从Akka出现背景来说,它是基于Actor的RPC通信系统,它的核心概念也是Message,它是基于协程的,性能不容置疑:基于scala的偏函数,易用性也没有话说,但是它毕竟只是RPC通信,无法适用大的package/stream的数据传输,这也是Spark早期引入Netty的原因. 那么Netty为什么可以取代Akka?首先不容置疑的是Akka可以做到的,Netty也可以做到,但是Netty可以做到,Akka却无法做到,原因是啥?在软件栈中,Akka相比Netty要Higher一点,它专门针对

摘要: Akka is a concurrency framework built around the notion of actors and composable futures, Akka was inspired by Erlang which was built from the ground up around the Actor paradigm. Akka is a concurrency framework built around the notion of actors

解决方案: 一直以来,基于Akka实现的RPC通信框架是Spark引以为豪的主要特性,也是与Hadoop等分布式计算框架对比过程中一大亮点. 但是时代和技术都在演化,从Spark1.3.1版本开始,为了解决大块数据(如Shuffle)的传输问题,Spark引入了Netty通信框架,到了1.6.0版本,Netty居然完成取代了Akka,承担Spark内部所有的RPC通信以及数据流传输. 网络IO扫盲贴 在Linux操作系统层面,网络操作即为IO操作,总共有:阻塞式,非阻塞式,复用模型,信号驱动和异

<深入理解Spark:核心思想与源码分析>一书前言的内容请看链接<深入理解SPARK:核心思想与源码分析>一书正式出版上市 <深入理解Spark:核心思想与源码分析>一书第一章的内容请看链接<第1章 环境准备> <深入理解Spark:核心思想与源码分析>一书第二章的内容请看链接<第2章 SPARK设计理念与基本架构> <深入理解Spark:核心思想与源码分析>一书第三章第一部分的内容请看链接<深入理解Spark:核心

SPARK如何使用AKKA实现进程.节点通信 <深入理解Spark:核心思想与源码分析>一书前言的内容请看链接<深入理解SPARK:核心思想与源码分析>一书正式出版上市 <深入理解Spark:核心思想与源码分析>一书第一章的内容请看链接<第1章 环境准备> <深入理解Spark:核心思想与源码分析>一书第二章的内容请看链接<第2章 SPARK设计理念与基本架构> <深入理解Spark:核心思想与源码分析>一书第三章第一部分

简介 Netty 是由JBOSS提供的一个 Java开源框架, 现在是 Github上的开源项目 Netty 是一个异步的.基于事件驱动的网络应用框架式, 用以快速开发高性能.高可靠性的网路IO程序 Netty主要针对在TCP协议下, 面向客户端的高并发应用, 或者 Peer to Peer(对等的) 场景下的大量数据持续传输的应用. Netty的本质就是对NIO(None Blocked IO) 的一种封装. 应用场景 互联网行业: 在分布式系统中, 各个节点之间需要远程服务调用, 高性能的R

压缩过的大数据Spark蘑菇云行动前置课程视频百度云分享链接 链接:http://pan.baidu.com/s/1cFqjQu SCALA专辑 Scala深入浅出经典视频 链接:http://pan.baidu.com/s/1i4Gh3Xb 密码:25jc DT大数据梦工厂大数据spark蘑菇云Scala语言全集(持续更新中) http://www.tudou.com/plcover/rd3LTMjBpZA/ 1 Spark视频王家林第1课:大数据时代的“黄金”语言Scala 2 Spark视

为了分享给你们,也为自己. 感谢下面的老师们! 1.王家林DT大数据梦工厂的大数据IMF传奇行动课程 总的目录是: 第一阶段:Linux和Java零基础企业级实战 第二阶段:Hadoop和Hive零基础企业级实战 第三阶段:Scala零基础企业级实战 第四阶段:从零基础到彻底精通第一个Spark实战程序 第五阶段:Spark Core实战.解析.性能优化 第六阶段:Spark SQL企业级实战 第七阶段:Kafka企业级实战 第八阶段:Spark Sreaming企业级实战 第九阶段:Spark

Spark Core面试篇01 一.简答题 1.Spark master使用zookeeper进行HA的,有哪些元数据保存在Zookeeper? 答:spark通过这个参数spark.deploy.zookeeper.dir指定master元数据在zookeeper中保存的位置,包括Worker,Driver和Application以及Executors.standby节点要从zk中,获得元数据信息,恢复集群运行状态,才能对外继续提供服务,作业提交资源申请等,在恢复前是不能接受请求的.另外,Ma

在Kafka中应用了大量的延迟操作但在Kafka中 并没用使用JDK自带的Timer或是DelayQueue用于延迟操作,而是使用自己开发的DelayedOperationPurgatory组件用于管理延迟操作,Kafka这类分布式框架有大量延迟操作并且对性能要求及其高,而java.util.Timer与java.util.concurrent.DelayQueue的插入和删除时间复杂度都为对数阶O(log n)并不能满足Kafka性能要求,所以Kafka实现了基于时间轮的定时任务组件,该时间轮

Spark Core面试篇01 随着Spark技术在企业中应用越来越广泛,Spark成为大数据开发必须掌握的技能.前期分享了很多关于Spark的学习视频和文章,为了进一步巩固和掌握Spark,在原有spark专刊基础上,新增<Spark面试2000题>专刊,题集包含基础概念.原理.编码开发.性能调优.运维.源代码以及Spark周边生态系统等.部分题集来源于互联网,由梅峰谷志愿者收集和整理,部分题集由梅峰谷志愿者结合生产实际碰到的问题设计出来,希望能给大家带来帮助. 一.简答题 1.Spark

