Imagine um communityhellip América é uma idéia eo sonho americano é para todos Por que nós construímos empowr O experimento para democratizar Social Media De um co-fundador do empowr vem este livro muito antecipado, dizendo a história Why por trás da plataforma social maciça, empowr, thats Há quase quinze anos. Saiba exatamente o que levou os participantes (fundadores, conselheiros, treinadores de sucesso e 1.000 funcionários mais 100.000 usuários de teste alfa) em seu gigantesco projeto moonshot. Depois de meticulosamente discutir o porquê o autor então investiga como empowr foi projetado para explorar as características exponenciais da web - através da sua plataforma democrática, econômica e educacional fortemente integrada - para oferecer oportunidades aos povos em todos os lugares. O livro lê como um manifesto e um manual. Uma ajuda do cant, mas vêm afastado ansioso para o lançamento do empowr. Youll também a pé com newfound ou inspiração elevada para sonhar grande, assumir o seu próprio moonshot projeto e fazer uma enorme diferença no planeta. Novo para empowr A primeira plataforma social democrática do mundo, onde os lucros eo controle da empresa pertencem a você. Novo para empowr A primeira plataforma social democrática do mundo, onde os lucros eo controle da empresa pertencem a você. Estas são todas as respostas fantásticas. Alguns pontos a acrescentar a esta lista do que eu ouço em Sand Hill Road: Habilitando a empresa: software e infra-estrutura de empresa é um ótimo lugar para começar uma empresa agora. Na frente do software ainda há um monte de ineficiências econômicas estruturais graves, que estão esperando para ser resolvido com a forma como os colegas de trabalho comunicar e trabalhar em conjunto. Para a infra-estrutura, a ascensão do BYOD (Bring Your Own Device) e os avanços na tecnologia como armazenamento flash continuam a perturbar a indústria de TI muito grande empresa. Enterprise startups de software e hardware têm algumas vantagens sobre seus consumidores internet contrapartes. A existência de canais de vendas fortes e modelos de monetização bem definidos permite que empresas de empresas administradas por veteranos cheguem à receita muito mais rapidamente do que muitas empresas de internet de consumidores. Receita nos dá dados de VCs que podemos usar para entender melhor o crescimento da empresa, e isso nos torna muito mais provável investir. A presença de comps de saída de software empresarial recente (Yammer, Jive) e hardware (Isilon, Palo Alto Networks) também permite que os CVs compreendam melhor como as coisas podem resultar. Se você está disposto a ir um pouco fora da caixa, sendo uma inicialização de infra-estrutura com um modelo de freemium é muito interessante. Um dos grandes problemas com a venda para os clientes da empresa é a tendência de ficar trancado em ciclos de vendas dolorosamente longas. Caras como a New Relic abriram caminho para iniciantes de infra-estrutura que querem se afastar das equipes de vendas tradicionais e para programas de aquisição automatizados e auto-atendidos. Isso pode reduzir o tempo médio do ciclo de vendas e tem implicações dramáticas sobre o custo dos produtos vendidos e as margens, que são métricas criticamente importantes para nós ternos maus (e deve ser para você também). Segurança da Informação: A segurança, particularmente a segurança federal e empresarial, está passando por uma mudança sísmica devido à natureza altamente sofisticada dos hackers modernos. Os hackers patrocinados pelo estado em particular são um problema enorme e não resolvido - assim como suas armas padrão de escolha, o ataque da APT. Como outros tipos de soluções empresariais, as start-ups de segurança de informações empresariais / PME se beneficiam de um conjunto de comps claras (PA Networks, Silvertail Systems ) E modelos de receita bem compreendidos. As startups com equipes de produtos fortes também têm o benefício de proteger seu progresso com barreiras à entrada. Campos como a criptografia ea segurança de rede são bastante arcanos, e uma pequena equipe de jovens criptoanalistas ex-NSA ainda pode potencialmente construir grandes - e às vezes pesados - operadores históricos como a Symantec. As startups de segurança tendem a lutar contra o bloqueio em receitas recorrentes fortes, uma vez que a segurança raramente é proativamente adquirida, a menos que uma empresa está enfrentando exposição legal devido a regulamentos de conformidade ou o gosto. Este é um grande problema porque pode tornar a sua receita trimestral muito quotlumpyquot, e tornam difícil para nós ver crescimento sustentável emergir do tumulto. O grande sapato a cair no próximo ano será em torno FireEye (empresa) e sua IPO iminente. Se as coisas correrem bem, você poderá ver muita inundação de dinheiro de risco em segurança graças à presença de outro forte comp. Impressão 3D: Impressão 3D é apenas freakin039 cool. É muito cedo para saber o que vai acontecer quando esta tecnologia atinge o mainstream, mas julgando o quanto já está perturbando indústrias muito tradicionais, como a indústria de armas de fogo (ver: Defense Distributed), provavelmente vai ser big. Venture capitalistas como investir em alta Que podem interromper e monetizar grandes mercados com ineficiências econômicas existentes. Os mercados de usinagem e fabricação satisfazem todas