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集智全球开源 聚合中国力量Tungsten Fabric中文社区成立大会暨社区第一次全员大会成功举行

开源的种子正在世界范围内生根发芽，在中国的发展尤其快速。11月7日，美丽的黄海之滨见证了中国开源云网络的历史性一页——TungstenFabric中文社区正式启动，并召开第一次全员大会，43家创始会员代表与两百多位技术爱好者出席。TungstenFabric中文社区创始会员在启动仪式上开源网络大势所趋“混合云和多云架构，包括软件定义网络的应用，已经是非常明确的技术潮流。我们还要抓紧时间，在新的领域
TF中文社区·2019-12-31 13:16

OpenStack上海峰会观感丨Tungsten Fabric在2019开源基础设施峰会

11月4日至6日，来自世界各地的开源用户和贡献者齐聚上海世博中心，参加2019OpenStack开源基础设施峰会。据说有上万人赶来参会，并且中国移动、中国电信、中国联通三大运营商，华为、腾讯、百度、阿里巴巴等大厂都亮相了峰会演讲，还有众多国内知名的云计算公司现身，与来自全球的社区开发者们，就开源基础设施的开发与应用进行深度交流。这个峰会的特色在于，它不是传统的技术展示、产品展览或者厂商主导的活动，
TF中文社区·2019-12-31 13:01

OpenStack上海峰会观感丨Tungsten Fabric在2019开源基础设施峰会

11月4日至6日，来自世界各地的开源用户和贡献者齐聚上海世博中心，参加2019OpenStack开源基础设施峰会。据说有上万人赶来参会，并且中国移动、中国电信、中国联通三大运营商，华为、腾讯、百度、阿里巴巴等大厂都亮相了峰会演讲，还有众多国内知名的云计算公司现身，与来自全球的社区开发者们，就开源基础设施的开发与应用进行深度交流。这个峰会的特色在于，它不是传统的技术展示、产品展览或者厂商主导的活动，
TF中文社区·2019-12-31 13:43

Tungsten Fabric架构解析丨详解vRouter体系结构

Hi！欢迎来到TungstenFabric架构解析内容的第三篇，本文将详细介绍TungstenFabricvRouter的体系结构。TungstenFabric架构解析系列文章，由TF中文社区为你呈现，旨在帮助初入TF社区的朋友答疑解惑。我们将系统介绍TF有哪些特点、如何运作、如何收集/分析/部署、如何编排、如何连接到物理网络等话题。先来看一张TungstenFabricvRouter功能组件的概
TF中文社区·2019-12-31 10:30

Tungsten Fabric架构解析丨TF怎么运作？

Hi！这里是TF中文社区关于TungstenFabric架构解析内容的第二篇，解读TF如何运作。本文介绍TF控制器和vRouter的软件体系结构，以及在虚拟机或容器启动时，vRouters与TungstenFabric控制器之间的交互。TungstenFabric架构解析系列文章，旨在帮助初入TF社区的朋友答疑解惑，我们将系统介绍TF有哪些特点、如何运作、如何收集/分析/部署、如何编排、如何连接到
TF中文社区·2019-12-31 10:53

Spark Shuffle Write的演化

目前，sparkshufflewrite有三种方法：hashshuffle、sortshuffle和tungsten-sortshuffle。
imarch1·2019-12-26 01:52

FISHING HUNTER IS THE NEW CHOICE OF TUNGSTEN FISHING WEIGHT

FISHINGHUNTERISTHENEWCHOICEOFTUNGSTENFISHINGWEIGHTIntroductionoftungstenfishingweightHighdensityalloyfishingpendantismadeofpuremetal.Advantages:pollution-free,inlinewithinternationalenvironmentalstand
也人甲乙丙·2019-12-21 23:16

183、Spark 2.0新特性之新特性介绍-whole-stage code generation技术和vectorization技术

VolcanoIteratorModelSpark2.x的第二代tungsten引擎原理之前，先看一下当前的Spark的工作原理。
ZFH__ZJ·2019-12-20 03:38

Tungsten Fabric架构解析｜TF主要特点和用例

TungstenFabric有哪些特点？如何运作？如何部署？如何编排？……这是很多初入TF社区的技术朋友的困惑。为统一答疑，我们将整理出TungstenFabric架构有关的内容，陆续在公众号发布，感谢关注，也可以后台留言给我们，把你最希望了解的问题告诉我们，小编去帮你寻找答案。随着虚拟化成为提供公共云和私有云服务的关键技术，迄今为止广泛使用的虚拟化技术（例如，使用L2网络的VMware，以及Op
TF中文社区·2019-12-13 11:50

