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    NoSQL性能测试工具YCSB-Running a Workload

    目前,在系统设计中引入了越来越多的NoSQL产品,例如Redis/ MongoDB/ HBase等,其中性能指标往往会成为权衡不同NoSQL产品的关键因素。对这些产品在性能表现和产品选择上的争论,Ivan碰到不止一次。虽然通过对系统架构原理方面的分析可以大致判断出其在不同读写场景下的表现,但一是对受众有较高的要求,也来的不那么直接。这时候,没有什么比一次性能测试更有说服力。有什么好的性能测试工具呢?这就是今天的主角YCSB。YCSB是Yahoo开源的一套分布式性能测试工具,方便易用,拓展性强。Ivan最近研究HBase二级索引时用它来做性能测试,感觉还是非常顺手的。虽然网上已经有很多YCSB的介绍文章,但用来指导实际操作还是有些不便。Ivan会用两三篇文章来介绍一下YCSB的实际使用。本文是官方文章的译文,选择这篇文章是因为其与具体操作的关系比较紧密,感兴趣的同学可以了解一下。

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    0661-6.2.0-Hadoop数据备份与恢复

    在Hadoop集群中,数据文件是以Block的方式存储在HDFS上,而HDFS上数据的名称,副本存储的地址等都是通过NameNode上的元数据来保存的。Hive的数据库和表的数据也是保存在HDFS中,而Hive的元数据metastore则保存在关系型数据库中。这些文件和数据如果丢失或者损坏,都会导致相应的服务不可用,Hadoop集群可以启用某些组件和服务的高可用或者备份,来应对可能出现数据损坏问题。但是在集群需要迁移,集群需要扩容或者缩容,或者其他情况,集群可能会面对数据安全风险的时候,我们可以通过主动备份这些数据,来保证数据安全。本文主要讲述如何备份NameNode元数据,如何备份MariaDB元数据库,如何备份HDFS中的数据,以及如何从这些备份中恢复。

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    Flink1.12支持对接Atlas【使用Atlas收集Flink元数据】

    问题导读 1.Atlas中实体具体指什么? 2.如何为Flink创建Atlas实体类型定义? 3.如何验证元数据收集? 在Cloudera Streaming Analytics中,可以将Flink与Apache Atlas一起使用,以跟踪Flink作业的输入和输出数据。 Atlas是沿袭和元数据管理解决方案,在Cloudera Data Platform上受支持。这意味着可以查找,组织和管理有关Flink应用程序以及它们如何相互关联的数据的不同资产。这实现了一系列数据管理和法规遵从性用例。 有关Atlas的更多信息,请参阅Cloudera Runtime文档。 Flink元数据集合中的Atlas实体 在Atlas中,表示Flink应用程序,Kafka主题,HBase表等的核心概念称为实体。需要了解Flink设置中实体的关系和定义,以增强元数据收集。 为Flink创建Atlas实体类型定义 在提交Flink作业以收集其元数据之前,需要为Flink创建Atlas实体类型定义。在命令行中,需要连接到Atlas服务器并添加预定义的类型定义。还需要在Cloudera Manager中为Flink启用Atlas。 验证元数据收集 启用Atlas元数据收集后,群集上新提交的Flink作业也将其元数据提交给Atlas。可以通过请求有关Atlas挂钩的信息来在命令行中使用消息验证元数据收集。 Flink元数据集合中的Atlas实体 在Atlas中,表示Flink应用程序,Kafka主题,HBase表等的核心概念称为实体。需要了解Flink设置中实体的关系和定义,以增强元数据收集。 在向Atlas提交更新时,Flink应用程序会描述自身以及用作源和接收器的实体。Atlas创建并更新相应的实体,并从收集到的和已经可用的实体创建沿袭。在内部,Flink客户端和Atlas服务器之间的通信是使用Kafka主题实现的。该解决方案被Atlas社区称为Flink挂钩。

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