MapReduce 就像一台又慢又稳的老爷车,虽然距离 MapReduce 面市到现在已经过去了十几年的时间,但它始终没有被淘汰,任由大数据技术日新月异.蓬蓬勃勃.花里胡哨地发展,这个生态圈始终有它的一席之地. 不过 Spark 的到来确实给了 MapReduce 不小的冲击,它比 MapReduce 理论上要快两个数量级,所以近几年不断有人讨论 Spark 是否可以完全替代 MapReduce ,但是为什么说是不断有人讨论呢?因为这些年 Spark 始终是无法完全取代 MapReduce .

史鸣飞:大家好,我是叫史鸣飞,来自英特尔公司,接下来我向大家介绍一下Tachyon.我事先想了解一下大家有没有听说过Tachyon,或者是对Tachyon有没有一些了解?对Spark呢? 首先做一个介绍,我来自英特尔的大数据团队,我们团队主要是致力于各种大数据的软件开发以及这些软件在工业界的推广和应用,我所在的团队主要负责Spark及其软件栈的开发和推广.我们是国内最早参加Spark开发和推广的团队,我们在2012年就加入了Spark社区.在Spark和相关的项目中间投入了大量的人力,长期以来我

Spark是基于内存的分布式计算引擎,以处理的高效和稳定著称.然而在实际的应用开发过程中,开发者还是会遇到种种问题,其中一大类就是和性能相关.在本文中,笔者将结合自身实践,谈谈如何尽可能地提高应用程序性能. 分布式计算引擎在调优方面有四个主要关注方向,分别是CPU.内存.网络开销和I/O,其具体调优目标如下: 提高CPU利用率. 避免OOM. 降低网络开销. 减少I/O操作. 第1章 数据倾斜 数据倾斜意味着某一个或某几个Partition中的数据量特别的大,这意味着完成针对这几个Partiti

本文转自:http://blog.javachen.com/2015/06/09/memory-in-spark-on-yarn.html?utm_source=tuicool 此文解决了Spark yarn-cluster模式运行时,内存不足的问题. Spark yarn-cluster模式运行时,注意yarn.app.mapreduce.am.resource.mb的设置.默认为1G Spark On YARN内存分配 本文主要了解Spark On YARN部署模式下的内存分配情况,因为没有

Spark On YARN内存分配 本文主要了解Spark On YARN部署模式下的内存分配情况,因为没有深入研究Spark的源代码,所以只能根据日志去看相关的源代码,从而了解“为什么会这样,为什么会那样”. 说明 按照Spark应用程序中的driver分布方式不同,Spark on YARN有两种模式: yarn-client模式.yarn-cluster模式. 当在YARN上运行Spark作业,每个Spark executor作为一个YARN容器运行.Spark可以使得多个Tasks在同一

Spark(Python) 从内存中建立 RDD 的例子: myData = ["Alice","Carlos","Frank","Barbara"]myRdd = sc.parallelize(myData)myRdd.take(2) ----In [52]: myData = ["Alice","Carlos","Frank","Barbara"

Spark On YARN内存分配(转载) 说明 按照Spark应用程序中的driver分布方式不同,Spark on YARN有两种模式: yarn-client模式.yarn-cluster模式. 当在YARN上运行Spark作业,每个Spark executor作为一个YARN容器运行.Spark可以使得多个Tasks在同一个容器里面运行. 下图是yarn-cluster模式的作业执行图,图片来源于网络: 关于Spark On YARN相关的配置参数,请参考Spark配置参数.本文主要讨论

Spark动态内存管理 Spark 1.6 后改为动态内存管理(如果想启用静态内存管理,方法下面会介绍),启动动态主要体现在 存储内存和执行内存的动态.

本文旨在解析 spark on Yarn 的内存管理,使得 spark 调优思路更加清晰 内存相关参数 spark 是基于内存的计算,spark 调优大部分是针对内存的,了解 spark 内存参数有也助于我们理解 spark 内存管理 spark.driver.memory:默认 512M spark.executor.memory:默认 512M spark.yarn.am.memory:默认 512M spark.yarn.driver.memoryOverhead:driver memor

