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      摘要: 本書中所使用到的測試數據、代碼、安裝包及本書附錄放在百度盤提供下載 ,鏈接: https://pan.baidu.com/s/1LP6PKGzIWQzF8e-dTklxkg 提取碼: it28 為什么要寫這本書 在過去的十幾年里,由于計算機普遍應用和互聯網的普及數據呈現了爆發式增長,在這個背景下Do 閱讀全文
      posted @ 2016-12-18 22:06 shishanyuan 閱讀(16486) 評論(29) 推薦(2)
      摘要: 這一兩年Spark技術很火,自己也湊熱鬧,反復的試驗、研究,有痛苦萬分也有欣喜若狂,抽空把這些整理成文章共享給大家。這個系列基本上圍繞了Spark生態圈進行介紹,從Spark的簡介、編譯、部署,再到編程模型、運行架構,最后介紹其組件SparkSQL、Spark Streaming、Spark MLi 閱讀全文
      posted @ 2015-08-03 16:38 shishanyuan 閱讀(129560) 評論(67) 推薦(56)
      摘要: Spark調優 由于大部分Spark計算都是在內存中完成的,所以Spark程序的瓶頸可能由集群中任意一種資源導致,如:CPU、網絡帶寬、或者內存等。最常見的情況是,數據能裝進內存,而瓶頸是網絡帶寬;當然,有時候我們也需要做一些優化調整來減少內存占用,例如將RDD以序列化格式保存(storing RD 閱讀全文
      posted @ 2018-02-28 09:10 shishanyuan 閱讀(1595) 評論(1) 推薦(2)
      摘要: 前言 繼基礎篇講解了每個Spark開發人員都必須熟知的開發調優與資源調優之后,本文作為《Spark性能優化指南》的高級篇,將深入分析數據傾斜調優與shuffle調優,以解決更加棘手的性能問題。 數據傾斜調優 調優概述 有的時候,我們可能會遇到大數據計算中一個最棘手的問題——數據傾斜,此時Spark作 閱讀全文
      posted @ 2018-02-23 11:32 shishanyuan 閱讀(6762) 評論(0) 推薦(0)
      摘要: 前言 在大數據計算領域,Spark已經成為了越來越流行、越來越受歡迎的計算平臺之一。Spark的功能涵蓋了大數據領域的離線批處理、SQL類處理、流式/實時計算、機器學習、圖計算等各種不同類型的計算操作,應用范圍與前景非常廣泛。在美團?大眾點評,已經有很多同學在各種項目中嘗試使用Spark。大多數同學 閱讀全文
      posted @ 2018-02-23 08:56 shishanyuan 閱讀(2365) 評論(0) 推薦(1)
      摘要: Spark 作為一個基于內存的分布式計算引擎,其內存管理模塊在整個系統中扮演著非常重要的角色。理解 Spark 內存管理的基本原理,有助于更好地開發 Spark 應用程序和進行性能調優。本文旨在梳理出 Spark 內存管理的脈絡,拋磚引玉,引出讀者對這個話題的深入探討。本文中闡述的原理基于 Spar 閱讀全文
      posted @ 2018-02-22 14:35 shishanyuan 閱讀(1303) 評論(0) 推薦(0)
      摘要: 這個版本是 Structured Streaming 的一個重要里程碑,因為其終于可以正式在生產環境中使用,實驗標簽(experimental tag)已經被移除。在流系統中支持對任意狀態進行操作;Apache Kafka 0.10 的 streaming 和 batch API支持讀和寫操作。除了 閱讀全文
      posted @ 2018-02-22 10:29 shishanyuan 閱讀(1078) 評論(0) 推薦(0)
      摘要: 最近想來,大數據相關技術與傳統型數據庫技術很多都是相互融合、互相借鑒的。傳統型數據庫強勢在于其久經考驗的SQL優化器經驗,弱勢在于分布式領域的高可用性、容錯性、擴展性等,假以時日,讓其經過一定的改造,比如引入Paxos、raft等,強化自己在分布式領域的能力,相信一定會在大數據系統中占有一席之地。相 閱讀全文
      posted @ 2018-02-21 10:11 shishanyuan 閱讀(1422) 評論(1) 推薦(0)
      摘要: Spark SQL是Spark最新和技術最為復雜的組件之一。它支持SQL查詢和新的DataFrame API。Spark SQL的核心是Catalyst優化器,它以一種新穎的方式利用高級編程語言特性(例如Scala的模式匹配和quasiquotes)來構建可擴展查詢優化器。 我們最近發布了一篇關于S 閱讀全文
      posted @ 2018-02-21 09:03 shishanyuan 閱讀(10441) 評論(0) 推薦(0)
      摘要: Spark是時下非常熱門的大數據計算框架,以其卓越的性能優勢、獨特的架構、易用的用戶接口和豐富的分析計算庫,正在工業界獲得越來越廣泛的應用。與Hadoop、HBase生態圈的眾多項目一樣,Spark的運行離不開JVM的支持。由于Spark立足于內存計算,常常需要在內存中存放大量數據,因此也更依賴JV 閱讀全文
      posted @ 2018-02-21 09:03 shishanyuan 閱讀(9901) 評論(0) 推薦(2)
      摘要: 在之前的博文中,我們回顧和總結了2014年Spark在性能提升上所做的努力。本篇博文中,我們將為你介紹性能提升的下一階段——Tungsten。在2014年,我們目睹了Spark締造大規模排序的新世界紀錄,同時也看到了Spark整個引擎的大幅度提升——從Python到SQL再到機器學習。 Tungst 閱讀全文
      posted @ 2018-02-20 15:40 shishanyuan 閱讀(1380) 評論(0) 推薦(0)
      摘要: Spark SQL是Apache Spark最廣泛使用的一個組件,它提供了非常友好的接口來分布式處理結構化數據,在很多應用領域都有成功的生產實踐,但是在超大規模集群和數據集上,Spark SQL仍然遇到不少易用性和可擴展性的挑戰。為了應對這些挑戰,英特爾大數據技術團隊和百度大數據基礎架構部工程師在S 閱讀全文
      posted @ 2018-02-20 10:59 shishanyuan 閱讀(2441) 評論(0) 推薦(0)
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