essas condições, ea impressão 3D vai explodir coisas em cada. No front Associate, muitos de nós também estão muito preocupados com who039s atualmente o melhor EDM DJ no momento. Meu money039s em Porter Robinson, mas para cada um seu own.7.5k Vistas middot Ver Upvotes middot Não para ReproductionOracle DBA Updates - CRB Tech Claro Categoria Arquivos: oracle carreiras Há uma tentação de concentrar os esforços de ajuste nas bases de dados apenas, por Olhando parâmetros, preocupações SQL e código de programa PL / SQL. No entanto, o ajuste apenas nos bancos de dados só ajuda na Fase 5 e ignora todas as outras áreas onde o desempenho pode se degradar. Este blog descreve como as questões podem acontecer em cada ajudar o processo. Etapa 1: Problemas de Eficiência do Dispositivo do Cliente A formulação de uma demanda na máquina do consumidor é geralmente a fonte menos provável de problemas de desempenho do programa. No entanto, não deve ser totalmente ignorado. Em muitas arquiteturas de programa modernas comumente usadas, é possível colocar tanto código de programa na máquina do consumidor que muita de sua energia é necessária antes que a demanda seja passada para o servidor aplicador. Isto é particularmente verdadeiro para dispositivos cliente insuficiente com memória insuficiente e processadores lentamente. Etapa 2: Máquina cliente para o servidor de aplicativos Problemas de transmissão Como é verdade para a própria máquina do consumidor, a transmissão entre a máquina de consumo eo servidor de aplicação é uma causa menos comum de executar gradualmente programas da web. No entanto, se a máquina do consumidor está tentando transmitir muita informação, a abundância de sua energia necessária para fazê-lo através da Internet pode aumentar. Por exemplo, o upload de arquivos enormes (como imagens) ou a transmissão de um enorme bloco de informações pode diminuir lentamente o desempenho. Etapa 3: Problemas de eficiência do servidor de programa O próprio servidor de aplicativo raramente causa deterioração de desempenho importante. Para programas computacionalmente intensos, tais como inversões de matriz enorme para problemas de programação linear, algumas desacelerações de desempenho podem acontecer, mas isso é menos provável que seja um aspecto importante na execução de programas mal. Etapa 4: Programe o Servidor para o Banco de Dados Transmitindo Problemas A transmissão de informações do servidor aplicador para os bancos de dados com velocidades de transmissão de 1 Gbps ou superior pode levar você a ignorar isso ajudar o processo. Não é suficiente a sua energia necessária para mover informações do servidor de aplicação para os bancos de dados que é o problema principal, em vez disso, é a abundância de sua energia necessária para alternar contextos do servidor de aplicação para os bancos de dados que é crítico. Como resultado, uma enorme quantidade de demandas entre o servidor aplicador e os bancos de dados pode facilmente adicionar até uma importante fonte de deterioração do desempenho. A tendência no web design atual é tornar os programas baseados em dados agnósticos. Isso às vezes leva a uma demanda individual de uma máquina de cliente que exige muitas demandas do servidor de aplicação para os bancos de dados, a fim de ser cumprido. O que precisa ser examinado e medido é a quantidade de viagens de ida e volta feitas a partir do servidor de aplicação para as bases de dados. Designers Inexpert pode criar rotinas que executam tantos round-trips que há pouco ajuste que um DBA pode fazer para produzir resultados de desempenho razoável. Não é incomum para uma demanda individual da máquina do consumidor para produzir centenas (se não milhares) de viagens de ida e volta do servidor de aplicação para as bases de dados antes da transmissão é concluída. Um exemplo particularmente ruim desta questão precisava de 60.000 viagens de ida e volta. Por que essa quantidade enorme seria necessária designers Java que pensam dos bancos de dados como nada mais do que um lugar para armazenar cópias persistentes de suas classes usam Getters e Setters para recuperar e / ou atualizar atributos individuais de objetos. Esse tipo de crescimento pode ter um round-trip para cada atributo de cada objeto nas bases de dados. Isso significa que inserir uma linha em uma mesa com 100 colunas leva a um INSERT individual seguido por 99 UPDATE declarações. Recuperar esse histórico das bases de dados exige 100 preocupações distintas. No servidor de aplicação, identificar problemas de desempenho envolve contar a quantidade de transmissões feitas. A acumulação de sua energia gasta fazendo viagens de ida e volta é um dos locais mais comuns onde o desempenho da aplicação web pode experimentar. Outra causa importante de problemas de desempenho pode acontecer nos firewalls de rede onde o servidor de aplicativos e o consumidor estão em zonas diferentes com inspeção de pacotes no meio. Para os programas normais, essas atividades podem não ser importantes, mas para grandes programas voltados para a transferência de dados, essa atividade pode causar um grande atraso. Um exemplo pode ser um programa de gerenciamento de documentos em que documentos inteiros são carregados de dispositivos cliente para o servidor aplicador. Etapa 5: Problemas de Eficiência de Banco de Dados Nos próprios bancos de dados, é importante