0453-Java收费,Hadoop怎么办?

随着Oracle宣布结束对JDK8的免费支持,使用Oracle JDK的Cloudera CDH用户面临额外成本。Cloudera正转向OpenJDK,未来版本的CDH将支持这一开源替代方案,以减轻对Oracle JDK依赖带来的影响。

我们知道,前几天Oracle官宣对 Java 8 的官方支持时间持续到 2020 年 12 月,之后将不再为个人桌面用户提供 Oracle JDK 8 的修复更新;在 2019 年 1 月之后,不再提供免费的商业版本更新,届时想要继续获得 Oracle 的商业支持和维护,需付费订阅。不过开发者还可以选择由第三方服务商提供的 Java SE 实现,比如 Azul、Eclipse、IBM、Red Hat、Oracle、SAP 等等。具体参考:

Oracle撒手下的Java和OpenJDK更新项目该怎么走?

技术寡头争霸传之:控制开源工具,就控制了整个生态

我们还知道Hadoop几乎所有的组件都是使用Java开发的,而Java也是从生态圈,开发人员,社区最为丰富和流行的语言之一,那如果Java收费了,Hadoop怎么办呢?

问题:

根据Cloudera的官方文档,CDH仅支持Oracle的64位JDK7或JDK8(最新的CDH6仅支持JDK8,将不再支持JDK7),参考:

https://www.cloudera.com/documentation/enterprise/6/release-notes/topics/rg_java_requirements.html

https://www.cloudera.com/documentation/enterprise/release-notes/topics/rn_consolidated_pcm.html#pcm_jdk

未来Oracle将在2019年1月之后停止提供Oracle JDK 8更新,除了即将发布的LTS版本11之外,将无法免费下载。参考:

https://www.oracle.com/technetwork/java/javase/eol-135779.html

那么关于Java的Cloudera认证是否有任何变化,是否所有使用CDH的用户都需要单独向Oracle支付JDK的相关使用费用?

回答:

Cloudera后台目前正在进行的工作是根据Cloudera产品套件对某些OpenJDK版本进行认证。未来一旦Cloudera Manger和CDH的认证测试完毕,将会正式官宣对OpenJDK的支持。

所以咱们静静期待吧。也许下一个版本就是OpenJDK了。

参考:

https://community.cloudera.com/t5/CDH-Manual-Installation/OpenJDK-certification-for-CDH/td-p/77166

