JindoFS: 云上大数据的高性能数据湖存储方案

  • 时间:
  • 浏览:2
  • 来源:彩神欢乐生肖_神彩欢乐生肖官方

本文为云栖社区原创内容,未经允许不得转载,如需转载请发送邮件至yqeditor@list.alibaba-inc.com;或者您发现本社区含高涉嫌抄袭的内容,欢迎发送邮件至:yqgroup@service.aliyun.com 进行举报,并提供相关证据,一经查实,本社区将立刻删除涉嫌侵权内容。

EMR现有的计算存

Apache Spark3.0哪些样?一文搞掂Apache Spark最新技术发展与展望

企业数据上云构建数据湖的正确姿势

【飞天存储服务月报】2018年6月刊

形状化大数据分析平台设计

下一代企业级云上数据分析服务:Data Lake Analytics

Apache Spark中国技术交流社区历次直播回顾(持续更新)

玩转阿里云EMR三部曲-高级篇 交互式查询及统一数据源

玩转阿里云EMR三部曲-高级篇 交互式查询及统一数据源

2019年Apache Spark技术交流社区原创文章回顾

基于 Tablestore 的大数据分析 Lambda 架构 - 云原生、弹性、流批一体

计算存储分离或者成为云计算的有一种发展趋势。在计算存储分离刚刚,普遍采用的是传统的计算存储相互融合的架构(下图左侧),或者你什儿 架构居于一定的难题报告 ,比如在集群扩容的刚刚会面临计算能力和存储能力相互不匹配的难题报告 。用户在许多情况下只都要扩容计算能力或者存储能力,而传统的融合架构不到满足用户的你什儿 需求,进行单独的扩充计算或者存储能力;其次在缩容的刚刚或者会遇到人工干预,人工干预刚刚都要保证数据在多个节点中同步,而当有多个副本都要同步刚刚,或者会造成的数据丢失。而计算存储分离架构(下图右侧)则可不还能不能 很好的避免哪些难题报告 ,使得用户只都要关心整个集群的计算能力。

下拉加载更多

阿里经济体大数据平台的建设与思考

ppt观看:https://www.slidestalk.com/AliSpark/0761944

Apache Spark中国技术交流社区历次直播回顾(持续更新)

本场视频链接:云上大数据的有一种高性能数据湖存储方案

【盘点篇】从安全、稳定、高可用、高性能、智能等维度看阿里云存储 2018

Spark Relational Cache实现亚秒级响应的交互式分析

JindoFS概述:云原生的大数据计算存储分离方案

JindoFS解析 - 云上大数据高性能数据湖存储方案

Apache Spark3.0哪些样?一文搞掂Apache Spark最新技术发展与展望