1.Alluxio技术内幕: 高性能的异步读缓存
2.Alluxio主要使用场景有哪些？
3.Ray 分布式计算框架介绍
4.Alluxio的数据编排平台现在跨越了多个云
5.Alluxio实战手册之外部存储挂载命令(mount)篇
6.大数据开发这么学习？

Alluxio技术内幕: 高性能的异步读缓存

       本文深入探讨Alluxio v1.7版本中引入的优化异步数据缓存策略。在传统的缓存机制中，当客户端请求读取的数据块未命中缓存时，Alluxio客户端会同步执行缓存操作，这在应用仅需读取文件的一小部分时，可能对性能造成不利影响。错题整理源码Alluxio v1.7开始实施异步缓存策略，将缓存任务从客户端移交给worker节点，显著简化了应用程序客户端的数据读取流程。这一改进减少了缓存操作对客户端性能的影响，提升了某些类型作业的性能。

       异步缓存策略使客户端在读取数据的同时，worker节点在后台异步处理缓存操作，无论读取完整数据块还是部分数据块，缓存操作均不影响客户端性能。此外，worker节点在读取底层存储数据的过程中实现了优化，当客户端使用读取类型为缓存时，worker节点在完成读取后可直接缓存数据块。这种同步优化减少了解释异步缓存的复杂性，提高了效率。

       进一步，本文提供了配置异步缓存的指南，允许用户调整worker节点后台执行异步缓存任务的线程池大小。用户可根据需要调整参数“alluxio.worker.network.netty.async.cache.manager.threads.max”，以优化异步缓存速度和CPU使用率之间的平衡。更高的线程池大小可加速后台异步缓存，但会增加CPU负载；相反，较低的线程池大小会减缓缓存速度，释放CPU资源。

       异步缓存策略显著提高了工作负载的冷读取性能，特别是在处理如Presto或SparkSQL等计算框架上的SQL工作负载时。使用异步缓存，第一次查询与直接从存储系统读取数据的时间相同，随着数据逐步异步缓存到Alluxio中，集群的整体性能会逐渐提升。这种机制确保了后续查询的高效执行，同时减少了对网络带宽的依赖。

       展望未来，Alluxio团队将继续优化异步缓存机制，进一步提升缓存效率和性能。未来的版本将包含更多改进，以进一步加强缓存管理，确保Alluxio系统在各种工作负载和环境中的高效运行。

Alluxio主要使用场景有哪些？

       在当今数据驱动的世界中，Alluxio作为一款强大的软件 版权 源码数据管理工具，其应用场景涵盖了多个关键领域，为企业的数据处理和分析提供了卓越的性能和灵活性。strong>以下是Alluxio在不同场景下的主要应用：

       首先，Alluxio作为数据缓存加速器，对于大规模Spark计算来说，是不可或缺的一部分。它通过优化Spark Cache性能，特别是在大数据量下，超越了Spark自身的限制。Alluxio的配置选项如副本范围、预加载和内存管理工具，显著提高了数据读取速度，确保了迭代计算的稳定性和速度提升。例如，通过Alluxio，联通的业务性能提升了小时，即使在业务规模增长%的情况下，也能显著降低重算概率，极大地提高了业务价值。

       在存算分离的应用中，Alluxio解决了计算与存储资源的不均衡问题。通过将存储和计算分离，Alluxio能有效利用集群资源，如在夜间进行数据处理，构建出高效的数据分析系统。这种解决方案使得Hadoop集群资源得到优化，显著降低了扩容成本，如在联通的案例中，存储管理成本减少了%。

       在混合负载场景下，Alluxio的兼容性使其能够无缝集成Spark和Presto。通过优化内存管理，Alluxio确保了不同业务需求的灵活性，例如，与TensorFlow的无缝协作提升了%的查询性能和AI部署的易用性。这使得像微软这样的公司已经将其部署在生产环境中，满足了业务工程师对SQL查询和数据共享的需求。

       针对资源有限但需求快速响应的场景，Alluxio的轻量级分析能力尤为重要。通过Presto与Alluxio的结合，联通实现了私有化部署的高效管理，避免了Kyuubi工具带来的复杂性。Presto Iceberg connector直接操作Hadoop catalog表，仅需两个核心组件，极大地简化了ETL过程，商品问答源码使得数据共享和性能提升变得更加便捷。

       总结来说，Alluxio在数据缓存加速、存算分离、混合负载管理和轻量级分析等方面都展现出强大的价值。它不仅提升了数据处理的性能，还简化了资源管理，适应了不同业务场景的需求，为联通数字化转型提供了有力的支持。作为一款灵活且高效的工具，Alluxio无疑是现代企业数据架构中的关键组件。