procurar as mesmas coisas que fazem com que os programas cliente / servidor sejam executados gradualmente. No entanto, os recursos de aplicativos da Web adicionais podem causar outros problemas de desempenho nos bancos de dados. A maioria dos programas da web são apátridas, o que significa que cada demanda do cliente é separada. Isso leva à perda de detalhes de nível de sessão já coletados acumulados em plataformas temporárias globais e variáveis de pacote. Conseqüentemente, quando uma pessoa grava em um software, o consumidor estará fazendo várias demandas dentro do contexto da operação de logon (sessão lógica) para restaurar detalhes que já foram coletados por demandas anteriores. Os detalhes relativos ao período sensível devem ser recuperados no início de cada demanda e persistentemente salvo no final de cada demanda. Dependendo de como essa persistência é gerenciada nos bancos de dados, uma mesa individual pode produzir demandas maciças de E / S, resultando em registros redo cheios de informações, o que pode causar contenção em plataformas onde os detalhes do período são salvos. Etapa 6: Banco de Dados para o Servidor de Programas Transmitindo Problemas Transferir detalhes dos bancos de dados de volta para o servidor de aplicação (semelhante à Fase 4) geralmente não é problemático do ponto de vista do desempenho. No entanto, o desempenho pode ocorrer quando um programa Java exige todos os itens na mesa em vez de uma linha individual. Se todos os itens em uma mesa de bancos de dados com uma quantidade enorme de linhas são trazidos para o nível central e filtrados para localizar o histórico apropriado, o desempenho será insuficiente. Durante o crescimento (com uma pequena base de dados de teste), a aplicação pode até funcionar bem, desde que as quantidades de informação sejam pequenas. Na produção (com volumes de informação maiores), o nível de informação transferido para o servidor de aplicação torna-se demasiado grande e tudo diminui. Etapa 7: Problemas de Gerenciamento do Manuseio do Programa de Eficiência Processar as informações dos bancos de dados pode exigir muitos recursos. Muitos desenvolvedores de Java agnósticos de banco de dados reduzem o desempenho feito nos bancos de dados e executam grande parte da lógica de aplicação no nível central. Em geral, a manipulação de informações complexas pode ser tratada de forma muito mais eficiente com o código do programa de banco de dados. Os desenvolvedores Java devem reduzir os detalhes retornados ao servidor de aplicação e, onde for conveniente, usar os bancos de dados para manipular os cálculos. Etapa 8: Programar o servidor para o dispositivo do cliente Transmitir problemas Esta área é uma das mais importantes para resolver problemas de desempenho, mas geralmente recebe a menor atenção. Os padrões da indústria geralmente assumem que todo mundo tem acesso a redes de alta velocidade, de modo que o nível de informações passadas do servidor aplicador ao consumidor é irrelevante. Aplicativos com uma interface muito rica (UI) criam mais e mais telas inchadas de 1MB ou mais. Alguns recursos de atualização de página parcial disponíveis minimizam esse problema reduzindo o nível de informações que precisam ser transmitidas quando apenas parte da tela está sendo atualizada. A transmissão entre o servidor aplicador ea máquina do consumidor é uma das causas mais frequentes de desempenho insuficiente do aplicativo da Web. Se um site da web leva 30 minutos para carregar, mesmo que seja preparado em 5 alguns momentos, em vez de Apenas alguns poucos momentos, os usuários não vão experimentar muito de um benefício. A quantidade de informação a ser enviada deve ser diminuída. Etapa 9: Problemas de Eficiência do Dispositivo do Cliente Quanto desempenho a máquina do consumidor precisa fazer para renderizar uma página de aplicativo web Essa área geralmente não é um assassino de desempenho, mas pode contribuir para um desempenho insuficiente. A renderização de sites muito intensiva em processamento pode resultar em desempenho insuficiente de aplicativos, especialmente em dispositivos cliente totalmente equipados. Para certificação oracle. Você pode participar do treinamento oracle para fazer sua carreira neste campo. Usando o Condor com o sistema de arquivos Hadoop O empreendimento Hadoop é um empreendimento do Apache, localizado em hadoop. apache. org, que utiliza um programa de arquivos de informação de código aberto e alocado em um enorme conjunto de dispositivos. O programa de arquivo de informações apropriado é conhecido como Sistema de Arquivos Hadoop. Ou HDFS, e há vários recursos fornecidos pelo Hadoop que usam o programa de arquivos de informações, especialmente a base de dados e os recursos que usam o design de desenvolvimento de mapa reduzido alocado. Distribuído com a regra de recursos Condor, Condor fornece uma maneira de lidar com os daemons que aplicam um HDFS, mas não há assistência imediata para os recursos de alto nível que funcionam em cima deste programa de arquivo de informações. Existem dois tipos de daemons, que juntos fazem um exemplo de um sistema de arquivos Hadoop. O primeiro é conhecido como o nó Nome, que é como o administrador principal de um grupo Hadoop. Existe apenas um nó de nome eficaz por HDFS. Se o nó Nome não estiver em funcionamento, nenhum arquivo de dados poderá ser