随着处理器提升速度下降和数据量的不断增长,非常多公司和组织(既有互联网公司也有传统的企业另一些研究机构)都要求他们的应用可以Scale out到更大的分布式系统上(比方整个数据中心). 这些应用又分为下面几种类型: 机器学习类型的应用(machine learning algorithms) 查询类型应用 (simple queries) 图处理类型应用 (graph analysis) 批处理应用 (batch processing) 实时流分析应用 (real-time streaming…

spark集群中的节点可以只处理自身独立数据库里的数据,然后汇总吗? 修改 我将spark搭建在两台机器上,其中一台既是master又是slave,另一台是slave,两台机器上均装有独立的mongodb数据库.我是否可以让它们只统计自身数据库的内容,然后将结果汇总到一台服务器上的数据库里?目前我的代码如下,但是最终只统计了master里的数据,另一个worker没有统计上. val config = new Configuration() //以下代码表示只统计本机数据库上的数据,猜测问题可能…

引言 在之前的大数据学习系列中,搭建了Hadoop+Spark+HBase+Hive 环境以及一些测试.其实要说的话,我开始学习大数据的时候,搭建的就是集群,并不是单机模式和伪分布式.至于为什么先写单机的搭建,是因为作为个人学习的话,单机已足以,好吧,说实话是自己的电脑不行,使用虚拟机实在太卡了... 整个的集群搭建是在公司的测试服务搭建的,在搭建的时候遇到各种各样的坑,当然也收获颇多.在成功搭建大数据集群之后,零零散散的做了写笔记,然后重新将这些笔记整理了下来.于是就有了本篇博文. 其实我在搭…

公众号:SAP Technical 本文作者:matinal 原文出处:http://www.cnblogs.com/SAPmatinal/ 原文链接:[ABAP系列]SAP ABAP系统变量及注释   前言部分 大家可以关注我的公众号,公众号里的排版更好,阅读更舒适. 正文部分 常用的系统变量如下:…

公众号:SAP Technical 本文作者:matinal 原文出处:http://www.cnblogs.com/SAPmatinal/ 原文链接:[BASIS系列]SAP 设置系统timeout时间   前言部分 大家可以关注我的公众号,公众号里的排版更好,阅读更舒适. 正文部分 系统的timeout时间设置 当系统中的业务数据量逐渐增加 数据量很大的时候,运行某些程序会很耗时间 如果系统timeout时间没有那么长 这时,就会timeout,系统dump 所以,很多时候需要修改timeo…

上篇 <Windows下USB磁盘开发系列一:枚举系统中U盘的盘符>介绍了很简单的获取系统U盘盘符的办法,现在介绍下如何枚举系统中所有USB设备(不光是U盘). 主要调用的API如下: 1,调用SetupDiGetClassDevs()获取指定设备类型的句柄: 2,调用SetupDiEnumDeviceInfo()枚举设备信息: 3,调用SetupDiGetDeviceRegistryProperty()获取设备信息. 具体实现函数如下: int enum_usb_device_info()…

前面我们介绍了枚举系统中的U盘盘符(见<Windows下USB磁盘开发系列一:枚举系统中U盘的盘符>).以及获取USB设备的信息(见<Windows下USB磁盘开发系列二:枚举系统中所有USB设备>).有个时候我们不仅仅需要获取U盘盘符(路径),而且需要获取该U盘的硬件信息,比如厂商.friendly name.描述等等.那么我们可以通过前面两个方法,把U盘盘符和设备信息匹配起来吗?答案是肯定的,下面介绍具体的实现方法. 具体方法如下: 1,获取U盘盘符(路径): 2,对U盘路径调…

本课主题 打通 Spark 系统运行内幕机制循环流程 引言 通过 DAGScheduelr 面向整个 Job,然后划分成不同的 Stage,Stage 是從后往前划分的,执行的时候是從前往后执行的,每个 Stage 内部有一系列任務,前面有分享過,任务是并行计算啦,这是并行计算的逻辑是完全相同的,只不过是处理的数据不同而已,DAGScheduler 会以 TaskSet 的方式把我们一个 DAG 构造的 Stage 中的所有任务提交给底层的调度器 TaskScheduler,TaskSchedu…

本课主题 打通 Spark 系统运行内幕机制循环流程 引言 通过 DAGScheduelr 面向整个 Job,然后划分成不同的 Stage,Stage 是从后往前划分的,执行的时候是從前往后执行的,每个 Stage 内部有一系列任务,前面有分享过,任务是并行计算啦,这是并行计算的逻辑是完全相同的,只不过是处理的数据不同而已,DAGScheduler 会以 TaskSet 的方式把我们一个 DAG 构造的 Stage 中的所有任务提交给底层的调度器 TaskScheduler,TaskSchedu…

参考: http://blog.csdn.net/dandykang/article/details/48160953     对于Spark应用来说,资源是影响Spark应用执行效率的一个重要因素.当一个长期运行 的服务(比如Thrift Server),若分配给它多个Executor,可是却没有任何任务分配给它,而此时有其他的应用却资源张,这就造成了很大的资源浪费和资源不合理的调度.      动态资源调度就是为了解决这种场景,根据当前应用任务的负载情况,实时的增减 Executor个数,从…