推荐开源项目：Apache Uniffle（孵化中）

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Apache Uniffle 是一款高性能、通用的分布式计算引擎远程shuffle服务，它颠覆了传统的"本地文件拉取式"shuffle方式，转而采用"远程块推送式"策略。这一转变带来了诸如支持离散化存储部署、处理超大shuffle作业和提高系统弹性的显著优势。目前，Uniffle已经为Apache Spark、Apache Hadoop MapReduce和Apache Tez提供支持。

项目介绍

Uniffle 通过将shuffle数据推送到集中式存储服务，实现了数据传输的优化。其核心组件包括协调器集群、shuffle服务器集群以及可选的远程存储（如HDFS）。项目遵循Apache License 2.0，并提供了持续集成和代码覆盖率报告。

项目技术分析

该项目采用了三组件架构，由协调器、shuffle服务器和远程存储构成（如图所示）：

                     +------------------+
                     |   协调器         |
                     +--------+---------+
                               |
                    +-------v-------+
                    | shuffle服务器 |
                    +--------+-------+
                               |
                    +-------v-------+
                    |   远程存储   |
                    +------------------+

Shuffle过程由Spark驱动器与协调器交互，任务将shuffle数据写入shuffle服务器并进行合并，最后存储到本地或远程存储中。

应用场景

• 对于需要处理大量数据并希望提高效率的大规模数据分析场景。
• 需要弹性扩展资源以应对不确定工作负载的云环境。
• 在分布式环境中，尤其是跨地域的数据中心之间，减少网络延迟影响。

项目特点

1. 高性能：通过推送式shuffle，减少了数据在网络中的拉取次数，从而提高了整体性能。
2. 弹性伸缩：支持离散化存储部署，能更好地适应动态资源分配，增加系统的灵活性。
3. 跨平台支持：兼容多种分布式计算框架，包括Spark、MapReduce和Tez。
4. 安全性：基于Apache社区开发，遵循严格的软件工程实践，确保代码质量和安全。

构建与部署

Uniffle 使用Apache Maven作为构建工具，支持JDK 1.8及以上版本。部署分为协调器、shuffle服务器和客户端三个步骤，具体配置可在项目文档中找到详细说明。

在选择Apache Uniffle时，你将获得一个强大的工具来优化你的分布式计算工作流，实现高效、弹性和低延迟的数据处理。现在就加入这个项目，体验未来数据处理的新模式吧！

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