的计算与存储紧耦合，到小型机经典的IOE存算分离架构，再到随云兴起的超融合让存算再次融合，计算与存储宛如一对多年的CP，时而亲密无间，时而又若即若离。计算与存储之所以会出现多次分与合，是因为需求的变化推动着架构层做出相应改变，而计算与存储相辅相成、协同发展的关系始终未变。如今，随着云与互
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2024-01-29 00:48:57
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# Spark 与 Alluxio 的存算分离解析
## 引言
随着大数据的快速发展，数据的存储和计算需求日益提升。在这种背景下，存算分离的架构逐渐成为一种热门的解决方案。Spark 是一个流行的大数据计算框架，而 Alluxio 则是一个开源的分布式虚拟文件系统，它在存储与计算之间架起了一座桥梁。本文将深入探讨 Spark 和 Alluxio 的联合使用，阐释存算分离的优势，并提供相关代码示
# Spark 存算分离实现指南
在大数据环境中，存算分离是一种常见的架构方式，它将数据存储与计算任务分开，以提高系统的灵活性和可扩展性。在 Apache Spark 中，存算分离意味着将数据存储在一种高效的外部存储中（如 Hadoop HDFS、Amazon S3 等），而 Spark 负责计算部分。本篇文章将带你详细了解 Spark 的存算分离实现的步骤和代码示例。
## 整体流程
以下
原创
2024-09-20 16:43:04
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存储是数据的持久化载体，也是数据库系统重要的基础设施。高质量的存储系统设计，对数据库的性能有着至关重要的影响。随着云计算技术的发展，数据库也开始拥抱云原生时代，“存算分离”的概念逐渐为大家所熟知。“存算分离”不仅能节约成本，还可以让资源根据业务需求弹性伸缩。HashData为了追求极致的弹性和扩展性，计算集群和持久化存储严格实行物理分离：计算集群由类似AWS EC2的虚拟机组成，持久化存储则使用
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2023-12-13 04:32:00
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摘要：计算侧需要一个高速的缓存层来消除计算集群和OBS之间的数据访问鸿沟。为了解决这个问题，提出MemArts CC分布式客户端缓存。
作者： MichaelYun。公有云的基础设施都是基于存算分离的架构，即计算任务运行在计算集群的虚拟机（Virtual Machine, VM）上，而数据存储在远端的对象存储（Object Storage Service, OBS）集群中。但是
Hadoop 的诞生改变了企业对数据的存储、处理和分析的过程，加速了大数据的发展，受到广泛的应用，给整个行业带来了变革意义的改变；随着云计算时代的到来， 存算分离的架构受到青睐，企业开开始对 Hadoop 的架构进行改造。今天与大家一起简单回顾 Hadoop 架构以及目前市面上不同的存算分离的架构方案，他们的利弊各有哪些，希望可以给正在存算分离架构改造的企业一些参考和启发。Hadoop 存算耦合架
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2024-08-02 14:30:22
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近年来，Hadoop 相关的大数据框架非常成熟，应用广泛。与此同时，Hadoop 默认的存储组件 HDFS 开始逐渐暴露出自己的短板：存算一体带来的资源不匹配，NameNode 的扩展瓶颈等等。因此，Hadoop 的存算分离成为了热门趋势。使用者开始用对象存储、分布式文件存储等存储产品，来替代 HDFS，在规避了 HDFS 的同时，又能利用好其他存储系统的优势特性。那么，存储系统应该如何适配 Ha
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2024-04-19 16:19:34
77阅读
# Spark和S3的存算分离：高效数据处理的新方法
## 引言
在大数据处理的场景中，数据的存储和计算往往是分开的，这种架构被称为“存算分离”（Separation of Storage and Compute）。Spark是一个广受欢迎的分布式计算框架，而Amazon S3作为一个对象存储服务，提供了高度可靠和可扩展的数据存储解决方案。将Spark与S3结合，利用存算分离的优势，可以显著提
原创
2024-08-15 04:29:57
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随着大数据系统建设的深入，企业的数据基础设施面临两个问题：一个是成本问题，随着累积的数据量的增大，大数据业务量的增多，数据存储和处理的成本越来越高，企业数据基础设施的投资越来越大，这部分投资挤占了企业大数据业务创新的空间。另一个是效率问题，大数据处理组件多，不同组件使用不同的数据处理格式，比如大家熟悉的数据湖、数据仓库使用的就是不同的格式，多样化的数据格式导致数据存储变得复杂，系统中应对不同的场景