utilizado. O HDFS não auxilia don8217t a ter sucesso com o nó Name, mas ajuda um hot-spare para o nó Name, conhecido como o nó Back-up. A Condor pode configurar um nó para operar como um nó de Back-up. O segundo tipo de daemon é o nó Data, e há um nó de dados por dispositivo no programa de arquivo de informações alocadas. Como estes são aplicados em Java, a Condor não pode gerenciar diretamente esses daemons. Em vez disso, Condor fornece um pequeno daemon DaemonCore, conhecido como condorhdfs, que flui o arquivo de informações de configurações do Condor, reage às instruções do Condor como condoron e condoroff, e opera a regra Hadoop Java. Ele converte registros no arquivo de informações de configurações do Condor para uma estrutura XML nativa para HDFS. Estes produtos de configuração são detalhados com o daemon condorhdfs na área 8.2.1. Assim, para configurar HDFS no Condor, o arquivo de informações de configurações do Condor deve especificar um dispositivo no compartilhamento para ser o nó de Nome HDFS e outros para ser os nós de dados. Uma vez que um HDFS é aplicado, as tarefas do Condor podem usá-lo diretamente em um trabalho de galáxia de sabor de baunilha, deslocando os arquivos de dados de realimentação diretamente do HDFS, especificando um URL dentro do job8217s. Veja a área 3.12.2 para as informações de gerenciamento para configurar as trocas especificadas por um URL. Isso implica que um plug-in está disponível e descrito para lidar com trocas de método hdfs. Entradas de arquivo de configuração de condorhdfs Essas macros afetam o daemon condorhdfs. Muitos desses fatores decidem como o daemon condorhdfs coloca as configurações XML HDFS. A direção de listagem para o programa de arquivo de informações do Hadoop configurou a listagem. Não pagamentos para (RELEASEDIR) / libexec. Essa listagem é necessária para conter a listagem lib, contendo todos os arquivos de dados necessários para o desempenho de um nó Nome e nós de dados. Listando conf, contendo arquivos de dados padrão do programa de arquivo de informações do Hadoop com títulos que cumprem - site. xml. Listando webapps, contendo arquivos de dados de páginas web JavaServer (jsp) para o corpo de arquivos de informações do Hadoop incluídos no servidor web. A variedade e variedade de slots para o nó de nome HDFS. Não há um valor padrão para esta variação necessária. Descreve o valor de fs. default. name nas configurações de HDFS XML. O acordo de IP com e a variedade de slots para o HDFS incluíam o servidor web dentro do nó Name com a estrutura de a. b.c. d: portnumber. Não há um valor padrão para esta variação necessária. Descreve o valor de dfs. http. address nas configurações de HDFS XML. O acordo de IP e a variedade de slots para o HDFS incluíam o servidor web dentro do nó Data com a estrutura de a. b.c. d: portnumber. O valor padrão para este disponível opcionalmente variando é 0.0.0.0:0, o que implica combinar para a interface padrão em um slot energético. Descreve o valor de dfs. datanode. http. address nas configurações de HDFS XML. A direção para a listagem em um programa de arquivo de informações regionais onde o nome nó comprará seus meta-dados para arquivo de informações impede. Não existe um valor padrão para esta variável que é necessário descrever para o dispositivo de nó Name. Descreve o valor de dfs. name. dir nas configurações XML HDFS. A direção para a listagem em um programa de arquivo de informações regionais onde o nó de dados irá armazenar arquivo de informações impede. Não há um valor padrão para esta variável que é necessário para ser descrito para um dispositivo de nó de dados. Descreve o valor de dfs. data. dir nas configurações XML HDFS. O IP lidar com e slot variedade deste nó de dados unit8217s. Não há um valor padrão para esta variável que é necessário para ser descrito para um dispositivo de nó de dados, e pode ser dado o valor 0.0.0.0:0 como um nó de dados não precisa estar operando em um slot conhecido. Descreve o valor de dfs. datanode. address nas configurações de HDFS XML. Esse parâmetro identifica o tipo de suporte HDFS oferecido por este dispositivo. Os princípios possíveis são HDFSNAMENODE e HDFSDATANODE. O valor padrão é HDFSDATANODE. A variedade lida com e slot variedade para o HDFS Back-up nó. Não há valor padrão. Ele define o valor da área HDFS dfs. namenode. backup. address no arquivo de informações de configurações do HDFS XML. O acordo com a variedade de slot para o HDFS incluiu o servidor web dentro do nó Back-up, com a estrutura de hdfs: // lthostaddressgt: ltportnumbergt. Não há um valor padrão para esta variação necessária. Ele define o valor de dfs. namenode. backup. http-endereço nas configurações HDFS XML. Se este dispositivo for escolhido para ser o nó Nome, então a função deve ser descrita. Os princípios possíveis são ACTIVE, BACKUP, CHECKPOINT e STANDBY. O valor padrão é ACTIVE. O valor STANDBY está disponível para desenvolvimento futuro. Se HDFSNODETYPE for escolhido como nó de dados (HDFSDATANODE), então este variando será ignorado. Usado para definir as configurações para o estágio de depuração do HDFS. Atualmente um de OFF, FATAL, ERRO, WARN, INFODEBUG, ALL ou INFO. O resultado de depuração é publicado em (LOG) /hdfs. log. O valor padrão é INFO. Um registro dividido por vírgula de serviços que são aprovados com fazer e estudar acessibilidade