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Hadoop 2.5.2 w397090770 10年前 (2014-12-01) 11820℃ 0评论5喜欢
Apache Hadoop 2.5.2于2014年11月19日发布，该版本是2.5.x的分支，主要修复了2.5.0之后的一些关键bug： HADOOP-11243. SSLFactory shouldn't allow SSLv3. (Wei Yan via kasha) HADOOP-11260. Patch up Jetty to disable SSLv3. (Mike Yoder via kasha) HADOOP-11307. create-release script should run git clean first. (kasha) 下面是2.5.2中功能提升的简单概述：Common 1、 HTTP w397090770 10年前 (2014-11-24) 5432℃ 1评论5喜欢
Spark目前被越来越多的企业使用，和Hadoop一样，Spark也是以作业的形式向集群提交任务，那么在内部实现Spark和Hadoop作业模型都一样吗？答案是不对的。 熟悉Hadoop的人应该都知道，用户先编写好一个程序，我们称为Mapreduce程序，一个Mapreduce程序就是一个Job，而一个Job里面可以有一个或多个Task，Task又可以区分为Map Task和Reduce T w397090770 10年前 (2014-11-11) 21155℃ 1评论34喜欢
每次当你在Yarn上以Cluster模式提交Spark应用程序的时候，通过日志我们总可以看到下面的信息：[code lang="java"]21 Oct 2014 14:23:22,006 INFO [main] (org.apache.spark.Logging$class.logInfo:59) - Uploading file:/home/spark-1.1.0-bin-2.2.0/lib/spark-assembly-1.1.0-hadoop2.2.0.jar to hdfs://my/user/iteblog/...../spark-assembly-1.1.0-hadoop2.2.0.jar21 Oct 2014 14:23:23,465 INFO [main] (org.ap w397090770 10年前 (2014-11-10) 10936℃ 2评论12喜欢
《Spark on YARN集群模式作业运行全过程分析》《Spark on YARN客户端模式作业运行全过程分析》《Spark:Yarn-cluster和Yarn-client区别与联系》《Spark和Hadoop作业之间的区别》《Spark Standalone模式作业运行全过程分析》（未发布） 在前篇文章中我介绍了Spark on YARN集群模式（yarn-cluster）作业从提交到运行整个过程的情况（详情见《Spar w397090770 10年前 (2014-11-04) 19570℃ 5评论12喜欢
《Spark on YARN集群模式作业运行全过程分析》《Spark on YARN客户端模式作业运行全过程分析》《Spark:Yarn-cluster和Yarn-client区别与联系》《Spark和Hadoop作业之间的区别》《Spark Standalone模式作业运行全过程分析》（未发布） 下面是分析Spark on YARN的Cluster模式，从用户提交作业到作业运行结束整个运行期间的过程分析。客户 w397090770 10年前 (2014-11-03) 25104℃ 3评论38喜欢
Databricks官网昨天发布了一篇关于Spark用206个节点打破了原来MapReduce 100TB和1PB排序的世界记录。先前的世界记录是Yahoo在2100个Hadoop节点上运行MapReduce 对102.5 TB数据进行排序，他的运行时间是72分钟；而此次的Spark采用了206 个EC2节点，并部署了Spark，对100 TB的数据进行排序，一共用了23分钟！并且所有的排序都是基于磁盘的。也就是 w397090770 10年前 (2014-10-11) 12279℃ 2评论15喜欢
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