采用新的工具或重写算法会对现有生产力产生影响； ▪ 数据处理与分析所需时间增长 – 数据规模增大、数据复杂度增加，增加处理难度和所需时间； 5 MATLAB的大数据处理 ▪ 编程 ▪ Streaming ▪ Block Processing ▪ Parallel-for loops ▪ GPU Arrays ▪ SPMD and Distributed Arrays ▪ MapReduce ▪ MapReduce Distributed Computing Server 13 MATLAB tall 与Spark Worker Node Executor Cache Worker Node Executor Cache Worker Node Executor Cache Master Name Node YARN (Resource Manager) Data Node Data Node Data

PCI Express* Gen 3.0 • Intel® Hyper-Threading Technology, two Threads/Core • Shared Last Level Cache, 2.5 MB/Core • Higher memory bandwidth with DDR3 • Integrated Memory Controller • PCIe Non-Transparent module • Multi-Level Cache; 不系 统内存整合一起提高性能 • 对应用透明 • 被缓存设备，可以挂载成 普通文件系统 Primary (Back-End) Storage Intel CAS L2 READ Cache (NVM Flash/SSD) Intel CAS L1 READ Cache (DRAM Memory) Server

成具体 block 块的信息、以及每一个 block 块归属的 DataNode 的信息。对于整个 集群来说，HDFS 通过 NameNode 对用户提供了一个单一的命名空间。 DataNode 作为 slave 服务，在集群中可以存在多个。通常每一个 DataNode 都对应于一个物理节点。DataNode 负责管理节点上它们拥有的存储，它将存储划 分为多个 block 块，管理 block block 块信息，同时周期性的将其所有的 block 块信息发 送给 NameNode。 1.5 MapReduce 介绍 MapReduce 是一种计算模型，该模型可以将大型数据处理任务分解成很多单 个的、可以在服务器集群中并行执行的任务，而这些任务的计算结果可以合并在 一起来计算最终的结果。简而言之，Hadoop Mapreduce 是一个易于编程并且能在 大型集群（上千节

这里我们发现所有的文件块都是存储在 DISK，按照理论一个副本存储在 RAM_DISK， 其他副本存储在 DISK 中，这是因为，我们还需要配置“dfs.datanode.max.locked.memory”， “dfs.block.size”参数。 那么出现存储策略为 LAZY_PERSIST 时，文件块副本都存储在 DISK 上的原因有如下两 点： （1）当客户端所在的 DataNode 节点没有 RAM_DISK DISK 磁盘。 （2）当客户端所在的 DataNode 有 RAM_DISK，但“dfs.datanode.max.locked.memory” 参数值未设置或者设置过小（小于“dfs.block.size”参数值）时，则会写入客户端所在的 DataNode 节点的 DISK 磁盘，其余副本会写入其他节点的 DISK 磁盘。 但是由于虚拟机的“max locked memory”为 safemode.min.datanodes:最小可用 datanode 数量，默认 0 dfs.namenode.safemode.threshold-pct:副本数达到最小要求的 block 占系统总 block 数的 百分比，默认 0.999f。（只允许丢一个块） dfs.namenode.safemode.extension:稳定时间，默认值 30000 毫秒，即 30 秒 4）基本语法

来操作分布式数据集的抽象实现。RDD 是 Spark 最核心的东西，它表示已被分区，不可变的 并能够被并行操作的数据集合，不同的数据集格式对应不同的 RDD 实现。RDD 必须是可序 列化的。RDD 可以 cache 到内存中，每次对 RDD 数据集的操作之后的结果，都可以存放到 内存中，下一个操作可以直接从内存中输入，省去了 MapReduce 大量的磁盘 IO 操作。这对 于迭代运算比较常见的机器学习算法 数据写 到存储系统中。Actions 是触发 Spark 启动计算的动因。 1.2.3 血统（Lineage） 利用内存加快数据加载,在众多的其它的 In-Memory 类数据库或 Cache 类系统中也有实 现，Spark 的主要区别在于它处理分布式运算环境下的数据容错性（节点实效/数据丢失）问 题时采用的方案。为了保证 RDD 中数据的鲁棒性，RDD 数据集通过所谓的血统关系(Lineage)

70456 Total symlinks: 0 (Files currently being written: 11) Total blocks (validated): 69916 (avg. block size 6517260 B) (Total open file blocks (not validated): 10) Minimally replicated blocks: 69916 (100 blocks: 87 (0.12443504 %) Mis-replicated blocks: 0 (0.0 %) Default replication factor: 3 Average block replication: 3.0011585 Corrupt blocks: 0 Missing replicas: 522 (0.24815665 %) Number of data-nodes:

Facebook 主導，2012 年秋天開始發展，2013 年春天開始推 廣，作為 Facebook Data Warehouse 的 Query Execution Engine 把常用資料 Cache 在記憶體，提供 ANSI-SQL Compatible Query CPU Efficiency 比 Hive 好 4-7 倍，回傳結果速度大概是 8-10 倍 酸民說：Most of Facebook

Standby NN DN DN DN DN Journal Node Journal Node Journal Node Write edit logs Read edit logs Block reports HDFS-6440 云计算－存储虚拟化 Hadoop 文件系统API SQL, 机器学习, 流处理, Batch… Hadoop 3介绍 • Common • HDFS