Ray 分布式计算框架介绍

       Ray是由UC Berkeley RISELab推出的机器学习分布式框架，其产生背景源于AI和大数据的快速发展，对应用和硬件能力提出了更高的挑战。该框架由Ion Stoica教授创立，他同时也是Spark产品的公司Databricks的创始人，Apache Mesos、Alluxio、Clipper的项目主导人。

       Ray的特点在于其高性能计算能力，主要应用于投资组合的实时归因分析等场景。Ray与Dask等类似框架相比，在Python用户群体中更具优势。Dask是Anaconda的产品，旨在弥补Python在数据科学中的性能不足，而Ray则专注于加速机器学习的调优和训练速度。Ray不仅提供基础的计算平台，还包括Tune（超参数调节）和RLlib（增强学习）等工具。

       Apache Arrow是Ray底层内存数据结构的基础，它已经成为数据处理领域最通用的数据结构，具有丰富的生态和出色的性能。Ray团队基于Arrow开发了一个内存数据服务，称为Plasma，它在Linux共享内存中创建了Arrow封装的对象，并通过Plasma Client Library使其他进程能够访问这块共享内存中的Arrow存储。

       Ray的架构可以参考arxiv.org/abs/....，其中GCS作为集中的服务端，是Worker之间传递消息的纽带。每个Server都有一个共用的Object Store，即用Apache Arrow/Plasma构建的内存数据。Local Scheduler负责Server内部的调度，同时通过GCS与其他Server上的Worker通信。

       Raylet是Raylet本地调度的核心，它在中间的作用非常关键，包含了Node Manager、网站源码算命Object Manager和gcs_client等重要内容。Node Manager是基于boost::asio的异步通信模块，主要负责通信连接和消息处理管理；Object Manager负责管理Object Store；gcs_client负责连接GCS客户端。

       Ray采用Boost::asio的异步通信模型，通过Proactor模型实现异步操作。Node Manager在初始化时，会根据num_initial_workers的数量初始化worker pool，然后按照asio的异步机制，将任务分配到这些worker pool中的进程。

       消息传递和调度机制中，Worker提交task到raylet，raylet将task分配到其他worker。同时，raylet还需要将task和相关worker信息提交给GCS。task执行的参数和返回值需要通过Object Store来获取。

       Task Lineage是Ray中一个重要的概念，它包含Lineage Cache、Lineage Entry和Lineage等概念。Lineage管理Task执行的DAG（有向无环图），Lineage Entry管理Task状态，Lineage Cache管理Task在本机执行的缓存。通过对Lineage的优化，可以提高Ray的调度性能。

       集群架构方面，Ray集群包括Worker、Gcs和Raylet等模块。Worker是一个执行单元，通过gRPC远程提交任务。整个架构类似于istio的service mesh结构。Raylet是处理Worker和GCS的关键连接点，还有处理Local Worker之间的调度。Raylet包含Node Manager和Object Manager等组件。

       提交任务时，Worker将task提交到raylet，raylet将task分配到其他worker。同时，raylet还需要将task和相关worker信息提交给GCS。task执行的参数和返回值需要通过Object Store来获取。

Alluxio的数据编排平台现在跨越了多个云

       Alluxio Inc .专门为数据科学和分析工作负载开发了一个虚拟分布式文件系统，该公司今天发布了自三年多前首次发布以来对其平台最重要的增强。

       公司销售同名开源数据整理技术的商业版。这项技术的前身是超光速粒子，它在存储和计算资源之间提供了一个一致的层，使分析应用程序能够快速访问数据，而不受位置的安全组源码限制。

       Alluxio不依赖带宽密集型复制，而是使用智能缓存和内存中的全局命名空间和元数据来跟踪数据的位置及其源数据的变化。Alluxio表示，其技术的开源版本被世界十大互联网公司中的七家使用。

       在2.0版中，此过程现在可以由用户定义的策略来管理，这些策略会自动跨存储系统移动数据。新版本还支持跨多个云的数据移动、更好的可扩展性、集群划分，以及通过代表性状态传输或REST接口与外部数据源的集成。

       Alluxio表示，它为困扰大多数大型组织的数据孤岛问题提供了独特的解决方案。试图构建跨企业运行的分析程序的数据科学家必须处理多个数据源，这些数据源是通过部门规划、收购和遗留应用程序出现的。数据虚拟化是解决这一问题的一种相对较新的方法。它试图在没有复制的情况下协调不同的源，这是一个资源密集型的过程，可能会引入危险的数据质量问题。

       然而，该技术的创始人李浩源表示，许多解决方案旨在优化存储，而不是计算。他在加州大学伯克利分校实验室(samplab)攻读博士学位时，与他人合作开发了这项技术。尽管这些方法可能会减少拷贝并优化存储效率，但它们无助于分析例程更快地运行。