最新版本｜Tungsten Fabric 5.1要点速览

TungstenFabric（TF）社区在今年6月正式推出5.1版本，这是到目前为止社区的最新版（更多历史版本信息详见文末链接）。TF社区一直在努力应对来自社区和技术上的挑战，以确保无论公共云、编排器或工作负载如何，都能通过繁荣而充满活力的社区解决最棘手的网络难题，TF5.1版本就是这一努力的成果。现在是个很好的时机，TungstenFabric能够基于开发或运营的角色，在这个多云世界中满足网络需
TF中文社区·2019-12-13 11:31

Tungsten Fabric中文社区介绍

我们为TungstenFabric将在中国安“新家”——TungstenFabric中文社区，欢迎对TungstenFabric社区、多云互联、SDN、SD－WAN有兴趣的伙伴关注社区，与我们共同建设社区，解决云网络建设过程中遇到的技术问题。或许你第一次接触TungstenFabric，或许你对中文社区还心存疑虑，希望下面的问答能够帮到你。1，TungstenFabric是什么？TungstenF
TF中文社区·2019-12-12 15:37

181、Spark 2.0新特性之高性能让Spark作为编译器来运行

Spark2.0的一个重大的特点就是搭载了最新的第二代tungsten引擎。第二代tungsten引擎吸取了现代编译器以及并行数据库的一些重要的思想，
ZFH__ZJ·2019-12-08 15:24

Spark on Yarn之Executor内存管理

同时，Spark引入了Off-heap（TungSten）内存模式，使之可以直接在工作节点的系统内存中开辟空间，进一步优化了内存的使用（
荒湖·2019-10-31 23:05

spark中的shuffle过程

有三种方法：hashshuffle（后期优化有consolidatedshuffle）、sortshuffle和tungsten-sortshuffle。
scott_alpha·2019-10-19 16:19

Spark内存管理功能概述 & 对Unroll Memory的理解

谈到Spark内存管理，估计大家都会想到：staticmemorymanager，unifiedmemorymanager，executionmemory，storagememory，tungsten,
旺旺鸽不鸽·2019-09-18 08:51

实时需求功能开发，两表实时增量同步——datax

相比tungsten-rep
大壮vip·2019-05-27 17:33

Spark计算引擎概述

执行内存包括在JVM堆上进行分配的执行内存池和在操作系统的内存中进行分配的Tungsten。内存管理器将提供API对执行内存和Tungsten进行管理（包括申请内存、释放内存等）。
dadammd353690383·2019-04-26 15:11

MySQL到MongoDB的同步工具_Tungsten Replicator安装配置

TungstenReplicator是一种MySQL复制引擎，类似于MySQL自身的replication，基于日志复制模式，不同的是Tungsten通过Extractor控件读取mysql主库的binlog
zhangdiandong·2018-04-27 11:25

Spark-DataFrame

DataFrame和Catalyst优化器（以及Tungsten项目）的意义是在和非优化的RDD查询比较时增加PySpark查询的性能。
Top_zhangxu·2018-04-09 12:16

Spark视频王家林大神第2课：解密spark第二代tungsten引擎测试数据和引擎实现内幕

Spark视频王家林大神第2课：解密spark第二代tungsten引擎测试数据和引擎实现内幕本节探讨spark第二代tungsten引擎测试数据和引擎实现内幕。
段智华·2018-01-25 08:00

unable to load texture at BitmapTexture.cpp:270

情景：在使用tungsten源码编译出来的obj2json.exe处理*.obj对象的纹理贴图(由blend导出的obj)时，出现了如题的错误：unabletoloadtextureatBitmapTexture.cpp
cobbwho·2017-09-11 19:36

Spark 2.1.0新一代Tungsten 内存管理的模型及其实现类的解析

9.2.2内存管理的模型及其实现类的解析在2016年1月4号发布的Spark1.6中，提出了一个新的内存管理模型，即统一内存管理管理模型，对应在Spark1.5及之前的版本则使用静态的内存管理模型。关于新的统一内存管理模型，可以参考https://issues.apache.org/jira/secure/attachment/12765646/unified-memory-management-
段智华·2017-06-30 07:23