a HDFS invocados. Lembre-se de que este nome variável de configurações provavelmente mudará para HOSTALLOWHDFS. Um registro dividido por vírgulas de serviços que são acessibilidade recusada para o HDFS invocado. Lembre-se de que este nome variável de configurações provavelmente mudará para HOSTDENYHDFS. Um valor opcionalmente disponível que identifica o curso a ser produzido. O valor padrão é org. apache. hadoop. hdfs. server. namenode. NameNode. Um valor opcionalmente disponível que identifica o curso a ser produzido. O valor padrão é org. apache. hadoop. hdfs. server. datanode. DataNode. O valor não obrigatório que identifica o arquivo de configuração do HDFS XML para produzir. O valor padrão é hdfs-site. xml. Um valor inteiro que ajuda a estabelecer o aspecto de duplicação de um HDFS, interpretando o valor de dfs. replication nas configurações de HDFS XML. Estas configurações variando estão disponíveis opcionalmente, pois o HDFS tem seu próprio valor padrão de 3 quando não definido através de configurações. Você pode se juntar ao treinamento oracle ou o curso de certificação oracle em Pune para fazer sua carreira neste campo. Assim CRB Tech Fornece o melhor aconselhamento de carreira dado a você Em Oracle Mais Comentários de Estudante: CRB Tech Reviews Introdução Para HDFS Erasure Coding No Apache Hadoop HDFS copia automaticamente cada bloco três vezes. Duplicação fornece uma forma eficaz e robusta de redundância para proteger contra a maioria das circunstâncias falhas. Ele também ajuda a organizar tarefas de estimativa em blocos de informações gravados regionalmente, fornecendo repetições múltiplas. De cada bloco para escolher. No entanto, a replicação é cara: o plano de replicação 3x padrão acontece com uma despesa 200 mantida no espaço de área de armazenamento e outros recursos (por exemplo, uso de transferência de dados de rede ao gravar os dados). Para conjuntos de dados com atividade de E / S relativamente baixa, as repetições de blocos adicionais. São raramente utilizados durante as funções normais, mas ainda consomem a mesma quantidade de espaço de área de armazenamento. Portanto, uma melhoria natural é usar a programação de apagamento (EC) no lugar da replicação, que usa muito menos espaço de área de armazenamento enquanto ainda fornece o mesmo nível de paciência de erro. Sob opções típicas, a EC reduz o preço da área de armazenamento em 50, em comparação com a replicação 3x. Inspirados por essa significativa oportunidade de economia de preços, técnicos da Cloudera e da Apple iniciaram e forçaram o projeto HDFS-EC sob HDFS-7285 junto com a comunidade Apache Hadoop. O HDFS-EC está atualmente segmentado para lançamento no Hadoop 3.0. Neste post, vamos explicar o estilo e estilo de programação de apagamento HDFS. Nosso estilo explica as dificuldades únicas de reequipar a assistência da CE em um sistema de área de armazenamento distribuído existente como o HDFS e apresenta idéias examinando a quantidade de informações de trabalho de alguns dos maiores clientes de produção da Clouderas. Falaremos detalhadamente sobre como aplicamos EC a HDFS, alterações feitas ao NameNode, DataNode e rotas de leitura e escrita do cliente, bem como otimizações usando o Apple ISA-L para acelerar o desenvolvimento e entendimento de computações. Finalmente, falaremos sobre o trabalho a ser realizado em estágios futuros de desenvolvimento, incluindo assistência para diferentes modelos de informação e métodos avançados de EC. Ao avaliar diferentes técnicas de área de armazenamento, há duas considerações importantes: força da informação (medida pela quantidade de falhas múltiplas aceitas) e desempenho da área de armazenamento (tamanho lógico separado por uso bruto). A replicação (como RAID-1, ou HDFS atual) é uma maneira eficaz e eficaz de suportar problemas de disco, ao preço da despesa de área de armazenamento. A replicação de N-way pode aceitar até n-1 problemas múltiplos com um desempenho de área de armazenamento de 1 / n. Por exemplo, o plano de replicação de três vias normalmente usado em HDFS pode lidar com até dois problemas com um desempenho de área de armazenamento de um terço (em alternativa, 200 sobrecarga). Erasure programação (EC) é uma divisão do conceito de informação que expande uma mensagem com informações repetitivas para a paciência erro. Um codec EC opera em unidades de informação de tamanho uniforme conhecidas como tecidos. Um codec pode tomar como feedback vários tecidos de informação e resultados de vários tecidos de igualdade. Esta técnica é conhecida como desenvolvimento. Juntos, os tecidos de informação e tecidos de igualdade são conhecidos como uma equipe de programação de apagamento. Uma célula perdida pode ser reconstruída por processamento sobre os tecidos permanentes no grupo este procedimento é conhecido como compreensão. O tipo mais fácil de programação de apagamento é baseado em funções XOR (exclusivas ou), desbancadas Desk 1. XOR funções são associativas, significância que XYZ (XY) Z. Isso significa que XOR pode gerar 1 bit de igualdade de uma variedade aleatória de pedaços de informação . Por exemplo, 1 0 1 1 1. Quando o terceiro bit está faltando, ele pode ser recuperado por XORing as peças de informação de permanência e o bit de igualdade 1. Enquanto XOR pode tomar qualquer variedade de tecidos de informação como feedback, é