【四轴飞行器】非线性三自由度四轴飞行器模拟器研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕非线性三自由度四轴飞行器模拟器的研究展开,重点介绍了基于Matlab的建模与仿真方法。通过对四轴飞行器的动力学特性进行分析,构建了非线性状态空间模型,并实现了姿态与位置的动态模拟。研究涵盖了飞行器运动方程的建立、控制系统设计及数值仿真验证等环节,突出非线性系统的精确建模与仿真优势,有助于深入理解飞行器在复杂工况下的行为特征。此外,文中还提到了多种配套技术如PID控制、状态估计与路径规划等,展示了Matlab在航空航天仿真中的综合应用能力。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的高校学生、科研人员及从事无人机系统开发的工程技术人员,尤其适合研究生及以上层次的研究者。; 使用场景及目标:①用于四轴飞行器控制系统的设计与验证,支持算法快速原型开发;②作为教学工具帮助理解非线性动力学系统建模与仿真过程;③支撑科研项目中对飞行器姿态控制、轨迹跟踪等问题的深入研究; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注动力学建模与控制模块的实现细节,同时可延伸学习文档中提及的PID控制、状态估计等相关技术内容,以全面提升系统仿真与分析能力。
<think>嗯,用户现在想了解PolarDB-X和Hadoop的区别。首先需要回忆之前系统级指令的要求,比如数学表达式的格式和引用规则。不过这个问题主要涉及数据库和分布式框架的对比,可能不太需要数学公式,但得确保结构清晰,使用中文,最后生成相关问题。 用户之前提到参考站内引用,但根据指令,这些引用可能只是示例,实际需要根据当前问题处理。用户现在的需求明确是比较PolarDB-X和Hadoop的不同点。需要分解两者的核心属性和使用场景。 PolarDB-X是阿里云的分布式数据库,基于MySQL,擅长OLTP和实时处理,而Hadoop是Apache的生态系统,用于大数据批处理,存储量大但延迟高。两者的设计目标不同,前者是数据库,后者是分布式存储和计算框架。 接下来要对比架构、数据模型、一致性、适用场景等方面。架构上,PolarDB-X是分片架构,支持事务;Hadoop依赖HDFS和MapReduce或Spark。数据模型方面,前者关系型,后者非结构化。事务支持方面,PolarDB-X有强一致性,Hadoop是最终一致性。性能上,前者低延迟,后者高吞吐但延迟高。 还需要考虑扩展性和生态系统。PolarDB-X自动分片,Hadoop手动扩展。生态系统部分,Hadoop的工具更丰富,比如Hive、HBase等,而PolarDB-X集成阿里云服务。 最后生成相关问题,覆盖适用场景、替换可能性、性能优化、替代方案等。确保问题有针对性,帮助用户深入理解两者的差异和应用选择。 </think>以下是PolarDB-X与Hadoop的核心区别对比,从架构设计到应用场景全面解析: --- ### **1. 核心定位差异** | **维度** | **PolarDB-X** | **Hadoop** | |-------------------|------------------------------------------|-----------------------------------------| | **本质** | 云原生分布式**关系型数据库** (NewSQL) | 分布式**大数据处理框架**生态系统 | | **设计目标** | 高并发OLTP + 实时分析 (HTAP) | 海量数据**离线批处理** | | **数据模型** | 结构化数据 (SQL表) | 半/非结构化数据 (文件系统) | | **一致性模型** | 强一致性 (ACID事务) | 最终一致性 (BASE模型) | --- ### **2. 技术架构对比** **PolarDB-X 架构** ```mermaid graph LR A[应用层] --> B[SQL解析器] B --> C[分布式优化器] C --> D[计算节点集群] D --> E[存储节点集群] E --> F[共享存储池-PolarStore] ``` - **核心组件**:计算存储分离、全局事务协调器、CDC日志同步 - **扩展方式**:自动水平分片(无需业务感知) - **典型延迟**:毫秒级响应(TP场景) **Hadoop 架构** ```mermaid graph TD Client --> HDFS[分布式文件系统] Client --> YARN[资源调度器] YARN --> MapReduce[批处理引擎] YARN --> Spark[内存计算引擎] HDFS --> HBase[NoSQL数据库] ``` - **核心依赖**:HDFS文件存储 + 计算框架(MapReduce/Spark) - **扩展方式**:手动增加DataNode/TaskTracker节点 - **典型延迟**:分钟~小时级(受任务复杂度影响) --- ### **3. 关键性能指标** | **指标** | PolarDB-X | Hadoop | |--------------------|-------------------------------|----------------------------| | **事务能力** | 支持分布式事务(XA协议) | 仅HBase支持行级事务 | | **查询类型** | 实时SQL(兼容MySQL语法) | 需转换为MapReduce/Spark作业 | | **数据新鲜度** | 亚秒级延迟 | 小时级延迟(ETL周期决定) | | **最大数据量** | PB级 | EB级 | | **典型吞吐量** | 10万+ TPS | 高吞吐但高延迟 | --- ### **4. 应用场景对比** - **PolarDB-X 适用场景** - 电商秒杀、金融交易系统(高并发OLTP) - 实时风控分析(TP+AP混合负载) - 需要SQL兼容的分布式事务系统[^1] - **Hadoop 适用场景** - 历史日志分析(如用户行为挖掘) - 非结构化数据处理(文本/图像ETL) - 数据仓库底层存储(配合Hive使用) - 机器学习训练数据预处理[^2] > ⚠️ **典型误区警示**:两者并非替代关系!实际架构中常见组合方案: > ```mermaid > graph LR > 业务系统 --> PolarDB-X[实时交易库] > PolarDB-X --> Kafka[增量日志] > Kafka --> Hadoop[离线数仓] > Hadoop --> BI[可视化报表] > ``` --- ### **5. 生态与管理成本** | **方面** | PolarDB-X | Hadoop | |----------------|-------------------------------------|----------------------------| | **运维复杂度** | 全托管云服务(阿里云) | 需自建集群,运维成本极高 | | **学习曲线** | 标准SQL开发(DBA可快速上手) | 需掌握Java/Scala及生态组件 | | **配套工具** | 阿里云DMS/DTS工具链 | Apache生态碎片化(需整合) | | **license费用**| 商业授权(按节点收费) | 开源免费(但运维成本反超) | ---
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