       “筒仓是不可避免的，”李说。我们不是通过创建副本来解决问题，“我们在逻辑上聚合数据，以便您可以通过软件层将其作为文件夹进行访问。该软件绑定到一个分析应用程序，如Apache Spark或Presto，以优化应用层的性能。

       Alluxio 2.0中的新策略功能可跨任意数量的存储系统(包括本地存储系统和多云存储系统)提供热数据、热数据和冷数据的自动分层。用户可以在任何目录和文件夹级别配置策略，以自定义和简化数据访问。单个数据集的定义可以涵盖写入数据或与存储系统同步数据等功能。

       当使用基于云的数据源时，用户现在可以划分Alluxio层，这样不同分析框架使用的数据集就不会互相污染。来自外部源的数据也可以通过RESTful接口进行聚合，方法是将源文件指向Alluxio，以便根据需要进行访问。

       负责产品管理和营销的副总裁Dipti Borkar表示，随着最近向谷歌LLC的开源远程流程框架gRPC的转型，Alluxio现在可以扩展到集群中的个节点。对开源RocksDB持久键值存储的支持提高了性能，并允许将分层元数据管理扩展到数十亿个文件。

       Alluxio提供免费社区版和企业版，具有增强的安全性、额外的编排功能和技术支持。该软件被交付给Docker容器进行内部部署。未指定定价。

Alluxio实战手册之外部存储挂载命令(mount)篇

       mount命令在Alluxio系统中扮演着关键角色，其功能与Linux系统中的mount命令类似，但应用更加广泛。在Linux环境中，mount命令用于将硬盘、SSD等本地存储设备加载到系统中，而在Alluxio分布式系统中，mount的概念被扩展到了更深层次。用户可以通过Alluxio mount功能，将多个存储系统或云存储服务，如HDFS、S3、Azure等，挂载到Alluxio分布式文件系统中。这意味着在运行于Alluxio环境下的分布式应用，如Spark、Presto或MapReduce等，无需关心具体的数据访问协议和路径，只需了解数据在Alluxio文件系统中的路径即可。这种设计极大地简化了应用的开发和维护过程。

       下面通过一个简单的示例来展示mount命令的基本用法。假设我们有HDFS和S3两个不同的存储系统，分别存储了用户信息和文档信息。现在，我们可以通过将这两个系统同时挂载到Alluxio中，使得用户信息和文档信息在Alluxio中看起来像是保存在不同目录下的同一文件系统中。具体操作如下：

       1. 首先，在Alluxio配置文件conf/alluxio-site.properties中设置Alluxio的根目录作为挂载点。

       2. 启动Alluxio后，将S3 bucket挂载到指定的挂载点alluxio:///docs。

       3. 至此，Alluxio应用可以在alluxio://docs/下访问S3里的文档数据，以及在alluxio:///users/下访问HDFS里的用户数据。

       4. 使用不附加参数的mount命令可以查看当前所有的挂载点。

       5. 如果需要取消某个挂载点，可以通过相应的命令操作完成。

       对于高级用法，mount命令允许为特定挂载点设置参数。例如，当需要挂载另一个S3 bucket并使用不同的key时，可以通过--option选项来指定只对这个挂载点起作用的参数。这一功能的一个常见应用场景是当需要挂载不同的HDFS且它们的配置存在差异时，可以特别指定每个HDFS对应的具体设置（如core-site.xml、hdfs-site.xml等）。

       对于根目录挂载点，额外的参数可以通过conf/alluxio-site.properties文件设置。例如，若需设置根目录挂载点的alluxio.foo.bar参数，应通过alluxio.master.mount.table.root.option前缀表示该参数仅应用于根目录挂载点。最终，将上述配置添加到conf/alluxio-site.properties文件中即可完成设置。

大数据开发这么学习？

       分享大数据学习路线：

       第一阶段为JAVASE+MYSQL+JDBC

       主要学习一些Java语言的概念，如字符、bai流程控制、面向对象、进程线程、枚举反射等，学习MySQL数据库的安装卸载及相关操作，学习JDBC的实现原理以及Linux基础知识，是大数据刚入门阶段。

第二阶段为分布式理论简介

       主要讲解CAP理论、数据分布方式、一致性、2PC和3PC、大数据集成架构。涉及的知识点有Consistency一致性、Availability可用性、Partition

       tolerance分区容忍性、数据量分布、2PC流程、3PC流程、哈希方式、一致性哈希等。

第三阶段为数据存储与计算（离线场景）

       主要讲解协调服务ZK(1T)、数据存储hdfs(2T)、数据存储alluxio(1T)、数据采集flume、数据采集logstash、数据同步Sqoop(0.5T)、数据同步datax(0.5T)、数据同步mysql-binlog(1T)、计算模型MR与DAG(1T)、hive(5T)、Impala(1T)、任务调度Azkaban、任务调度airflow等。