第26课：电光石火间从根本上理解Spark中Sort-Based Shuffle产生的内幕及其tungsten-sort 背景解密

第26课：电光石火间从根本上理解Spark中Sort-BasedShuffle产生的内幕及其tungsten-sort背景解密在历史的发展中，为什么Spark最终还是选择放弃了HashShuffle而使用了
段智华·2017-05-04 06:22

第43课：Spark 2.0编程实战之SparkSession、DataFrame、DataSet开发实战

第43课：Spark2.0编程实战之SparkSession、DataFrame、DataSet开发实战2017年5月份左右，老师个人认为需要等到Spark2.2版本DataSet背后会被Tungsten
段智华·2016-09-13 22:44

tungsten内存分析

前言新的内存模型是在这个Jira提出的，JIRA-10000，对应的设计文档在这：unified-memory-management。MemoryManager在Spark1.6版本中，memoryManager的选择是由spark.memory.useLegacyMode=falsespark.memory.useLegacyMode=true（代表使用的1.6以前的版本）决定的。如果采用1.6
duhm·2016-03-25 16:03

第53课：Spark性能优化第九季之Spark Tungsten内存使用彻底解密

一：Tungsten中到底什么是Page？1.在Spark其实不存在Page这个类的。
snail_gesture·2016-03-14 09:00

第52课：Spark性能优化第八季之Spark Tungsten-sort Based Shuffle 分析！

本篇博客主要是对Tungsten-sortBasedShuffle简单分析，因为钨丝计划还没有成熟，所以这里不会太详细的介绍。
snail_gesture·2016-03-13 16:00

spark Tungsten-将硬件性能彻底压榨

Tungsten项目将是Spark自诞生以来内核级别的最大改动，以大幅度提升Spark应用程序的内存和CPU利用率为目标，旨在最大程度上压榨新时代硬件性能。
snwz·2016-03-09 09:18

Hadoop/Spark生态圈里的新气象【转】

引申阅读： https://databricks.com/blog/2015/04/28/project-tungsten-bringing-spark-closer-to-bare-metal.htmlhttp
强子哥哥·2016-02-24 21:00

Spark Tungsten-sort Based Shuffle 分析

Tungsten-sort算不得一个全新的shuffle方案，它在特定场景下基于类似现有的SortBasedShuffle处理流程，对内存/CPU/Cache使用做了非常大的优化。
javastart·2016-02-16 12:00

Spark Tungsten in-heap / off-heap 内存管理机制

这篇文章具体描述了SparkTungstenproject引入的新的内存管理机制，并且描述了一些使用细节。前言发现目前还没有这方面的文章，而自己也对这块比较好奇，所以就有了这篇内容。分析方式基本是自下而上，也就是我们分析的线路会从最基础内存申请到上层的使用。我们假设你对sun.misc.Unsafe的API有一些最基本的了解。in-heap和off-heap(MemoryAllocator)首先我
allwefantasy·2016-01-02 10:00

Spark Tungsten-sort Based Shuffle 分析

Tungsten-sort算不得一个全新的shuffle方案，它在特定场景下基于类似现有的SortBasedShuffle处理流程，对内存/CPU/Cache使用做了非常大的优化。
allwefantasy·2016-01-02 10:00

spark 1.5.x Unable to acquire 33554432 bytes of memory

java.io.IOException:Unabletoacquire33554432bytesofmemory原因：在spark1.5中引入了Tungsten,默认单元分配的内存是64MB，如果你总共只有
lsshlsw·2015-11-25 21:00

使用 Tungsten Replicator4 实现 mysql -- > mongodb 数据同步

tungsten-replicator技术交流群：376068310一规划主机：192.168.67.128 #mysql主机 (事先安装好，mysql5.6 ) 192.168.67.129 #mongodb
汪林·2015-10-30 17:00

大数据实践-数据同步篇tungsten-relicator（mysql->mongo）

因此急于寻找一些解决方案；调研了很久最后采用了golang+mongod集群的这个方案，使用mongo做数据分析的存储端，数据同步就成为一个问题，目前网上主流的工具和解决方案都比较少，唯一一个稍微多点的文章就是tungsten-relicator
纯洁的微笑·2015-10-28 18:00

