内容简介:Apache Ignite 2.5: 千级节点伸缩性 Apache Ignite的用户通常知道的两个关键点是-扩展性和性能。在很多分布式系统的整个生命周期中,通常会不停地改进性能,而对扩展性相关的改进次数,会比较少。这不是不关注于扩...
Apache Ignite 2.5: 千级节点伸缩性
Apache Ignite的用户通常知道的两个关键点是-扩展性和性能。在很多分布式系统的整个生命周期中,通常会不停地改进性能,而对扩展性相关的改进次数,会比较少。这不是不关注于扩展性,而是因为分布式系统一次性地解决了可扩展性,而不需要工程师额外的特别关注。
但是,随着Ignite的增长,社区对Ignite的发现机制进行重新审视,看它对扩展性有多大的影响,目标很明确,Ignite要扩展至上千个节点,就像目前上百个节点的时候一样。
这项工作花费了几个月的时间,很高兴地告诉大家,Ignite的2.5版本可以轻易地缩放到上千个节点,同时还具有强大的功能,下面看几个关键点。
大规模扩展性
Ignite2.5版本修改了两个组件来改进扩展性。第一个和上千个节点有关,而第二个和训练机器学习模型的方式有关,下面从第一个开始。
Apache Ignite 和 ZooKeeper结合
对了,借助于Apache Zookeeper,帮我们解决了上千个节点的扩展性问题,为什么呢?
Ignite默认的基于TCP/IP的发现机制,会将集群节点组织成一个环形拓扑结构,这有优点也有缺点。比如,在一个上百个节点的拓扑中,系统消息要遍历所有的节点要花费很多秒,从结果来说,很多必要事件的处理,比如新节点加入或者故障节点检测,就会非常影响系统的响应速度和性能,这样的话,如果是上千个节点,问题就会很大。
新的ZooKeeper 发现机制使用 ZooKeeper 作为单一的同步点,Ignite使用它来交换发现事件的消息,它解决了发现消息长期待处理的问题,从结果来说,可以使Ignite集群扩展至更大的规模。
按照传统,默认仍然是使用基于TCP/IP的发现机制,如果超过了300个节点,建议切换至基于Zookeeper的发现机制。
机器学习:基于分区的数据集
Ignite2.5的第二个关键特性是,在TB及PB级数据上,改进了机器学习模型的训练方法,基于分区的数据集,使我们更接近于无ETL概念的实现,这样Ignite就可以作为单一的存储,机器学习模型在其上可以在线地、不停地进行改进,而不需要Ignite和其他的存储之间不停地进行ETL数据交换。
遗传算法
Ignite的机器学习组件不断增加,在2.5版本中新接纳了遗传算法(GA)的贡献,通过模拟生物进化过程,有助于解决优化的问题。遗传算法非常善于对大量的复杂数据进行搜索。在现实世界中,遗传算法的应用场景包括汽车设计、计算机游戏、机器人、投资、交通/运输等等。
持续地自愈和一致性检查
众所周知,很多公司信任Ignite,将其部署在关键业务中,这样的话,Ignite甚至都没有权力“熄火”,应该有能力自动处理严重或者不可预见的情况,或者提供一种机制,使人们可以手工干预。
在Ignite的2.5版本中,已经开始实现一个持续自愈的概念,这意味着在生产中不管发生什么情况,Ignite都应该有能力容忍意外的故障,并保持持续运行。
SQL: 安全性和更快的数据加载
社区坚定于这样的目标,即让Ignite的 SQL 引擎与其他的著名的、成熟的SQL数据库无法区分。目的是什么呢?我们希望用户能容易地从关系数据库迁移到Ignite,这样用户还可以复用原有的能力。总的来说,Ignite在2.5版本中,新增了如下的功能:
通过COPY命令以及SQLAPI的流模型支持更快地进行数据加载;
长时间运行的事务监控和终止;
安全,Ignite支持CREATE USER、DROP USER、ALTER USER命令,来管理谁可以接入集群。
Spark DataFrame查询直接执行
Spark用户要欢呼了,简单来说,意味着从现在开始,就像在Ignite服务器端一样,Ignite也可以执行同样的DataFramesSQL查询,避免了不必要的数据移动,DataFrames查询的性能也会显著提升,爽吧!
DEB 和 RPM 包
最后,但并非不重要的是,对于 Linux 用户,以后可以从DEB和RPM仓库中直接安装Ignite的最新版本,具体可以看相关的帮助文档。
最后,更具体的优化和改进清单,可以看官方的版本发布说明。
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以上就是本文的全部内容,希望本文的内容对大家的学习或者工作能带来一定的帮助,也希望大家多多支持 码农网
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