预期成果 1.1   当前问题 当前以图搜图应用存在的问题: 当前使用spark RDD方案无法达到数据实时加载(每10分钟加载一次,虽然可配,但太短可能会有问题) Spark RDD内存会被分为两部分,一部分用来缓存数据一部分用来计算,Spark默认配置只有差不多50%的内存用于缓存(也就是说executor配了100G,只有50多G可以被用来做缓存),虽然比例可以进行配置,但增加缓存内存比例后,是否会影响计算性能有待测试. 当前数据全缓存到spark jvm内存中,GC时间较长会导致影响计算…

这一章想讲一下Spark的缓存是如何实现的.这个persist方法是在RDD里面的,所以我们直接打开RDD这个类. def persist(newLevel: StorageLevel): this.type = { // StorageLevel不能随意更改 if (storageLevel != StorageLevel.NONE && newLevel != storageLevel) { throw new UnsupportedOperationException("C…

我们兴奋的宣布Databricks缓存的通用可用性,作为统一分析平台一部分的 Databricks 运行时特性,它可以将Spark工作负载的扫描速度提升10倍,并且这种改变无需任何代码修改. 1.在本博客中,我们将介绍这个新特性的两个主要焦点:易用性和性能. 2.不同于Spark显示缓存,Databricks内存能够自动地为用户缓存热输入数据,并且在集群中负载均衡. 2.利用NVMe SSD硬件的先进性能和最先进的压缩技术,它能够将交互式和报告工作的负载性能提升10倍.更重要的是它缓存的数据量是…

#Spark SQL 之 Data Sources 转载请注明出处:http://www.cnblogs.com/BYRans/ 数据源(Data Source) Spark SQL的DataFrame接口支持多种数据源的操作.一个DataFrame可以进行RDDs方式的操作,也可以被注册为临时表.把DataFrame注册为临时表之后,就可以对该DataFrame执行SQL查询.Data Sources这部分首先描述了对Spark的数据源执行加载和保存的常用方法,然后对内置数据源进行深入介绍.…

Spark官方文档 - 中文翻译 Spark版本:1.6.0 转载请注明出处:http://www.cnblogs.com/BYRans/ 1 概述(Overview) 2 引入Spark(Linking with Spark) 3 初始化Spark(Initializing Spark) 3.1 使用Spark Shell(Using the Shell) 4 弹性分布式数据集(RDDs) 4.1 并行集合(Parallelized Collections) 4.2 外部数据库(Externa…

本文转之Pivotal的一个工程师的博客.觉得极好.   作者本人经常在StackOverflow上回答一个关系Spark架构的问题,发现整个互联网都没有一篇文章能对Spark总体架构进行很好的描述,作者可怜我们这些菜鸟,写了这篇文章,太感动了.本文读者需要一定的Spark的基础知识,至少了解Spark的RDD和DAG. 上图引入了很多术语:"Executor","Task","Cache","Worker Node"等等,当…

Spark SQL 官方文档-中文翻译 Spark版本:Spark 1.5.2 转载请注明出处:http://www.cnblogs.com/BYRans/ 1 概述(Overview) 2 DataFrames 2.1 入口:SQLContext(Starting Point: SQLContext) 2.2 创建DataFrames(Creating DataFrames) 2.3 DataFrame操作(DataFrame Operations) 2.4 运行SQL查询程序(Running…

本来没打算学Spark 的,不过时机很逗. 最膜拜的大神做spark分享,还是其中最好玩的notebook.这不就是另外一个 HUE吗,但感觉更好玩. 刚好新的Spark 2.x 要问世了,大神在组织战队一起迭代.就此开始跟着大神脚后跟一点点的了解,学习争取入门吧. https://github.com/endymecy/spark-programming-guide-zh-cn  (官方文档) https://www.gitbook.com/book/endymecy/spark-config…

先看这篇文章:http://www.huochai.mobi/p/d/3967708/?share_tid=86bc0ba46c64&fmid=0 直接比较Hadoop和Spark有难度,因为它们处理的许多任务都一样,但是在一些方面又并不相互重叠. 比如说,Spark没有文件管理功能,因而必须依赖Hadoop分布式文件系统(HDFS)或另外某种解决方案. Hadoop框架的主要模块包括如下: Hadoop Common Hadoop分布式文件系统(HDFS) Hadoop YARN Hadoop…

注重版权,尊重他人劳动 转帖注明原文地址:http://www.cnblogs.com/vincent-hv/p/3316502.html   Spark主要提供三种位置配置系统: 环境变量:用来启动Spark workers,可以设置在你的驱动程序或者conf/spark-env.sh 脚本中: java系统性能:可以控制内部的配置参数,两种设置方法: 编程的方式(程序中在创建SparkContext之前,使用System.setProperty(“xx”,“xxx”)语句设置相应系统属性值)…