restrito, pois pode Só gerar no máximo uma igualdade móvel. Assim, o desenvolvimento XOR com dimensão de equipe n pode aceitar até 1 falha com um desempenho de n-1 / n (n-1 tecidos de informação para uma variedade de n células completas), mas é inadequado para técnicas como HDFS que precisam aceitar vários Problemas. A CRB Tech fornece o melhor conselho de carreira dado a você Em Oracle Mais críticas do estudante: CRB Tech Reviews Microsoft Research Releases Outra alternativa Hadoop para Azure hoje Microsoft empresa Análise declarou a acessibilidade de uma revisão de tecnologia livre de Venture Daytona MapReduce Playback para Microsoft Windows Pink. Usando um conjunto de recursos para operar com grande informação centrada no papel Googles MapReduce, ele fornece uma alternativa ao Apache Hadoop. A Daytona foi criada pelo eXtreme Handling Group na Microsoft company Analysis. Sua projetado para ajudar os pesquisadores a tirar partido da Pink para operar com enorme, informações não estruturadas lugares. Daytona também está sendo usado para alimentar um data-analytics-as-a-service fornecendo o grupo chama Succeed DataScope. O objetivo das equipes era fazer Daytona simples de usar. Mark Barga, um designer no grupo de manipulação extrema, foi estimado dizendo: Daytona tem uma interface de desenvolvimento muito simples e fácil de usar para designers escrever métodos de aprendizado de máquina e análise de dados. Eles não têm que saber muito sobre a computação alocada ou como theyre vai distribuir os cálculos para fora, e eles não precisam saber as informações do Microsoft Windows Pink. Para alcançar esse objetivo difícil (MapReduce não é conhecido por ser fácil) Microsoft empresa Estudos, como um conjunto de métodos de exemplo e código de exemplo de outro programa, juntamente com um guia passo a passo para a criação de novos métodos. Estatísticas de Dados como um Serviço Para tornar ainda mais simples o processo de operar com grandes informações, a equipe de Daytona criou um suporte de análise baseado em Azure chamado Succeed DataScope, que permite aos projetistas trabalhar com grandes projetos de informações usando uma interface semelhante ao Excel. De acordo com o local de trabalho, DataScope permite o seguinte: Os clientes podem publicar Excel planilhas excel para o raciocínio, juntamente com meta-dados para conseguir encontrar, ou procurar e obter planilhas Excel de interesse. Os clientes podem exemplo de informações extremamente grande começa o raciocínio e extrair uma parte da informação em Succeed para exame e ajuste. Uma coleção extensível de análise de informações e métodos de estudo de dispositivos aplicados no Microsoft Windows Pink permite que os usuários tenham sucesso para extrair a compreensão de suas informações. Os clientes podem escolher uma técnica ou modelo de pesquisa de nossas fitas de pesquisa da Succeed DataScope, bem como processamento distante. Nosso suporte de tempo de execução no Microsoft Windows Pink irá variar o processamento, usando, possivelmente, muitos núcleos de CPU para executar estudo de caso. Os clientes podem escolher um programa local para desempenho distante no raciocínio contra a informação de alcance de raciocínio com alguns cliques do rato do computador do botão do rato do computador, com êxito deixando-os mover a estimativa para as informações. Podemos fazer visualizações de resultados de estudo de caso e nós fornecemos aos usuários um software para avaliar os resultados, girando em escolher recursos. Isto jogs minha memória um pouco de incorporação de Googles entre BigQuery e Google Spreadsheets, mas Succeed DataScope parece ser muito melhor. Weve mencionou a informação como um suporte como um futuro mercado para a empresa Microsoft anteriormente. Microsoft também recentemente lançou a segunda tentativa de seu outro substituto Hadoop LINQ para HPC, anteriormente conhecido como dríade. LINQ / Dryad tem sido usado para o Google há algum tempo, mas não os vários recursos estão disponíveis para os usuários do Microsoft Windows HPC Server 2008 grupos. Em vez de usar métodos MapReduce, o LINQ para HPC permite que os projetistas usem a sala Visible Studio para fazer programas de análise para grandes e não estruturados locais de informações no HPC Server. Também combina com vários outros produtos da empresa Microsoft, como o SQL Server 2008, o SQL Pink, o SQL Server Confirming Solutions, o SQL Server Analysis Solutions, o PowerPivot e o Succeed. A Microsoft também oferece o Microsoft Windows Storage Table Rosa, que é semelhante ao GoToGo BigTable ou Hadoops loja de informações Apache HBase. Mais Big Data Tarefas da Microsoft Weve olhou anteriormente para Probase e Trinity, dois grandes projetos relacionados de informação na empresa Microsoft Análise. Trinity é uma fonte de dados de gráfico, e Probase é um produto estudando plataforma / base de conhecimento. Você pode participar do curso de treinamento oracle para fazer sua carreira neste campo. O que há de novo no HDFS O HDFS foi projetado para ser um programa de armazenamento altamente escalável e os sites no Facebook e no Google possuem sistemas de arquivos de informações de cota 20PB sendo implementados. O HDFS NameNode é o especialista do Hadoop Distributed File System (HDFS). Ele preserva os componentes de informações cruciais de todo o programa de arquivo