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2015年2月7日

在 Azure 中使用公用 IP 创建多 NIC VM

摘要: Russ Slaten 2014年 11 月 18日下午 4点 我们最近宣布了支持具有多个网络接口控制器 (NIC) 的虚拟机 (VM)。我仍在努力了解此功能适用的所有新场景,但首先,我希望亲自测试一下这项功能。 我的方案是通过 PowerShell使用实例级公用 IP地址 (PIP)... 阅读全文

posted @ 2015-02-07 15:55 wu2198 阅读(199) 评论(0) 推荐(0)

Azure 中的多个 VM NIC 和网络虚拟设备

摘要: YU-SHUN WANG Azure 网络高级项目经理 在 2014 年欧洲 TechEd 大会上,我们宣布了在Azure VM 中为多个网络接口 (NIC) 提供支持,并与多家重要厂商合作,在 Azure 中引入了网络虚拟设备,其中最引人注目的是 Citrix Netscaler 和 R... 阅读全文

posted @ 2015-02-07 14:17 wu2198 阅读(205) 评论(0) 推荐(0)

2015年2月4日

阿里云至 Windows Azure 的 Linux 虚拟机迁移

摘要: 在Windows Azure中,用户可以对部署在Azure中的虚拟机的映像、磁盘以及快照进行生成和下载。用户可以方便地将Azure中的虚拟机实例迁移到本地、私有云甚至其他公有云平台进行测试、扩展或者再部署。但是,除Azure外,大部分公有云供应商并不提供虚拟机映像的下载服务。用户如要迁移自己的应... 阅读全文

posted @ 2015-02-04 14:42 wu2198 阅读(194) 评论(0) 推荐(0)

2015年1月18日

Spark技术内幕:Storage 模块整体架构

摘要: Storage模块负责了Spark计算过程中所有的存储,包括基于Disk的和基于Memory的。用户在实际编程中,面对的是RDD,可以将RDD的数据通过调用org.apache.spark.rdd.RDD#cache将数据持久化;持久化的动作都是由Storage模块完成的。包括Shuffle过程中... 阅读全文

posted @ 2015-01-18 19:13 wu2198 阅读(198) 评论(0) 推荐(0)

Spark技术内幕:Shuffle的性能调优

摘要: 通过上面的架构和源码实现的分析,不难得出Shuffle是Spark Core比较复杂的模块的结论。它也是非常影响性能的操作之一。因此,在这里整理了会影响Shuffle性能的各项配置。尽管大部分的配置项在前文已经解释过它的含义,由于这些参数的确是非常重要,这里算是做一个详细的总结。1.1.1 sp... 阅读全文

posted @ 2015-01-18 19:09 wu2198 阅读(242) 评论(0) 推荐(0)

2015年1月13日

保持与 Microsoft Azure Files 的连接

摘要: 我们在最近的博客文章中介绍了 Azure StorageFiles的预览版,请单击此处。该文章包含 Azure Files 的相关信息,说明了如何申请预览版并开始使用,还介绍了一些有助于创建共享和传输数据的工具。本文章将重点阐述如何才能创建与 Azure File共享的持久连接,以便您的计划... 阅读全文

posted @ 2015-01-13 18:01 wu2198 阅读(159) 评论(0) 推荐(0)

Microsoft Azure File 服务简介

摘要: 我们非常高兴地宣布在微软Azure中国区推出 Microsoft Azure File 服务预览版。Azure File 服务使用标准 SMB 2.1 协议提供文件共享。Azure 中运行的应用程序现在可以使用熟悉的标准文件系统 API(如 ReadFile 和 WriteFile)在虚拟机之间... 阅读全文

posted @ 2015-01-13 17:01 wu2198 阅读(189) 评论(0) 推荐(0)

2015年1月12日

Spark技术内幕:Shuffle Read的整体流程

摘要: 回忆一下,每个Stage的上边界,要么需要从外部存储读取数据,要么需要读取上一个Stage的输出;而下边界,要么是需要写入本地文件系统(需要Shuffle),以供childStage读取,要么是最后一个Stage,需要输出结果。这里的Stage,在运行时的时候就是可以以pipeline的方式运行的... 阅读全文

posted @ 2015-01-12 08:07 wu2198 阅读(261) 评论(0) 推荐(0)

Spark技术内幕:Shuffle Map Task运算结果的处理

摘要: Shuffle Map Task运算结果的处理这个结果的处理,分为两部分,一个是在Executor端是如何直接处理Task的结果的;还有就是Driver端,如果在接到Task运行结束的消息时,如何对Shuffle Write的结果进行处理,从而在调度下游的Task时,下游的Task可以得到其需要的... 阅读全文

posted @ 2015-01-12 08:02 wu2198 阅读(322) 评论(0) 推荐(0)

2015年1月11日

Spark技术内幕: 如何解决Shuffle Write一定要落盘的问题?

摘要: 在Spark 0.6和0.7时,Shuffle的结果都需要先存储到内存中(有可能要写入磁盘),因此对于大数据量的情况下,发生GC和OOM的概率非常大。因此在Spark 0.8的时候,Shuffle的每个record都会直接写入磁盘,并且为下游的每个Task都生成一个单独的文件。这样解决了Shuff... 阅读全文

posted @ 2015-01-11 15:13 wu2198 阅读(694) 评论(0) 推荐(0)

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