Apache Spark 1.5发布：有哪些变化

DataFrame执行后端优化（Tungsten第一阶段）DataFrame可以说是整个Spark项目最核心的部分，在1.5这个开发周期内最大的变化就是Tungsten项目的第一阶段已经完成。
u010022051·2015-09-10 10:00

Apache Spark 1.5.0正式发布

Spark1.5.0焦点在Tungsten项目，它主要是通过对低层次的组建进行优化从而提升Spark的性能。Spark1.5版本为Streaming增加了operational特
Stark_Summer·2015-09-09 18:00

Apache Spark 1.5.0正式发布

Spark1.5.0焦点在Tungsten项目，它主要是通过对低层次的组建进行优化从而提升Spark的性能。Spark1.5版本为Streaming增加了operational特
stark_summer·2015-09-09 18:00

Apache Spark 1.5.0正式发布

Spark1.5.0焦点在Tungsten项目，它主要是通过对低层次的组建进行优化从而提升Spark的性能。Spark1.5版本为Streaming增加了operatio
Stark_Summer·2015-09-09 18:00

Apache Spark 1.5.0正式发布

Spark1.5.0焦点在Tungsten项目，它主要是通过对低层次的组建进行优化从而提升Spark的性能。Spark1.5版本为Streaming增加了operatio
Stark_Summer·2015-09-09 18:00

Apache Spark 1.5.0正式发布

Spark1.5.0焦点在Tungsten项目，它主要是通过对低层次的组建进行优化从而提升Spark的性能。Spark1.5版本为Streaming增加了operational特
stark_summer·2015-09-09 17:00

通过tungsten replicator实现mysql多主一从的备份架

Tungsten replicator简介 Tungsten是一套用于数据库集群和复制的软件集合，包括replication, management, SQL routing, and proxying
liuxiao723846·2014-11-17 09:00

Tungsten Replicator 实验

看了网上很多关于不同地域间数据库一致性的解决方案，最好想尝试使用tungsten试试效果。
perlin·2014-04-22 14:28

Tungsten Replicator 实验

看了网上很多关于不同地域间数据库一致性的解决方案，最好想尝试使用tungsten试试效果。
perlin·2014-04-22 14:28

MySQL迁移数据到MongoDB并同步

因公司业务要求使用mongodb，故做了测试如下：第三方数据复制引擎--Tungsten-Replicator 主要特点：1 支持高版本MySQL向低版本复制,5.1-->5.0 2 支持跨数据库系统的复制
smart818·2013-05-10 15:32

tungsten-replicator 实现　mysql 与mysql同步

 １，centos5.3安装tungsten需要ruby,java  [root@localhost ~]# java -version  java version "1.6.0_25" 
asuper·2012-12-27 14:44

Tungsten Replicator升级到2.0.6的变化

这两天，开始测试tungsten-queue-applier跟tungsten-replicator2.0.6的兼容性问题。 发现这个版本的tungsten有不少变化： 1.
tailorcai·2012-12-26 16:00

Tungsten Replicator升级到2.0.6的变化

阅读更多这两天，开始测试tungsten-queue-applier跟tungsten-replicator2.0.6的兼容性问题。
tailorcai·2012-12-26 16:00

基于tungsten监测mysql数据修改系统介绍

一.项目背景项目中有个全文检索系统，此系统中需要知道应用中数据的实时更新情况，如增加，删除，这些对于索引与数据库数据的同步都很重要。针对于此处理的方式一般有两种，一种是应用层修改，直接发送消息给检索系统，此对系统的消耗是比较大的，一般不可取;另一种是应用系统跟检索系统之间有一种同步机制，可以通过计算IDchecksum值的方式来保证数据的同步，此方式在公司相关的系统中都有应用，也是一种可行的方法，
haier_jiang·2012-10-23 10:00

tungsten API 同步日志清除Binlog失败的BUG解决

 在简单修改tungstenAPI实现日志解析完成后，切换到下一个日志前，会进行此日志清除操作。此操作的目的是防止RelayLog同步mysqlmaster日志过多，引起磁盘空间占用过多的问题。此操作在BinlogPositionreset方法中增加了clearFile相关操作。    实现应用时发现一个问题：第一个解析的Binlog日志删除不了，以及中间偶尔会有一个binlog日志清除不了。（对
haier_jiang·2012-10-13 12:00
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