de informações. A maior parte do estilo HDFS se concentrou na escalabilidade do mesmo, isto é, a capacidade de auxiliar uma grande variedade de nós de servidores no grupo e uma variedade ainda maior de arquivos de dados e evita. No entanto, um grupo de dimensão 20PB com 30K vários clientes solicitando suporte a partir de um único NameNode significa que o NameNode tem de ser executado em um dispositivo high-end não-commodity. Houve algumas iniciativas para variar o NameNode lado a lado, ou seja, permitir que o NameNode para executar em vários dispositivos. Vou demorar a examinar esses esforços de escalabilidade horizontal para um breve artigo futuro, em vez de falar sobre soluções para tornar o nosso serviço de NameNode singleton um preenchimento ainda maior. Quais são os pontos de estrangulamento da rede NameNode: Temos cerca de 2000 nós no nosso grupo e cada nó está executando 9 mapeadores e 6 redutores simultaneamente. O que significa que há cerca de 30K vários clientes que perguntam suporte do NameNode. O Metastore Hive e o RaidNode HDFS reforçam preenchimento adicional no NameNode. O Hadoop RPCServer tem uma única linha de audiência que desenha informações de todos os RPCs de entrada e os arma para muitas discussões de proprietário do NameNode. Somente após todos os fatores de entrada do RPC serem duplicados e desserializados pela Linha de Audiência, as discussões do proprietário do NameNode começam a processar o RPC. Uma CPU principal em nosso dispositivo NameNode é completamente absorvida pela Linha de Audiência. O que significa que durante tempos de grande preenchimento, a Linha de Audiência não é capaz de copiar e deserializar todas as informações RPC de entrada em breve, resultando assim em clientes com erros de saída RPC. This is one big bottleneck to top to bottom scalabiling of the NameNode. CPU: The second bottleneck to scalability is the fact that most significant segments of the NameNode is secured by a singleton secure called the FSNamesystem secure. I had done some major reorientating of this rule about three years ago via HADOOP-1269 but even that is not enough for assisting present workloads. Our NameNode device has 8 cores but a fully packed program can use at most only 2 cores simultaneously on the average the reason being that most NameNode owner discussions experience serialization via the FSNamesystem secure. Memory: The NameNode shops all its meta-data in the main storage of the singleton device on which it is implemented. In our group, we have about 60 thousand data files and 80 thousand blocks this involves the NameNode to have a pile dimension about 58GB. This is huge There isn8217t any more storage left to grow the NameNode8217s pile size What can we do to assistance even bigger variety of data files and prevents in our system Can we break the impasse RPC Server: We improved the Hadoop RPC Server to have a swimming discuss of Audience Threads that function in combination with the Audience Line. The Audience Line allows a new relationship from a customer and then arms over the task of RPC-parameter-deserialization to one of the Audience Threads. In our case, we designed the body so that the Audience Threads involve 8 discussions. This modify has more than doubled the variety of RPCs that the NameNode can procedure at complete accelerator. This modify has been provided to the Apache rule via HADOOP-6713. The above modify permitted a simulated amount of perform to be able to take 4 CPU cores out of a total of 8 CPU cores in the NameNode device. Unfortunately enough, we still cannot get it to use all the 8 CPU cores FSNamesystem lock: A overview of our amount of perform revealed that our NameNode generally has the following submission of requests: statistic a information file or listing 47 open a information declare read 42 build a new information file 3 build a new listing 3 relabel a information file 2 remove a information file 1 The first two functions constitues about 90 amount of benefit the NameNode and are readonly operations: they do not modify information file program meta-data and do not induce any synchronous dealings (the accessibility period of a information file is modified asynchronously). Meaning that if we modify the FSnamesystem secure to a Readers-Writer secure we can have the complete power of all handling cores in our NameNode device. We did just that, and we saw yet another increasing of the handling rate of the NameNode The fill simulation can now create the NameNode procedure use all 8 CPU cores of the device simultaneously. This rule has been provided to Apache Hadoop via HDFS-1093. The storage bottleneck issue is still uncertain. People have talked about if the NameNode can keep some part of its meta-data in hard drive, but this will require a modify in securing design style first. One cannot keep the FSNamesystem secure while studying in information from the disk: this will cause all other discussions to prevent thus throttling the efficiency of the NameNode. Could one use display storage successfully here Maybe an LRU storage cache of information file program meta-data will deal with present meta-data accessibility patterns If anybody has guidelines here, please discuss it with the Apache Hadoop group. You can join the oracle training or the oracle certification course to make your career in