CDH分析与评测报告

本报告涵盖2008-2012年中国电子标签(RFID)市场情况，包括需求分析、消费特征、生产情况、价格趋势、进出口状况和行业环境。

基于 Spark 的实时攻击检测系统，最大的亮点就是数据又快又稳。Spark Streaming搭配Kafka或者Flume，实时数据流一点不吃力，响应也快，适合安全系统这种对延迟要求高的场景。嗯，还有一点，Spark 的内存计算机制也香，省去了频繁读写 HDFS 的麻烦。 HDFS 的分布式存储用起来也比较安心，哪怕节点挂了也不怕，数据不会丢。是日志这种大批量堆积的玩意儿，扔进 HDFS 就对了。再加上MLlib，你还能搞些攻击行为的模式识别，比如识别 SQL 注入或异常登录行为。 缓存的话我一般用Redis，存点会话信息、黑名单啥的，查得快，而且支持的数据结构也多，比如hash、zset都

来自国外网站的CDH与HDP报告 2017-04，因平台设置，无法免费分享。

这份文档概述了 AWR 报告的生成、管理和分析流程。

CDH6 的升级真不只是换个版本号那么简单，它几乎是一次“系统重装”级别的更新。相比 CDH5，Hadoop、Spark、HBase这些主力组件都升级了大版本，不光性能提上去了，多 API 也有变化。你如果用的是老项目，得改点代码，嗯，还得测得够细才行。 CDH6 用的是Hadoop 3，像是 Spark 直接干到2.4.0，比起 CDH5 里的 1.6 和 2.3，体验是飞跃。HBase也从 1.2 升级到2.1，有不少接口不兼容，反正你想省事就别直接套旧逻辑，适配一下挺有必要的。 系统支持这块 CDH6 也有变化，Debian 直接砍掉了，主推 RHEL、CentOS、SLES 这些。内核

这份报告深入分析了 2017 年 4 月 CDH 和 HDP 的差异。

Cassandra 性能测评的小工具你用过吗？CassandraPerformanceMeasure是我几年前搞的一个开源小项目的分支，功能不复杂，但还挺实用，是做Cassandra相关压测的时候，想看看某个查询的耗时？想知道集群响应在不同负载下会不会掉链子？这个小工具能帮你把这些都搞清楚。 基于Apache 2.0协议开源的，用起来没有什么限制，二次开发也比较方便。整个项目代码量不多，结构也清爽，适合上手看看源码顺便改改需求。尤其适合做性能基准测试或做数据库优化的同学。 其实你要是有接触过类似的东西，比如Redis的评测工具、HammerDB那类通用测试框架，CassandraPerform

AWR报告的生成与分析是关于解析报告中各项相关参数，以及分析数据库异常的详细过程。

主要讲解Oracle AWR报告分析，内容涵盖了如何有效解读AWR报告中的关键指标与性能数据，以提升数据库的整体性能与稳定性。通过分析AWR报告，我们可以找出性能瓶颈，优化查询和资源分配。