首先,介绍前辈研究的基于MapReduce框架的outlier产生原因:其次,根据这些方面来分析Spark架构中的straggler:最后,根据阅览的优化办法,谈谈自己的看法. 一.MapReduce产生outlier的原因 outlier是指MapReduce中延长job执行时间的因素,参考文献为Reining in the Outliers inMap-Reduce Clusters using Mantri. MapReduce整体系统产生outlier的原因可以分为三类: 1.硬件特性…

一.如何选择粗粒度和细粒度 从底层往上引申来理解粗粒度与细粒度. 一层:一个类,具有三个属性值.为了查询这个类的所有实例,细粒度查询的程度为属性值,即依次查询每个实例化对象的属性值,查询三次:粗粒度按对象查询,直接查询该类的所有实例化对象,查询一次.查询结果是相同的,但是查询的方式却不同.这一类的实例有Database中的查询操作,整表查询和逐步查询. 二层:一个数据集,包含有多个对象.当对数据集进行操作时,细粒度的处理方式会获取数据集中的每个对象,然后执行相应的操作,执行的次数为对象的个数:粗…

一.Spark与Hadoop的关系 Spark和Hadoop只是共用了底层的MapReduce编程模型,即它们均是基于MapReduce思想所开发的分布式数据处理系统. Hadoop采用MapReduce和HDFS技术,其MapReduce计算模型核心即Map操作和Reduce操作,在这个计算模型的工作流程中还存在一些可以由用户自定义的Partition和Combine等操作:HDFS则是对Hadoop的输入文件.Map产生的结果文件.Shuffle产生的结果文件等等的一个文件管理系统,其IO操…

spark基于RDD成功构建起大数据处理的一体化解决方案,将MappReduce.Streaming.SQL.Machine Learning.Graph Processing等 大数据计算模型统一到一个技术堆栈中;Spark的Spark SQL.MLlib.GraphX.Spark Streaming等四大子框架之间可以在内存中无缝集成 并可以相互操作彼此的数据     spark+hadoop,hadoop负责数据存储和资源管理,spark负责一体化.多元化的不同规模的数据计算,而计算是大数…

昨晚听了王家林老师的Spark 3000门徒系列课程的第一课,把scala基础过了一遍,对ArrayBuffer有了新的认识: Array本身创建后不可修改ArrayBuffer可修改import scala.collection.mutable.ArrayBufferval arrB = ArrayBuffer[int]()arrB += 10arrB += (11,12,13,5)arrB ++= Array(1,2,3,5)arrB.trimEnd(3) 从尾部截断3个arrB.trimS…

sparkSQL 1.主要的数据结构 DataFreames 2.开始使用:SQLContext 创建步骤: Val  sc:sparkContext Val  sqlContext=new org.apache.spark.sql.SQLContext(sc) Import sqlContext.implicits._ //隐形将RDD转化DF 3.构建DF及DF 操作 Val sc:SparkContext Val Val  sqlContext=new org.apache.spark.s…

Apache Spark简介 Apache Spark是一个高速的通用型计算引擎,用来实现分布式的大规模数据的处理任务. 分布式的处理方式可以使以前单台计算机面对大规模数据时处理不了的情况成为可能. Apache Spark安装及配置(OS X下的Ubuntu虚拟机) 学习新东西最好是在虚拟机下操作,以免对现在的开发环境造成影响,我的系统是OS X,安装的是VirtualBox虚拟机,然后在虚拟机里安装的Ubuntu系统. VirtualBox安装方法请查看教程: YouTube: Instal…

<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> 由于本书的第3章内容较多,所以打算分别开辟四篇随笔分别展现. <深入理解Spark:核心思想与源码分析>一…

一.消失的概念与新鲜的名词 Hadoop V2相对于Hadoop V1的变化主要在于资源管理和任务调度,计算模型仍然保持map/reduce的模型.资源管理和任务调度的变化导致了工作流程的变化,一些概念消失而一些概念又出现. 1.JobTrack与TaskTrack JobTrack和TaskTrack在Hadoop旧版本(Hadoop0.x及Hadoop1.x)中是非常重要的概念.JobTrack对系统中的所有Job进行统一的管理,同时为Job分配相应的TaskTrack,还需要与所有的Tas…

http://www.cnblogs.com/davidwang456/p/5032766.html windows下spark开发环境配置 --本篇随笔由同事葛同学提供. windows下spark开发环境配置 特注:windows下开发spark不需要在本地安装hadoop,但是需要winutils.exe.hadoop.dll等文件,前提是你已经安装了eclipse.maven.jdk等软件 spark支持jdk版本建议是1.8及以上,如果开发spark建议将jdk编译版本设置为1.8 我…