在之前的博文中,我们回顾和总结了2014年Spark在性能提升上所做的努力.本篇博文中,我们将为你介绍性能提升的下一阶段——Tungsten.在2014年,我们目睹了Spark缔造大规模排序的新世界纪录,同时也看到了Spark整个引擎的大幅度提升——从Python到SQL再到机器学习. Tungsten项目将是Spark自诞生以来内核级别的最大改动,以大幅度提升Spark应用程序的内存和CPU利用率为目标,旨在最大程度上压榨新时代硬件性能.Project Tungsten包括了3个方面的努力:…

iPhone 6/iPhone 6 Plus硬件性能 评分 4 分 正 如之前传闻的,这次同时发布了两款iPhone产品,分别是4.7英寸的iPhone 6和5.5英寸的iPhone 6 Plus.苹果iPhone产品遵从大小年的更新节奏,因此今年在产品方面将会有比较大的提升,到底这两款iPhone上有什么特点呢?请看详细解析. A8处理器 20纳米第二代的64位A8处理器,多任务方面更加出色,官方表示性能相比上一代的A7快20%,GPU的性能快50%,还搭配新一代协处理器M8 网络 完美支持F…

MemSQL 取代 HDFS 与 Spark 结合,性能大幅提升 3,597 次阅读 - 基础架构 Apache Spark是目前非常强大的分布式计算框架.其简单易懂的计算框架使得我们很容易理解.虽然Spark是在操作大数据集上很有优势,但是它仍然需要将数据持久化存储,HDFS是最通用的选择,和Spark结合使用,因为它基于磁盘的特点,导致在实时应用程序中会影响性能(比如在Spark Streaming计算中).而且Spark内置就不支持事务提交(commit transactions). 本文…

在Sortable公司,很多数据处理的工作都是使用Spark完成的.在使用Spark的过程中他们发现了一个能够提高Sparkjob性能的一个技巧,也就是修改数据的分区数,本文将举个例子并详细地介绍如何做到的. 查找质数 比如我们需要从2到2000000之间寻找所有的质数.我们很自然地会想到先找到所有的非质数,剩下的所有数字就是我们要找的质数. 我们首先遍历2到2000000之间的每个数,然后找到这些数的所有小于或等于2000000的倍数,在计算的结果中可能会有许多重复的数据(比如6同时是2和3的…

一.spark写入hbase hbase client以put方式封装数据,并支持逐条或批量插入.spark中内置saveAsHadoopDataset和saveAsNewAPIHadoopDataset两种方式写入hbase.为此,将同样的数据插入其中对比性能. 依赖如下: <!-- https://mvnrepository.com/artifact/org.apache.spark/spark-core --> <dependency> <groupId>org.…

前言 Catalyst是Spark SQL核心优化器,早期主要基于规则的优化器RBO,后期又引入基于代价进行优化的CBO.但是在这些版本中,Spark SQL执行计划一旦确定就不会改变.由于缺乏或者不准确的数据统计信息(如行数.不同值的数量.NULL值.最大/最小值等)和对成本的错误估算导致生成的初始计划不理想,从而导致执行效率相对低下. 那么就引来一个思考:我们如何能够在运行时获取更多的执行信息,然后根据这些信息来动态调整并选择一个更优的执行计划呢? Spark SQL自适应执行优化引擎(Ad…

Caching Data in Memory 其他调优参数…

使用WITH AS提高性能简化嵌套SQL http://www.cnblogs.com/fygh/archive/2011/08/31/2160266.html…

原文地址:http://www.51testing.com/html/78/23978-143163.html 1.测试概要1.1 关于这篇文档中涉及的基于JMS的消息系统能为应用程序提供可靠的,高性能的,异步的通讯机制.在不同的JMS解决方案中,性能是关键因素,但不是唯一的因素.每个方案都有不可比拟的属性和特性,还要考虑诸如实现难易.有效性.获得支持的性价比,等等.另外,标准的性能测试只能近似模拟各个企业的特定需求下的真实环境.1.2 测试人员和工作量测试人:nb_bull工作量:50小时1.…

系统 # uname -a                                       # 查看内核/操作系统/CPU信息 # head -n 1 /etc/issue                              # 查看操作系统版本 # cat /proc/cpuinfo                                  # 查看CPU信息 # hostname                                            …