最弱のHadoopクラスタをRaspberry Piで構築する - もょもとの技術ノート
はじめに HadoopのHA勉強したいなーと思い、Hadoopクラスタ組んでみました。 で、環境をどうするかが問題です。 次のパターンでHadoopクラスタ組めないか、考えました。 AWS サーバー自作で仮想化 インテルのNUC Raspberry Pi AWSって最高じゃないですか。でも、手元に物理的な筐体がないと物足りないんですよね。なんだろ、これ。 サーバー自作は最後まで考えました。CPU何にするかまで考えました。でも、物理的に大きなものが、我が家に存在すると、いろいろ問題があるのですよ。奥様的に。で、却下。 インテルのNUC欲しかったです。でもSSDとか電源とか別途購入する必要があり、結果的にコストオーバー。 んで、消去法で、Raspberry PiでHadoopクラスタ組んでみることになりました。 ゴールはNameNode、DataNode、ResourceManager、Nod
「Apache Spark」にかけるHortonworksの取り組み--インメモリエンジンをどう強化するか
印刷する メールで送る テキスト HTML 電子書籍 PDF ダウンロード テキスト 電子書籍 PDF クリップした記事をMyページから読むことができます 「Hadoop」関連のソフトウェアとサービスを提供するHortonworksは米国時間9月24日、「Apache Spark」に関する計画を明らかにした。このインメモリエンジンを、エンタープライズでの利用に向けてさらに優れた選択肢にすることが目的だという。 同社は、Sparkと、Hadoopのリソース管理レイヤである「YARN」の連携を向上させ、ガバナンスとセキュリティ、オペレーションに優れたインメモリエンジンを提供するための取り組みに力を入れている。 SparkをYARNとより深く連携させる目的は、Sparkが、単一データプラットフォーム上で「Hive」「Storm」「HBase」といったほかのエンジンと連携してより効率的に稼働するよ
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