什么是spark,是一个分布式计算平台,或者说是分布式计算引擎,他的职责就是将指定的数据读入到各个node的内存中,然后计算.所以spark是具有泛化性质的,只要数据源是可读入的,读到内存里面之后,处理就和数据源没有关系了,你是HBASE,kudu,还是parquet都无所谓了. 什么是RDD,弹性分布式数据集,其实RDD是一个抽象概念,因为RDD本身不包含数据,它只包含数据描述以及对于数据的算法,比如一个sparkSQL返回的RDD其实就是一个对数据的描述,告诉各个节点的executor要处理

作者编辑:王玮,胡玉林 一.回顾 在前面的一篇文章中我们介绍了spark静态内存管理模式以及相关知识https://blog.csdn.net/anitinaj/article/details/80901328 在上一篇文章末尾,我们陈述了传统spark静态内存管理模式的局限性:(1) 没有适用于所有应用的默认配置,通常需要开发人员针对不同的应用进行不同的参数配置.比如根据任务的执行逻辑,调整shuffle和storage内存占比来适应任务的需求.(2) 这样需要开发人员具备较高的spark原理

MemeoryStore 上一节,我们对BlockManager的主要写入方法做了一个整理,知道了BlockMananger的主要写入逻辑,以及对于块信息的管理.但是,由于spark的整个存储模块是在是很庞大,而且很多细节的逻辑错综复杂,如果对于每个细节都刨根问底,一来精力有限,二来感觉也没有太大的必要,当然如果时间允许肯定是越详细越好,在这里,我的分析的主要目的是理清存储模块的重点逻辑,希望能够提纲契领地把各个模块的脉络领出来,建立起对spark-core中各模块的整体认知,这样我们在遇到一些

本人对大数据方面也是刚刚研究,由于工作需要在实时查询与统计的性能方面要深入学习.现测试性能如下:   环境:VirtualBox  host-only ubuntu版本: Linux master 4.4.0-47-generic #68-Ubuntu SMP Wed Oct 26 19:39:52 UTC 2016 x86_64 x86_64 x86_64 GNU/Linux   XXX.XXX.XXX.101 master XXX.XXX.XXX.102 Slave1 XXX.XXX.XXX

建立如图maven工程 maven的pom文件内容参考别的随笔 参考pom文件内容 同时记得添加scala oom内存溢出异常(out of memory)

6.5  memoryMode

按照发布计划,Python 3.11.0 将于 2022 年 10 月 24 日发布. 据测试,3.11 相比于 3.10,将会有 10-60% 的性能提升,这个成果主要归功于"Faster CPython"项目,即"香农计划". 关于"香农计划"的详情,可查看 Python 之父的主题分享,以及他的一则播客访谈. 3.11 版本为 Python 的提速开了一个激动人心的好头.接下来,3.12 还会有更多动作. 以下文章翻译自"香农计划

作者:曹彬 | 旷视 MegEngine 架构师 简介 从 2080Ti 这一代显卡开始,所有的民用游戏卡都取消了 P2P copy,导致训练速度显著的变慢.针对这种情况下的单机多卡训练,MegEngine 中实现了更快的集合通信算法,对多个不同的网络训练相对于 NCCL 有 3% 到 10% 的加速效果. MegEngine v1.5 版本,可以手动切换集合通信后端为 shm(默认是 nccl),只需要改一个参数.(由于 shm 模式对 CPU 有额外的占用,且只有在特定卡下才能提高效率,因此

#pragma GCC target ("avx2") #include <immintrin.h> #include<bits/stdc++.h> using namespace std; typedef unsigned char U8; typedef int I32; typedef unsigned int U32; typedef long long I64; typedef unsigned long long U64; const int P=9

1. Spark运行架构 1.1 术语定义 lApplication:Spark Application的概念和Hadoop MapReduce中的类似,指的是用户编写的Spark应用程序,包含了一个Driver 功能的代码和分布在集群中多个节点上运行的Executor代码: lDriver:Spark中的Driver即运行上述Application的main()函数并且创建SparkContext,其中创建SparkContext的目的是为了准备Spark应用程序的运行环境.在Spark中由S

[注]该系列文章以及使用到安装包/测试数据 可以在<倾情大奉送--Spark入门实战系列>获取 1. Spark运行架构 1.1 术语定义 lApplication:Spark Application的概念和Hadoop MapReduce中的类似,指的是用户编写的Spark应用程序,包含了一个Driver 功能的代码和分布在集群中多个节点上运行的Executor代码: lDriver:Spark中的Driver即运行上述Application的main()函数并且创建SparkContext