spark基准测试-BigDataBenchs】的更多相关文章

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使用CDH 5.13.1部署了HADOOP集群之后,需要进行基准性能测试. 一.hibench 安装 1.安装位置要求. 因为是全量安装,其中有SPARK的测试(SPARK2.0). 安装位置在SPARK 服务所在的节点上面. 下载hibench编译好的包与manve的包 hibench全部编译 mvn -Dspark=2.1 -Dscala=2.11 clean package 注:hibench目录中运行 编译好的包,可以在整个集群通用.直接 复制环境变量与安装目录 2.配置环境变量 exp…
CSDN大数据技术: 十位一线专家分享Spark现状与未来(一) 十位一线专家分享Spark现状与未来(二) 十位一线专家分享Spark现状与未来(三) 部分摘录: 加州大学伯克利分校AMP实验室博士Matei Zaharia:Spark的现状和未来 ----(Matei Zaharia是加州大学伯克利分校AMP实验室博士研究生,Databricks公司的联合创始人兼现任CTO.Zaharia致力于于大规模数据密集型计算的系统和算法.研究项目包括:Spark.Shark.Multi-Resour…
在这篇文章中我们将讨论如何利用 Apache Spark 来提升 MySQL 的查询性能. 介绍 在我的前一篇文章Apache Spark with MySQL 中介绍了如何利用 Apache Spark 实现数据分析以及如何对大量存放于文本文件的数据进行转换和分析.瓦迪姆还做了一个基准测试用来比较 MySQL 和 Spark with Parquet 柱状格式 (使用空中交通性能数据) 二者的性能. 这个测试非常棒,但如果我们不希望将数据从 MySQL 移到其他的存储系统中,而是继续在已有的…
Spark RDD(Resilient Distributed Datasets)论文 概要 1: 介绍 2: Resilient Distributed Datasets(RDDs) 2.1 RDD 抽象 2.2 Spark 编程接口 2.2.1 例子 – 监控日志数据挖掘 2.3 RDD 模型的优势 2.4 不适合用 RDDs 的应用 3 Spark 编程接口 3.1 Spark 中 RDD 的操作 3.2 举例应用 3.2.1 线性回归 3.2.2 PageRank 4 表达 RDDs 5…
Spark RDD(Resilient Distributed Datasets)论文 概要 1: 介绍 2: Resilient Distributed Datasets(RDDs) 2.1 RDD 抽象 2.2 Spark 编程接口 2.2.1 例子 – 监控日志数据挖掘 2.3 RDD 模型的优势 2.4 不适合用 RDDs 的应用 3 Spark 编程接口 3.1 Spark 中 RDD 的操作 3.2 举例应用 3.2.1 线性回归 3.2.2 PageRank 4 表达 RDDs 5…
今天早上六点半左右微信群里就看到张队发的关于.NET Spark大数据的链接https://devblogs.microsoft.com/dotnet/introducing-net-for-apache-spark/ ,正印证了"微软在不断通过.NET Core补齐各领域开发,真正实现一种语言的跨平台"这句话.那么我们今天就来看看这个 .NET for Apache Spark到底是个什么鬼? 作者:依乐祝 原文链接:https://www.cnblogs.com/yilezhu/p…
一.idea社区版安装scala插件 因为idea默认不支持scala开发环境,所以当需要使用idea搭建scala开发环境时,首先需要安装scala插件,具体安装办法如下. 1.打开idea,点击configure下拉菜单中的plugins选项: 2.在弹出对话框中点击红框按钮: 3.在弹出最新对话框的搜索栏输入scala,在筛选出的内容中选择红框部分,点击右侧install按钮开始下载插件: 本人在测试过程中通过install自动下载插件失败,最后选择手动下载scala插件,然后通过步骤2中…
通过IDEA搭建scala开发环境开发spark应用程序   一.idea社区版安装scala插件 因为idea默认不支持scala开发环境,所以当需要使用idea搭建scala开发环境时,首先需要安装scala插件,具体安装办法如下. 1.打开idea,点击configure下拉菜单中的plugins选项: 2.在弹出对话框中点击红框按钮: 3.在弹出最新对话框的搜索栏输入scala,在筛选出的内容中选择红框部分,点击右侧install按钮开始下载插件: 本人在测试过程中通过install自动…
Spark SQL是Apache Spark最广泛使用的一个组件,它提供了非常友好的接口来分布式处理结构化数据,在很多应用领域都有成功的生产实践,但是在超大规模集群和数据集上,Spark SQL仍然遇到不少易用性和可扩展性的挑战.为了应对这些挑战,英特尔大数据技术团队和百度大数据基础架构部工程师在Spark 社区版本的基础上,改进并实现了自适应执行引擎.本文首先讨论Spark SQL在大规模数据集上遇到的挑战,然后介绍自适应执行的背景和基本架构,以及自适应执行如何应对Spark SQL这些问题,…