内存计算和可计算存储在数据库场景中的应用.pdf

Calc Memory V1.3.2 RSS: 590MB PSS: 397MB PageTable: 10MB SlabInfo: 41MB HugeMem: 2048MB Cache: 111MB RSS+PageTable+SlabInfo+HugeMem = 2689MB RSS+PageTable+SlabInfo+HugeMem+Cache = 2800MB PSS+PageTable+SlabInfo+HugeMem = 2496MB PSS+PageTable+SlabInfo+HugeMem+Cache = 2607MB 通过linux脚本计算系统的各项内存占用总数，包括： RSS、PSS、PageTable、SlabInfo、HugePage、Cache。 可用于快速了解linux系统的内存占用情况，快速判定内存泄漏点. 运行方法：sh cm1.3.2.sh

针对智能电网建设过程中收集的电力大数据，基于电力系统全景实时数据分析的需求，探讨基于大数据的电力系统安全可靠性分析、实时状态监控及能源全景动态平衡调度等核心问题的解决思路。分析了利用大数据解决安全可靠性、设备全寿命周期管理及能源实时平衡调度等问题的挑战及解决思路，基于大规模实时多源细节数据和设备全景数据的计算，有助于提高系统分析的精度和准确度，保证电网安全运行；探讨了内存计算、实时流式大数据处理、大规模并行计算及列存储等技术在电力大数据实时分析中的应用；结合主流开源大数据处理技术，设计了电力大数据分析平台的分层体系架构，为电力系统的高效运行提供保证。

手把手视频详细讲解项目开发全过程，需要的小伙伴自行百度网盘下载，链接见附件，永久有效。 课程简介 知识点介绍、代码演示、逻辑分析、灵活举例、使用图形的方式详细演示代码的流程和细节、整合企业级实战案例，全面讲解并突出重点，让学习也变成一种快乐。 课程亮点 1，知识体系完备，阶段学习者都能学有所获。 2，综合各种方式演示代码、分析逻辑，生动形象，化繁为简，讲解通俗易懂。 3，结合工作实践及分析应用，培养解决实际问题的能力。 4，使用综合案例来加强重点知识，用切实的应用场景提升编程能力，充分巩固各个知识点的应用。 5，整个课程的讲解思路是先提出问题，然后分析问题，并编程解决解题。 适用人群 1、对大数据感兴趣的在校生及应届毕业生。 2、对目前职业有进一步提升要求，希望从事大数据行业高薪工作的在职人员。 3、对大数据行业感兴趣的相关人员。 课程内容 第一章、Spark 基础环境 1.课程安排说明 2.Spark 框架概述 3.快速入门 4.Standalone集群及HA 5.Spark 应用开发入门 6.Spark 应用提交 7.Spark on YARN 8.应用部署模式DeployMode 第二章、SparkCore 模块 1.RDD 概念及特性 2.RDD 创建 3.RDD 函数及使用 4.RDD 持久化 5.案例：SogouQ日志分析 6.RDD Checkpoint 7.外部数据源（HBase和MySQL） 8.广播变量和累加器 9.Spark 内核调度 10.Spark 并行度 第三章、SparkSQL 模块 1.快速入门：词频统计 2.SparkSQL 概述 3.DataFrame 4.RDD与DataFrame转换 5.数据分析SQL和DSL 6.案例：电影评分数据分析 7.DataSet 8.外部数据源Exeternal DataSource 9.集成Hive 10.自定义函数UDF 11.分布式SQL引擎（spakr-sql和Spark ThriftServer） 12.Catalyst 优化器 第四章、离线综合实战 1.综合实战概述（需求、调研、业务） 2.环境搭建（大数据环境和应用开发环境） 3.项目初始化（工具类和属性文件） 4.广告数据ETL 5.Spark 分布式缓存 6.业务报表分析 7.应用执行部署 8.Oozie和Hue集成调度Spark 应用 第五章、SparkStreaming 模块 1.Streaming流式应用概述 2.Streaming 计算模式 3.SparkStreaming计算思路 4.入门案例 5.SparkStreaming工作原理 6.DStream及函数 7.集成Kafka 8.案例：百度搜索风云榜（实时ELT、窗口Window和状态State） 9.SparkStreaming Checkpoint 10.消费Kafka偏移量管理 第六章、StructuredStreaming模块 1.StructuredStreaming 概述（核心设计和编程模型） 2.入门案例：WordCount 3.输入源InputSources 4.Streaming Query 设置 5.输出终端OutputSink 6.集成Kafka（Source和Sink） 7.案例：物联网设备数据分析 8.事件时间窗口分析 9.Streaming Deduplication数据去重 10.Continues Processing连续流处理 第七章、实时综合实战 1.综合实战概述（需求、环境搭建和项目初始化） 2.模拟交易订单数据 3.数据实时ETL存储Kafka 4.实时应用停止 5.实时增量存储（存储HBase和Elasticsearch） 6.实时订单报表（Kafka-StructuredStreaming-Redis） 7.实时应用性能调优（数据本地性、反压机制、动态资源和日志管理）

使用Apache Ignite的高性能内存数据网格 《使用Apache Ignite进行高性能内存计算》一书中的所有代码示例，脚本和更深入的示例。

清华大学出品的大数据实战课程PPT学习课件，非常适合大学生和职场人士学习，也适合老鸟复习回顾，完全可用于自学入门，很经典好用的PPT课件哦~

针对内存计算框架 Spark 在作业 Shuffle 阶段一次分区产生的数据倾斜问题，提出一种内存计算框架的迭 代填充分区映射算法( IFPM) 。首先，分析 Spark 作业的执行机制，建立作业效率模型和分区映射模型，给出作业执行 时间和分配倾斜度的定义，证明这些定义与作业执行效率的因果逻辑关系; 然后，根据模型和定义求解，设计扩展式 数据分区算法( EPA) 和迭代式分区映射算法( IMA) ，在 Map 端建立一对多分区函数，并通过分区函数将部分数据填 入扩展区内，在数据分布局部感知后再执行扩展区迭代式的多轮数据分配，根据 Ｒeduce 端已分配数据量建立适应性 的扩展区映射规则，对原生区的数据倾斜进行逐步修正，以此保障数据分配的均衡性。实验结果表明，在不同源数据 分布条件下，算法均提高了作业 Shuffle 过程分区映射合理性，缩减了宽依赖 Stage 的同步时间，提高了作业执行效率。

随着应用数据处理需求的激增, 在传统冯 · 诺依曼 (von Neumann) 体系结构中, 处理器到主存 之间的总线数据传输逐渐成为瓶颈. 不仅如此, 近年来兴起的数据密集型应用, 如神经网络和图计算 等, 呈现出较严重的数据局部性, 缓存命中率低. 在这些新兴数据密集型应用的处理过程中, 中央处 理器到主存间的数据传输量大, 导致系统的性能不佳且能耗变高.