Spark 介绍(基于内存计算的大数据并行计算框架)  Hadoop与Spark 行业广泛使用Hadoop来分析他们的数据集.原因是Hadoop框架基于一个简单的编程模型(MapReduce),它支持可扩展,灵活,容错和成本有效的计算解决方案.这里,主要关注的是在处理大型数据集时在查询之间的等待时间和运行程序的等待时间方面保持速度.Spark由Apache Software Foundation引入,用于加速Hadoop计算软件过程.对于一个普遍的信念,Spark不是Hadoop的修改版本,并不

Spark是基于内存的分布式计算引擎,以处理的高效和稳定著称.然而在实际的应用开发过程中,开发者还是会遇到种种问题,其中一大类就是和性能相关.在本文中,笔者将结合自身实践,谈谈如何尽可能地提高应用程序性能. 分布式计算引擎在调优方面有四个主要关注方向,分别是CPU.内存.网络开销和I/O,其具体调优目标如下: 提高CPU利用率. 避免OOM. 降低网络开销. 减少I/O操作. 第1章 数据倾斜 数据倾斜意味着某一个或某几个Partition中的数据量特别的大,这意味着完成针对这几个Partiti

史鸣飞:大家好,我是叫史鸣飞,来自英特尔公司,接下来我向大家介绍一下Tachyon.我事先想了解一下大家有没有听说过Tachyon,或者是对Tachyon有没有一些了解?对Spark呢? 首先做一个介绍,我来自英特尔的大数据团队,我们团队主要是致力于各种大数据的软件开发以及这些软件在工业界的推广和应用,我所在的团队主要负责Spark及其软件栈的开发和推广.我们是国内最早参加Spark开发和推广的团队,我们在2012年就加入了Spark社区.在Spark和相关的项目中间投入了大量的人力,长期以来我

原文:http://shiyanjun.cn/archives/744.html 该论文来自Berkeley实验室,英文标题为:Resilient Distributed Datasets: A Fault-Tolerant Abstraction for In-Memory Cluster Computing.下面的翻译,我是基于科学网翻译基础上进行优化.修改.补充,这篇译文翻译得很不错.在此基础上,我增加了来自英文原文的图和表格数据,以及译文中缺少的未翻译的部分.如果翻译措辞或逻辑有误,欢迎

转载自:http://shiyanjun.cn/archives/744.html 摘要 本文提出了分布式内存抽象的概念--弹性分布式数据集(RDD,Resilient Distributed Datasets),它具备像MapReduce等数据流模型的容错特性,并且允许开发人员在大型集群上执行基于内存的计算.现有的数据流系统对两种应用的处理并不高效:一是迭代式算法,这在图应用和机器学习领域很常见:二是交互式数据挖掘工具.这两种情况下,将数据保存在内存中能够极大地提高性能.为了有效地实现容错,R

Tachyon是什么? Tachyon是一个高性能.高容错.基于内存的开源分布式存储系统,并具有类Java的文件API.插件式的底层文件系统.兼容Hadoop MapReduce和Apache Spark等特征.Tachyon能够为集群框架(如Spark.MapReduce等)提供内存级速度的跨集群文件共享服务.Tachyon充分使用内存和文件对象之间的世代(Lineage)信息,因此速度很快,官方号称最高比HDFS吞吐量高300倍.目前,很多公司(如Pivotal.EMC.红帽等)已经在使用T

市面上有一些初学者的误解,他们拿spark和hadoop比较时就会说,Spark是内存计算,内存计算是spark的特性.请问在计算机领域,mysql,redis,ssh框架等等他们不是内存计算吗?依据冯诺依曼体系结构,有什么技术的程序不是在内存中运行,需要数据从硬盘中拉取,然后供cpu进行执行?所有说sprk的特点是内存计算相当于什么都没有说.那么spark的真正特点是什么?抛开spark的执行模型的方式,它的特点无非就是多个任务之间数据通信不需要借助硬盘而是通过内存,大大提高了程序的执行效率.

一.简介 1.概述 Impala是Cloudera公司推出,提供对HDFS.Hbase数据的高性能.低延迟的交互式SQL查询功能. •基于Hive使用内存计算,兼顾数据仓库.具有实时.批处理.多并发等优点 impala使用hive的元数据, 完全在内存中计算 •是CDH平台首选的PB级大数据实时查询分析引擎 2.Impala的特点 impalak快的原因:1.2.3.6 1.基于内存进行计算,能够对PB级数据进行交互式实时查询.分析 2.无需转换为MR,直接读取HDFS及Hbase数据 ,从而大

实验平台:win7, VS2010 1. 介绍 平行计算机可以简单分为共享内存和分布式内存,共享内存就是多个核心共享一个内存,目前的PC就是这类(不管是只有一个多核CPU还是可以插多个CPU,它们都有多个核心和一个内存),一般的大型计算机结合分布式内存和共享内存结构,即每个计算节点内是共享内存,节点间是分布式内存.想要在这些并行计算机上获得较好的性能,进行并行编程是必要条件.目前流行的并行程序设计方法是,分布式内存结构上使用MPI,共享内存结构上使用Pthreads或OpenMP.我们这里关注的

tmpfs是一种基于内存的文件系统, tmpfs有时候使用rm(物理内存),有时候使用swap(磁盘一块区域).根据实际情况进行分配. rm:物理内存.real memery的简称? 真实内存就是电脑主板上那块内存条,叫做真实内存不为过. swap:交换分区.是硬盘上一块区域 tmpfs最大可使用的大小为什么是rm+swap. SWAP就是LINUX下的虚拟内存分区,它的作用是在物理内存使用完之后,将磁盘空间(也就是SWAP分区)虚拟成内存来使用. 它和Windows系统的交换文件作用类似,但是