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2023-08-20 07:02:56
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目录前言块ID：BlockId块数据：BlockDataBlockData特征ByteBufferBlockDataChunkedByteBuffer简介块元信息：BlockInfo总结前言前面我们用3篇文章的时间讲解了RDD的基础知识，包括其五要素、算子、依赖、分区以及检查点。实际上，与RDD相关的细节还有很多，渗透在之后的研究过程中。在时机合适时，会再拨出专门的时间更深入地讲解RDD。从本篇开
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2024-08-14 19:09:55
26阅读
本文的理论思想来源于 JuiceFs 社区的一篇文章《从 Hadoop 到云原生，大数据平台如何做存算分离》，本文分为理论+实践两个部分，理论部分是对社区文章的总结、实践部分则是对理论的落地探索企业对 hadoop 生态的改造一、大数据平台如何做存算分离1.1 hadoop 存算耦合架构回顾hadoop 作为大数据时代的开山组件，作为一个 all-in-one 套件有三个核心组件：MapReduc
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2024-06-12 00:16:32
166阅读
Spark学习之路 (二十三)分布式图计算系统一、引言GraphX之前，需要先了解关于通用的分布式图计算框架的两个常见问题：图存储模式和图计算模式。二、图存储模式2013年，GraphLab2.0将其存储方式由边分割变为点分割，在性能上取得重大提升，目前基本上被业界广泛接受并使用。2.1 边分割(Edge-Cut) 每个顶点都存储一次，但有的边会被打断分到两台机器上。这样做的好处是节省
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2023-09-25 02:58:30
85阅读
【简介】1、hdfs架构hdfs伪分布式架构只需要有三个部分即可，NameNode是老大，DataNode是小弟，Secondary NameNode是助理。客户端Client跟NameNode通信(RPC通信机制，后面会介绍)，Secondary NameNode负责数据的同步。2、元数据的存储细节NameNode的元数据是存放在内存当中的。数据解读：有一个文件/test/a.log，保存了3个
# 存算分离架构实现指南
## 1. 简介
存算分离架构是一种将数据存储和业务逻辑分离的设计模式，可以提高系统的稳定性、可扩展性和可维护性。在本文中，我将介绍存算分离架构的整个流程，并为你提供每一步的代码示例和解释。
## 2. 流程概述
存算分离架构的实现可以分为以下几个步骤：
1. 设计数据库结构
2. 创建数据访问层（DAO）
3. 创建业务逻辑层（Service）
4. 创建表现
原创
2023-09-13 16:38:17
175阅读
在当今的数据处理环境中，“存算分离”架构在数据库管理中成为越来越普遍的选择，尤其是在处理大规模数据时。MySQL作为一种广受欢迎的关系型数据库，正面临着存储与计算分离的挑战。存算分离允许将数据存储与处理能力解耦，以更灵活、可扩展地管理数据。本文将围绕“存算分离 MySQL”这一主题，详细探讨备份策略、恢复流程、灾难场景、工具链集成、日志分析和验证方法等内容，帮助您更好地管理和优化您的MySQL数据
存算分离（Storage-Compute Separation 或 Storage-Compute Decoupling）是一种数据架构设计理念，旨在将数据存储（Storage）和数据处理/计算（Compute）功能分离开来。这种设计允许存储资源和计算资源独立扩展和优化，互不影响，根据实际需求灵活配置，从而提高系统的效率和成本效果。存算分离的主要优势包括：弹性伸缩性：计算需求和存储需求往往不是线性
## 实现“hive 存算分离”教程
### 一、流程图
```mermaid
flowchart TD
A[创建Hive表] --> B[存入数据]
B --> C[执行计算]
C --> D[将计算结果存入Hive表]
```
### 二、步骤详解
| 步骤 | 操作 |
| --- | --- |
| 1 | 创建Hive表 |
| 2 | 存入数据 |
|
原创
2024-04-01 04:07:10
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导读在过去十几年的发展中，HDFS以其高容错性、高吞吐量等特性，成为分布式大数据体系的核心组件，稳坐分布式大数据存储的第一把交椅。随着各行各业对大数据技术的利用率提升，在面对不断扩张的大数据集群规模、不断增长大数据存储量级时，原生的HDFS架构设计在支撑能力上显露不足。虽然社区提出了Federation等概念，但依旧无法解决因单点元数据暴增带来的NameNode GC压力、DataNode的心跳汇
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2023-09-21 15:32:16
136阅读