1.海量日志数据,提取出某日访问百度次数最多的那个IP. 解决方案:首先是将这一天,并且是访问百度的日志中的IP取出来,逐个写入到一个大文件中.注意到IP是32位的,最多有个2^32个IP.同样可以采用映射的方法,比如模1000,把整个大文件映射为1000个小文件,再找出每个小文中出现频率最大的IP(可以采用hash_map进行频率统计,然后再找出频率最大的几个)及相应的频率.然后再在这1000个最大的IP中,找出那个频率最大的IP,即为所求. 2.搜索引擎会通过日志文件把用户每次检索使用的所有

Kafka中存在大量的延迟操作,比如延迟生产.延迟拉取以及延迟删除等.Kafka并没有使用JDK自带的Timer或者DelayQueue来实现延迟的功能,而是基于时间轮自定义了一个用于实现延迟功能的定时器(SystemTimer).JDK的Timer和DelayQueue插入和删除操作的平均时间复杂度为O(nlog(n)),并不能满足Kafka的高性能要求,而基于时间轮可以将插入和删除操作的时间复杂度都降为O(1).时间轮的应用并非Kafka独有,其应用场景还有很多,在Netty.Akka.Qu

前言 我在2. SOFAJRaft源码分析-JRaft的定时任务调度器是怎么做的?这篇文章里已经讲解过时间轮算法在JRaft中是怎么应用的,但是我感觉我并没有讲解清楚这个东西,导致看了这篇文章依然和没看是一样的,所以我打算重新说透时间轮算法. 时间轮的应用并非 JRaft 独有,其应用场景还有很多,在 Netty.Akka.Quartz.ZooKeeper .Kafka等组件中都存在时间轮的踪影. 我们下面讲解的时间轮的实现以JRaft中的为例子进行讲解,因为JRaft这部分的代码是参考Nett

1. Kafka的用途有哪些?使用场景如何?2. Kafka中的ISR.AR又代表什么?ISR的伸缩又指什么3. Kafka中的HW.LEO.LSO.LW等分别代表什么?4. Kafka中是怎么体现消息顺序性的?5. Kafka中的分区器.序列化器.拦截器是否了解?它们之间的处理顺序是什么?6. Kafka生产者客户端中使用了几个线程来处理?分别是什么?7. “消费组中的消费者个数如果超过topic的分区,那么就会有消费者消费不到数据”这句话是否正确?如果不正确,那么有没有什么hack的手段?8

java作为最受欢迎程度榜榜首语言,自然是广大开发者使用最多的语言.正因为有如此广泛的使用性,java开发中发生异常也比比皆是,接下来我们就来看看那些java开发中最容易出现的那些错误. 1.重复造轮子 一个明显的错误就是Java程序员习惯性的忽略已经存在的大量的库.在你决定造一个轮子之间,我建议你试着先搜一下是否有已经存在库.例如日志方面,有logback,新log4j,网络方面,有Netty或者Akka.有一些库,已经逐步变成了标准,比如Java8中加入的Joda-Time. 下面讲述的是我

现如今,java已经广泛应用各种软件开发领域.基于面向对象的设计,java屏蔽了诸如C,C++等语言的一些复杂性,提供了垃圾回收机制,平台无关的虚拟机技术,Java创造了一种前所未有的开发方式.所以,java对比其他程序语言更加受欢迎.因此,Java中的异常也是随时发生,下面我就列出了我认为的Java开发最容易出现的10个错误. 1.重复造轮子 一个明显的错误就是Java程序员习惯性的忽略已经存在的大量的库.在你决定造一个轮子之间,我建议你试着先搜一下是否有已经存在库.例如日志方面,有logba

人非圣贤,孰能无过.都说Java语言是一门简单的编程语言,基于C++演化而来,剔除了很多C++中的复杂特性,但这并不能保证Java程序员不会犯错.那么对于广大的Java程序员来说,它们最容易犯的几个错误是什么呢? 接下来就一起来看看这些错误是否也是你经常犯的! 1.重复造轮子 一个明显的错误就是Java程序员习惯性的忽略已经存在的大量的库.在你决定造一个轮子之间,我建议你试着先搜一下是否有已经存在库.例如日志方面,有logback,新log4j,网络方面,有Netty或者Akka.有一些库,已经

史上最全的spark面试题——持续更新中 2018年09月09日 16:34:10 为了九亿少女的期待 阅读数 13696更多 分类专栏: Spark 面试题   版权声明:本文为博主原创文章,遵循CC 4.0 BY-SA版权协议,转载请附上原文出处链接和本声明. 本文链接:https://blog.csdn.net/Lwj879525930/article/details/82559596 1.spark中的RDD是什么,有哪些特性? 答:RDD(Resilient Distributed D

最近在工作中有一个需求,简单来说就是在短时间内会创建上百万个定时任务,创建的时候会将对应的金额相加,防止超售,需要过半个小时再去核对数据,如果数据对不上就需要将加上的金额再减回去. 这个需求如果用Go内置的Timer来做的话性能比较低下,因为Timer是使用最小堆来实现的,创建和删除的时间复杂度都为 O(log n).如果使用时间轮的话则是O(1)性能会好很多. 对于时间轮来说,我以前写过一篇java版的时间轮算法分析:https://www.luozhiyun.com/archives/59,