Spark 作为一个以擅长内存计算为优势的计算引擎,内存管理方案是其非常重要的模块: Spark的内存可以大体归为两类:execution和storage,前者包括shuffles.joins.sorts和aggregations所需内存,后者包括cache和节点间数据传输所需内存:在Spark 1.5和之前版本里,两者是静态配置的,不支持借用,spark1.6 对内存管理模块进行了优化,通过内存空间的融合,消除以上限制,提供更好的性能.官方网站只是要求内存在8GB之上即可(Impala推荐要求

如果用户的请求比较费时,可以考虑将用户的请求信息放到队列中,立即返回给用户处理中等信息,这样可以给用户比较流畅的体验,后端可以利用单独的服务消费消息,做到了解耦,提高了并发能力. 本文使用jdk为我们提供的阻塞队列api,来实现一个基于内存的简单消息队列.主要涉及的接口BlockingQueue,以及它的实现类ArrayBlockingQueue(数组实现的)和LinkedBlockingQueue(链表实现的). BlockingQueue的主要方法 添加元素 put() //往队列里插入元素

并发编程概述   前言 说实话,在我软件开发的头两年几乎不考虑并发编程,请求与响应把业务逻辑尽快完成一个星期的任务能两天完成绝不拖三天(剩下时间各种浪),根本不会考虑性能问题(能接受范围内).但随着工作内容的变化,一些问题,它的解决方案已经让我避不开并发编程这一块知识点了.为了一劳永逸,此系列与并发编程有关的系列文章诞生,希望对各有有所帮助.   基础术语 同步(synchronization):关于协调线程或进程之间的活动,并确保被多个线程或进程访问的数据一直有效,同步允许线程和进程一致地操作

我在6月份写了篇文章<FFMPEG基于内存的转码实例>,讲如何把视频转码后放到内存,然后通过网络发送出去.但该文章只完成了一半,即输入的数据依然是从磁盘文件中读取.在实际应用中,有很多数据是放到内存的,比如播放从服务器接收到的视频,就是在内存中的.时隔2个月,项目终于完成了,虽然在收尾阶段会花费大量时间,但也算空闲了点.于是就继续完善. 本文中,假定的使用场合是,有一个已经放到内存的视频,需要将它转码成另一种封装格式,还是放到内存中.由于是测试,首先将视频从文件中读取到内存,最后会将转换好的视

在使用 Spark 进行计算时,我们经常会碰到作业 (Job) Out Of Memory(OOM) 的情况,而且很大一部分情况是发生在 Shuffle 阶段.那么在 Spark Shuffle 中具体是哪些地方会使用比较多的内存而有可能导致 OOM 呢? 为此,本文将围绕以上问题梳理 Spark 内存管理和 Shuffle 过程中与内存使用相关的知识:然后,简要分析下在 Spark Shuffle 中有可能导致 OOM 的原因. 一.Spark 内存管理和消费模型 在分析 Spark Shuf

作者编辑:杜晓蝶,王玮,任泽 Spark 静态内存管理详解 一. 内容简介 spark从1.6开始引入了动态内存管理模式,即执行内存和存储内存之间可以互相抢占.spark提供两种内存分配模式,即:静态内存管理和动态内存管理.该系列文章分别对这两种内存管理模式的优缺点以及设计原理进行了分析.该篇文章主要针对spark1.6静态内存管理进行了分析与说明.动态内存管理以及其他的调优文章后期会陆续为大家呈现,请大家关注furion.此外本文会涉及到很多spark的概念,如果读者对spark比较陌生,可以

SPARK的内存管理器 StaticMemoryManager,UnifiedMemoryManager 1.6以后默认是UnifiedMemoryManager. 这个内存管理器在sparkContext中通过SparnEnv.create函数来创建SparkEnv的实例时,会生成. 通过spark.memory.useLegacyMode配置,能够控制选择的内存管理器实例. 假设设置为true时,选择的实例为StaticMemoryManager实例,否则选择UnifiedMemoryMan

信号量(semaphore),也和互斥锁一样提供了线程间或者进程间的同步功能. 信号量有三种: Posix有名字的信号量 Posix基于内存的信号量 System V信号量 信号量比互斥锁高级,互斥锁只允许一个线程访问临界区,信号量可以多个,可以把信号量看作成互斥锁的升级版,但是如果能用互斥锁解决,就用互斥锁,互斥锁比信号量节省资源. 这篇文章只介绍Posix基于内存的信号量 1,单个生产者和单个消费者 #include <pthread.h> #include <stdlib.h>

使用spark将内存中的数据写入到hive表中 hive-site.xml <?xml version="1.0" encoding="UTF-8" standalone="no"?> <?xml-stylesheet type="text/xsl" href="configuration.xsl"?> <!-- Licensed to the Apache Software

Ps:本次搭建基于Maven管理工具的版本,Gradle版本可以通过gradle init --type pom命令在pom.xml路径下转化为Gradle版本(如下图) (1)构建工具IDEA IntelliJ IDEA 2018.3.4 x64 新建项目 (2)选择Spring 初始化模板构建,其他选项默认的Java 1.8,点击Next (3)修改图中项目信息,Java版本为8,改完点击Next (4)预先导入的依赖jar包,Web包和Security包不用多说导入 (5)项目放的位置可以