tachyon

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    我是Apache Ignite的新手,对于Ignite和Spark整合,看起来Ignite提供了一个内存层,数据将存储在Spark应用程序中,这是Tachyon作为内存中的文件系统提供。 所以,我的问题是针对内存中的文件系统(IGFS for ignite),Ignite和Tachyon有什么区别?两者之间的优点和缺点是什么? 谢谢!

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    假设我们从alluxio内存 rdd1 = sc.textFile("alluxio://.../file1.txt") rdd2 = rdd1.map(...) 是否rdd2驻留在alluxio或spark的堆创建RDD。 也可以在alluxio或spark堆上创建一个新的RDD(类似于alluxio上的pairRDD) pairRDD1.join(pairRDD2)。 第二个问题的原因是

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    眼下超光速粒子之间的ssh接头是部署在本地模式即http://tachyon-project.org/documentation/v0.7.1/Running-Tachyon-Locally.html 我在这里的主要问题是SSH联接。经典的方法是做: ssh-keygen -t rsa cat id_rsa.pub >> authorized_keys 但我想不启用的时刻SSH联接(服务器之

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    我从使用sc.textFile()的Mahout中的Alluxio中获取数据,但它是spark RDD。我的程序进一步使用这个火花RDD作为Mahout DRM,因此我需要将RDD转换为DRM。所以我现在的代码保持稳定。

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    我尝试使用spark和hdfs在openstack上的VM Centos上安装alluxio1.2,但安装无法正常工作。 Spark和hdfs已经安装并正常工作 ERROR logger.type (AlluxioMaster.java:main) - Uncaught exception while running Alluxio master, stopping it and exiting.

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    我上有128GB的3个节点和每个40芯跑我集群上的MR工作。 群集信息: 10.8.12.16:名称节点活跃,数据管理部,alluxio主,alluxio工人 10.8.12.17:名称节点待机,数据管理部,alluxio主备用,alluxio工人 10.8.12.18:数据管理部,alluxio工人 版本信息: 操作系统:红帽EL6 alluxio:1.2.0 的Hadoop:2.7.2 JDK

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    的只是为了看看的Tachyon会给我讲配置的内存比更多的可用我设置错误: # Some value over combined available mem and disk space. export TACHYON_WORKER_MEMORY_SIZE=1000GB 及观察到的网络用户界面配置却没有错误。 当可用RAM超过时,是否有一些信息会被推送到磁盘? 超过磁盘空间时会发生什么?删除文

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    我正在尝试使用Tachyon实现RDD/Dataframe共享。我的理解是,对于HDFS underFS,写入是异步的(在场景后面发生HDFS复制),因此速度应该更快,但在测试中我发现使用HDFS underFS的Tachyon在写入时速度较慢2-6倍。 从this Tachyon paper我看到: “我们做了[基于谱系容错]配置在我们的星火和MapReduce一体化” 如何启用星火使用谱系基于

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    我已经在Spark上安装了本地的Alluxio,并且我在Alluxio的内存中插入了1000个文件。 尽管读取文件速度很慢,但从Alluxio内存读取文件的时间与从磁盘读取文件的时间相等。我不understant为什么... File Name Size Block Size In-Memory Persistence State Pin Creation Time Modification Ti

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    我看到在Tachyon configuration中有一个密钥tachyon.master.ttlchecker.interval.ms(“以时间间隔(以毫秒为单位)来定期删除过期的ttl值的文件。”)但我已经查看了所有内容,找不到一种设置Tachyon文件的TTL值的方法。 如何设置Tachyon文件的TTL(最好来自java/scala程序)?