this field. HDFS Salient Features Application market experts have started to use the term BigData to relate to information places that are generally many magnitudes greater than conventional data source. The biggest Oracle data source or the biggest NetApp client could be many number of terabytes at most, but BigData represents storage space places that can range to many number of petabytes. Thus, the first of all characteristics of a BigData shop is that a single type of it can be many petabytes in size. These information shops can have a great number of connections, starting from conventional SQL-like concerns to personalized key-value accessibility methods. Some of them are group techniques while others are entertaining techniques. Again, some of them are structured for full-scan-index-free accessibility while others have fine-grain indices and low latency accessibility. How can we design a benchmark(s) for such a wide range of information stores Most standards concentrate on latency and throughput of concerns, and appropriately so. However, in my view, the key to developing a BigData standard depends on must further parallels of methods. A BigData standard should evaluate latencies and throughput, but with a good deal of modifications in the amount of work, skews in the information set and in the existence of mistakes. Listed below are some of the common features that differentiate BigData set ups from other information storage space techniques. Elasticity of resources A main function of a BigData Product is that it should be flexible in general. One should be able to add software and components sources when needed. Most BigData set ups do not want to pre-provision for all the information that they might gather in the long run, and the secret to success to be cost-efficient is to be able to add sources to a manufacturing shop without operating into recovery time. A BigData program generally has to be able to decommission areas of the application and components without off-lining the support, so that obselete or faulty components can get changed dynamically. In my mind, this is one of the most important features of a BigData program, thus a standard should be able to evaluate this function. The standard should be such that we can add and eliminate sources somewhere when the standard is simultaneously performing. The Flexibility function described above ultimately means that the program has to be fault-tolerant. If a amount of work is operating on your body and some areas of the program is not able, the other areas of the program should set up themselves to discuss the work of the unsuccessful areas. This means that the support does not don8217t succeed even in the face of some element problems. The standard should evaluate this part of BigData techniques. One easy option could be that the standard itself presents element problems as part of its performance. Skew in the information set Many big information techniques take in un-curated information. Which indicates there are always information factors that are excessive outliers and presents locations in the program. The amount of work on a BigData program is not uniform some small areas of it is are significant locations and have extremely higher fill than the rest of the program. Our standards should be developed to operated with datasets that have large alter and present amount of work locations. There are a few past tries to determine a specific standard for BigData. Dewitt and Stonebraker moved upon a few areas in their SIGMOD document. They explain tests that use a grep process, a be a part of process and a straightforward sql gathering or amassing question. But none of those tests are done in the existence of program mistakes, neither do they add or eliminate components when the research is in improvement. In the same way, the YCSB standard suggested by Cooper and Ramakrishnan is affected with the same lack of. How would I run the tests suggested by Dewitt and Stonebraker Here are some of my early thoughts: Concentrate on a 100 node research only. This is the establishing that is appropriate for BigData techniques. Increase the quantity of URLs such that the information set is at least a few number of terabytes. Make the standard run for at least one hour or so. The amount of work should be a set of several concerns. Speed the amount of work so that the there is continuous modifications in the quantity of inflight concerns. Introduce alter in the information set. The URL information should be such that maybe 0.1 of those URLs happen 1000 times more frequently that other URLs. Introduce program mistakes by eliminating one of the 100 nodes once every moment, keep it shut down for a few minutes, then bring it back online and then continue with process with the other nodes until the entire standard is done. It can be said that there is somebody out there who can do it again the tests with the personalized configurations detailed above and present their results. This research would significantly benefit the BigData group of customers and developers You can join the Oracle dba certification to get Oracle dba jobs in Pune. So CRB Tech Provides the best career advice given to you In Oracle More Student Reviews: CRB Tech Reviews Posts navigation
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