6.4.6 优化数据序列化 如何存储和传输数据对性能有很大的影响.在这部分将介绍数据序列化的最佳实践,从Hadoop中榨出最大的性能. 压缩压缩是Hadoop优化的重要部分.通过压缩可以减少作业输出数据的储存足迹,加速MapReduce作业下游接收数据.另外,在map和reduce之间的数据需要被压缩以减轻网络IO的压力.压缩技术的具体内容在第5章中介绍. 二进制文件格式 使用二进制文件格式,如Avro和SequenceFile,可以使数据的表达更为紧凑,并提高编组(marshalling)和逆…

如果你的streaming处理数据的时间间隔比较小,并且没有窗口操作,那么可以考虑不使用序列化,这样可以减少内存和cpu的使用,加快数据处理效率…

文章来自于:http://www.infoq.com/cn/news/2014/04/spark-streaming-bidding 来自于Sharethrough的数据基础设施工程师Russell Cardullo和Michael Ruggiero最近在Cloudera博客上投递了一篇博文,分享了他们是如何使用Spark Streaming解决复杂的实时问题的.下面是博文的具体内容,如果您想查看英文原文,可以点击这里. Sharethrough是一家从事视频广告业务的初创公司,在过去的三年中(…

除了对多次使用的RDD进行持久化操作之外,还可以进一步优化其性能.因为很有可能,RDD的数据是持久化到内存,或者磁盘中的.那么,此时,如果内存大小不是特别充足,完全可以使用序列化的持久化级别,比如MEMORY_ONLY_SER.MEMORY_AND_DISK_SER等.使用RDD.persist(StorageLevel.MEMORY_ONLY_SER)这样的语法即可. 这样的话,将数据序列化之后,再持久化,可以大大减小对内存的消耗.此外,数据量小了之后,如果要写入磁盘,那么磁盘io性能消耗也比…

概叙: 在任何分布式系统中,序列化都是扮演着一个重要的角色的.如果使用的序列化技术,在执行序列化操作的时候很慢,或者是序列化后的数据还是很大,那么会让分布式应用程序的性能下降很多.所以,进行Spark性能优化的第一步,就是进行序列化的性能优化. Spark自身默认就会在一些地方对数据进行序列化,比如Shuffle.还有就是,如果我们的算子函数使用到了外部的数据(比如Java内置类型,或者自定义类型),那么也需要让其可序列化. 而Spark自身对于序列化的便捷性和性能进行了一个取舍和权衡.默认,S…

http://www.cnblogs.com/dudu/archive/2013/06/08/iis_webserver_settings.html (支持高并发的IIS Web服务器常用设置) http://zzstudy.offcn.com/archives/13148 (windows 2008 WEB服务器IIS7.5优化配置 支持10万个同时请求) http://blog.snsgou.com/post-510.html --------------------------------…

序列化 背景: 在以下过程中,需要对数据进行序列化: shuffling data时需要通过网络传输数据 RDD序列化到磁盘时 性能优化点: Spark默认的序列化类型是Java序列化.Java序列化的优势是兼容性好,不需要自已注册类.劣势是性能差.为提升性能,建议使用Kryo序列化替代默认的Java序列化.Kryo序列化的优势是速度快,体积小,劣势是兼容性差,需要自已注册类. 序列化的配置项:spark.serializer 使用方法1 1 2 3 val conf = new SparkCo…

某人,并未提他的名字,是因为看的视频是1年前的,视频里他吹得厉害.我看视频时,查了一下他在视频里说的要做到的东西,结果上网一查,就看到了很多人说他骗了钱后,就不管交了学费的人了.真假无从查起.但是无风不起浪.也真没查到他说的要做出来的东西发布出来.所以这里不那人的名字了.只把他说的知识拿过来,做些笔记. 一.Batch中Task处理时间大 Spark Streaming 的处理模式是按照 Batch Duration 进行 Micro Batch Computation 的,且如果上一批数据没有…

使用spark.streaming.receiver.maxRate来限制你的吞吐的最大信息量. 因为当streaming程序的数据源的数据量突然变大巨大,可能会导致streaming被撑住导致吞吐不过来,所以可以考虑对于最大吞吐做一下限制.…

官方是这么说的: Cluster resources can be under-utilized if the number of parallel tasks used in any stage of the computation is not high enough. For example, for distributed reduce operations like reduceByKey and reduceByKeyAndWindow, the default number of…