Alluxio的缓存是在需要读之后才会产生,而这种THROUGH模式是比较适合用来写已知不再会被Alluxio读取的数据。所以在这种情况下,元数据是一致的,也不存在数据不一致的问题。 4. CACHE_THROUGH写模式 下面的CACHE_THROUGH模式就是前面两种模式的结合。 (图10 Alluxio:CATCH_THROUGH写模式) 唯一的不同点是在第二步,写缓存...
第二种方式叫THROUGH,一般不太关心写入的数据,后面要再被重复应用,所以不想把这个数据写回缓存层,直接写回底层的分布式存储。第三种是CACHE_THROUGH,就是同时写入Alluxio系统和底层的 S3或者HDFS。第四种方式是Eventual consistent的模式,写回Alluxio是strong consistent,但最后写回底层的存储,是一个Eventual consistent...
Alluxio的缓存是在需要读之后才会产生,而这种THROUGH模式是比较适合用来写已知不再会被Alluxio读取的数据。所以在这种情况下,元数据是一致的,也不存在数据不一致的问题。 4. CACHE_THROUGH写模式 下面的CACHE_THROUGH模式就是前面两种模式的结合。 图10 Alluxio:CATCH_THROUGH写模式 唯一的不同点是在第二步...
因为没有数据缓存,所以也不存在数据一致性的问题。 Alluxio的缓存是在需要读之后才会产生,而这种THROUGH模式是比较适合用来写已知不再会被Alluxio读取的数据。所以在这种情况下,元数据是一致的,也不存在数据不一致的问题。 4. CACHE_THROUGH写模式 下面的CACHE_THROUGH模式就是前面两种模式的结合。 唯一的不同点是在...
此外,Alluxio 还提供了一些高级配置,允许用户自定义 Alluxio 客户端属性,例如设置 Alluxio 的写类型为 CACHE_THROUGH,以优化数据写入性能。如果 Alluxio 运行在高可用(HA)模式下,还可以在 Hive 中配置 Alluxio 的主节点 RPC 地址,以确保 Hive 能够连接到 Alluxio 集群。 总的来说,Alluxio 为 Hive 提供了一种高效...
CACHE_THROUGH:数据写到Alluxio Woker中,并同步到UFS中。 ASYNC_THTOUGH:数据写到Alluxio Worker中,并异步持久化到UFS中。 THROUGH:只持久化到UFS中。 2.1 Alluxio客户端发起写入操作 业务代码中,对Alluxio写入一般先调用createFile,再开始write写入数据: FileSystem fs=FileSystem.Factory.get();AlluxioURI path=newAl...
若对数据持久性比较敏感的场景,建议使用CACHE_THROUGH方式同步写入UFS,避免数据丢失;若对临时文件、中间文件等使用场景,建议使用MUST_CACHE或ASYNC_THROUGH方式异步写入UFS,获取最佳写入速度。 若对于热数据读取的场景,建议使用CACHE或CACHE_PROMOTE方式,将数据读取至缓存中;若对于冷数据读取的场景,建议使用NO_CACHE,减少对...
MUST_CACHE:写入 Alluxio worker 内存,性能最好,但 worker 异常会导致数据丢失。适合用来写入临时数据。 THROUGH:直接写入 UFS,性能取决于底层存储。适合用来写入需要持久化,但最近不需要用到的数据。 CACHE_THROUGH:同时写入 Alluxio worker 内存和底层 UFS ...
写:THROUGH(Alluxio 仅作为代理,不做缓存),CACHE_THROUGH(写入存储时备份到缓存空间中,适合于写入后还需要读的场景),ASYNC_THROUGH(异步写),MUST_CHACHE(仅写入缓存空间)。 缓存管理 块注释策略:根据块注释策略为数据块进行排序,位于序列尾部的数据块将作为优先的空间释放对象。
alluxio fs copyFromLocal hello.txt/dir/tmp -Dalluxio.user.file.writetype.default=CACHE_THROUGH 说明 代码中的hello.txt为您本地的文件,/dir/tmp为Alluxio文件系统中的目录。copyFromLocal命令的用法,请参见常见命令。 Spark作业 您可以通过对Spark executor的spark.executor.extraJavaOptions和Spark drivers的spark....