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大数据分布式架构单点故障详解(Hdfs+Yarn+HBase+Spark+Storm)构建HA高可用架构
本文梳理了常见的hadoop生态圈中的组件:Hdfs+Yarn+HBase+Spark+Storm的单点故障问题,出现原因以及单点故障的原理和解决方案(构建HA(High Available)高可用架构)。阅读本文之前,最好了解清楚各组件的架构原理。
【阿里在线技术峰会】蒋晓伟:Blink计算引擎
在首届阿里巴巴在线峰会上,阿里资深搜索专家蒋晓伟为大家带来了题为《Blink计算引擎》的分享,相比于Flink,在上层,Blink具有批和流一体化的完备Table API,使得其能够支撑各类业务需求;在底层,Blink重新开发了兼容Flink以及生态的Runtime,实现了流处理和批处理完美的统一。
大数据学习~Hadoop初识三Yarn模式
我们都知道在如今的Hadoop中主要有三个重要的执行管理器。一个HDFS,一个MapReduce,还有就是我们今天要看的 YARN。 2.0以前的Hadoop 在2.0以前的hadoop中是没有Yarn这个模式管理的。
伏羲—阿里云分布式调度系统
在12月12日的云栖社区在线培训上,“飞天”分布式系统核心开发人员陶阳宇分享了《伏羲-阿里云分布式调度系统》。他主要从伏羲系统架构、任务调度、资源调度、容错机制、规模挑战、安全与性能隔离方面介绍了伏羲分布式系统架构和设计理念。
MaxCompute常见错误汇总(更新ing)
从今天开始,小编会为大家陆续解读MaxCompute常见问题,帮助大家快速上手MaxCompute,玩转大数据计算平台。
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来自: 云存储
SLS机器学习介绍(03):时序异常检测建模
虽然计算机软硬件的快速发展已经极大提高了应用程序的可靠性,但是在大型集群中仍然存在大量的软件错误和硬件故障。系统要求7x24小时不间断运行,因此,对这些系统进行持续监控至关重要。这就要求我们就被从系统中持续采集系统运行日志,业务运行日志的能力,并能快速的分析和监控当前状态曲线的异常,一旦发现异常,能第一时间将信息送到相关人员手中。
独家揭秘:阿里巴巴Zeus资源调度系统
阿里巴巴Zeus资源调度系统的背景和实现思路。问题、解决方案、依赖基础知识、工程实践、目标、经验分享。立足企业真实问题、常规解决策略,引出依赖的容器技术、实践方案,所有这些落实到工程实践,要解决那些问题、实现哪些目标、技术大趋势的影响。
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