今ではApacheウェブサーバをリアルタイムで監視し、コールスタックにドリルダウンを行い、分散された環境にわたって横たわるトランザクションに関連付けて、パフォーマンスのボトルネックを診断します。実行中の実運用、または開発.テーブル(以前の名称は、カラム・ファミリー)メトリクスを使用すると、パフォーマンス低下の原因となっているアプリケーション・ワークロードの特定の領域をドリルダウンして見つけることができます。SQLでビッグデータを処理できるクエリエンジンとして、大きな注目を集めています。ドリルの威力は、単一のクエリを使用して.今回、ハイパフォーマンスと言われるnginxを採用しなかったのはここにつきます。Pleskのトラフィック制限設定はnginx採用時には使うことができないので、今回はnginxを使わずにApacheとしました。Apacheのドリルは、開発者が万台までのサーバを照会し、秒以内にクエリデータのペタバイトを処理するために作成されました。この記事中にサンプルで載せているコードはjavaがメインですがscala、pythonの方がすっきりかけている気がじます。サポートするアプリケーションは、増加の一途を辿っています。Hadoopの弱点を克服するために、スループットとレイテンシを両立できるように開発されました。Sparkは「Hadoopデータと互換性を持つ高速処理エンジン」として利用できます。リアルタイムでapacheウェブサーバを監視し、コールスタックにドリルダウンを行い、分散された環境に渡って横たわるトランザクションに関連付けてパフォーマンスのボトルネックを診断します。ドリルに接続しているとき、非アスキー文字を含むディメンションメンバーとグループを作成しようとすると、ドリルがクエリエラーを実行するのに失敗する。%程度を割くことが望ましいと考えられます。OpsCenterダッシュボードでパフォーマンス・メトリクスを監視します。ストレージ階層メトリクスを使用すると、テーブルの固有のストレージ階層にドリル・ダウンして、データ分散を監視できます。古いデータを表す暗黙的階層が存在します。テーブルのmax_tier_agesが60,120に設定されている場合は、3つの階層があります。エディションに含まれる機能です。Hadoopとしてオープンソース公開されたことで、分散処理を簡単に実装することが可能になり、ビッグデータ活用市場の拡大と分散処理の需要に乗って爆発的に広がりました。Sparkは、パーティション化されたデータでもすべてのリーフノードを一覧表示します。