their respective _OPT variable. # There is no default; the JVM will autoscale based upon machine # memory size. # export HADOOP_HEAPSIZE_MAX= # The minimum amount of heap to use (Java -Xms). If no unit their respective _OPT variable. # There is no default; the JVM will autoscale based upon machine # memory size. # export HADOOP_HEAPSIZE_MIN= HADOOP_NAMENODE_OPTS=-Xmx102400m （2）查看 NameNode 占用内存 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

• Higher memory bandwidth with DDR3 • Integrated Memory Controller • PCIe Non-Transparent Bridge • Asynchronous DRAM self-refresh (ADR) • Intel® QuickData Technology Direct Memory Access Primary (Back-End) Storage Intel CAS L2 READ Cache (NVM Flash/SSD) Intel CAS L1 READ Cache (DRAM Memory) Server Application First Time (Cold) data Warm Data Hot Data Write- Through 性能指数级提升

Clusters ▪ Cloud Computing (MDCS on EC2) ▪ Hadoop ▪ Spark ▪ 内存与数据访问 ▪ 64-bit processors ▪ Memory Mapped Variables ▪ Disk Variables ▪ Databases ▪ Datastore ▪ ImageDatastore 6 tall arrays ▪ tall array Single Machine Memory tall arrays ▪ 自动将数据分解成适合内存的小 “块”(chunk) ▪ 计算过程中，一次处理一个“块”(chunk) 的数据 ▪ 对tall数组(tall array)的编程方式与MATLAB 标准数组 编程方式一致 Single Machine Memory Process 8 ▪ MATLAB本地多核并行计算计

年的研究計畫，2010 年 Open Source，由 DataBricks 負責 架在 HDFS 之上的 General- Purpose Cluster Computing System In-Memory 比 Hadoop 快 100 倍 In-Disk 比 Hadoop 快 10 倍 可以直接執行，也可以在 YARN 上執行 MLLib、Mahout、Crunch、 Cascading 已經搬到 Fault-Tolerant Distributed RDBMS 與 Dremel Ad Hoc Query Tool 精華 SQL on Hadoop，但是跳過 MapReduce，直接透過 In-Memory Process 來處理 Compliant with ANSI-92 SQL Standard，所以透過 Cloudera ODBC Driver for Impala，就可以跟既有的 BI/DW

操作会返回结果或把 RDD 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

Hadoop 做优化 自动负载均衡 在 Hadoop 上转换成 Oracle 格式 ——节省数据库的 CPU 加载特定的 Hive 分区 Kerberos 认证 直接加载到 In-Memory 表 图 1-9 Hadoop 大数据解决方案 16 Oracle R Connector for Hadoop 能够快速开发，并通过模拟并行 的支持，在用户桌面对并行