第四部分为数仓建设

       主要讲解数仓仓库的历史背景、离线数仓项目-伴我汽车（5T）架构技术解析、多维数据模型处理kylin（3.5T）部署安装、离线数仓项目-伴我汽车升级后加入kylin进行多维分析等；

第五阶段为分布式计算引擎

       主要讲解计算引擎、scala语言、spark、数据存储hbase、redis、kudu，并通过某p2p平台项目实现spark多数据源读写。

第六阶段为数据存储与计算（实时场景）

       主要讲解数据通道Kafka、实时数仓druid、流式数据处理flink、SparkStreaming，并通过讲解某交通大数让你可以将知识点融会贯通。

第七阶段为数据搜索

       主要讲解elasticsearch，包括全文搜索技术、ES安装操作、index、创建索引、增删改查、索引、映射、过滤等。

第八阶段为数据治理

       主要讲解数据标准、数据分类、数据建模、图存储与查询、元数据、血缘与数据质量、Hive Hook、Spark Listener等。

第九阶段为BI系统

       主要讲解Superset、Graphna两大技术，包括基本简介、安装、数据源创建、表操作以及数据探索分析。

第十阶段为数据挖掘

       主要讲解机器学习中的数学体系、Spark Mlib机器学习算法库、Python scikit-learn机器学习算法库、机器学习结合大数据项目。

对大数据分析有兴趣的小伙伴们，不妨先从看看大数据分析书籍开始入门！B站上有很多的大数据教学视频，从基础到高级的都有，还挺不错的，知识点讲的很细致，还有完整版的学习路线图。也可以自己去看看，下载学习试试。

Alluxio Local Cache 监控指南

       本文由张策撰写，内容涉及Alluxio Local Cache的监控指南。随着云计算的普及，主流数据分析引擎开始选择独立扩展存储与计算以适应云环境，并由此降低云提供商的成本。然而，存算分离也带来了查询延迟的新挑战，尤其是当网络负载高时，通过网络扫描大量数据会受到IO限制。元数据同样面临远程网络检索的性能问题。为解决这些挑战，数据编排系统Alluxio预见了存算分离的趋势，并通过分布式缓存服务为Presto、Spark等引擎加速查询性能。

       Alluxio Local Cache作为客户端嵌入式缓存库，旨在进一步减少数据分析引擎与Alluxio之间的通信开销，实现亚秒级的查询延迟。Alluxio与Presto的核心团队合作，实现了此功能，大部分时间它仅支持Presto Hive Connector，但在年底，社区新增了对Presto Iceberg Connector的支持。

       配置与启用Alluxio Local Cache主要涉及修改Presto配置文件以指定缓存路径，推荐使用Ramdisk或SSD以达到最佳效果。启动Presto后，可通过特定步骤设置监控，提升Local Cache的可观测性。首先，新增jmx_prometheus_config.yaml配置文件，下载并配置jmx_prometheus_javaagent.jar，将其添加至Presto JVM配置中，然后重启Presto。通过访问特定端口，验证配置是否成功。指标接入Prometheus后，用户可进一步分析缓存使用情况，重点关注缓存命中率、访问量、未命中后外部系统的访问量、缓存空间使用量、剩余量、缓存页数目等关键指标。特别提示，当使用LOCAL模式存储时，每个页以文件形式存储，机械磁盘作为缓存存储不推荐，建议使用SSD或Ramdisk。

认识一下MRS里的“中间人”Alluxio

       文章总结：

       在MRS的数据处理生态系统中，Alluxio扮演了至关重要的角色，作为计算和存储之间的桥梁，它为上层的Spark、Presto、MapReduce、Hive等计算框架提供了一层统一的数据抽象层。通过Alluxio的全局命名空间和统一的客户端API，这些框架能够无缝访问底层的存储系统，并享受到内存级的高I/O性能提升。

       Alluxio的架构由Master节点、Worker节点和Client组成，Master负责管理元数据并支持容错机制，Worker则负责数据存储。客户端作为应用与Alluxio的交互工具，支持通过透明挂载和统一的API访问不同类型的底层存储系统，如HDFS或OBS。

       在配置Alluxio时，需要设置根挂载点，如将HDFS或OBS作为底层存储，同时允许内嵌挂载点以支持灵活的目录管理。访问Alluxio可通过Web界面（需通过特定IP或弹性IP访问），并能通过命令行工具如validateEnv和文件系统管理功能进行维护和监控。

       要深入了解Alluxio在MRS中的使用，可以参考相关技术文档。通过这些配置和管理手段，Alluxio为MRS的数据处理带来了更高的效率和灵活性。