Spark 介绍(基于内存计算的大数据并行计算框架)  Hadoop与Spark 行业广泛使用Hadoop来分析他们的数据集.原因是Hadoop框架基于一个简单的编程模型(MapReduce),它支持可扩展,灵活,容错和成本有效的计算解决方案.这里,主要关注的是在处理大型数据集时在查询之间的等待时间和运行程序的等待时间方面保持速度.Spark由Apache Software Foundation引入,用于加速Hadoop计算软件过程.对于一个普遍的信念,Spark不是Hadoop的修改版本,并不

市面上有一些初学者的误解,他们拿spark和hadoop比较时就会说,Spark是内存计算,内存计算是spark的特性.请问在计算机领域,mysql,redis,ssh框架等等他们不是内存计算吗?依据冯诺依曼体系结构,有什么技术的程序不是在内存中运行,需要数据从硬盘中拉取,然后供cpu进行执行?所有说sprk的特点是内存计算相当于什么都没有说.那么spark的真正特点是什么?抛开spark的执行模型的方式,它的特点无非就是多个任务之间数据通信不需要借助硬盘而是通过内存,大大提高了程序的执行效率.

摘要: 在Netty中,通常会有多个IO线程独立工作,基于NioEventLoop的实现,每个IO线程负责轮询单独的Selector实例来检索IO事件,当IO事件来临的时候,IO线程开始处理IO事件.最常见的IO事件即读写事件,那么这个时候就会涉及到IO线程对数据的读写问题,具体到NIO方面即从内核缓冲区读取数据到用户缓冲区或者从用户缓冲区将数据写到内核缓冲区.NIO提供了两种Buffer作为缓冲区,即DirectBuffer和HeapBuffer.这篇文章主要在介绍两种缓冲区的基础之上再介绍N

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

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

内容简介 <Spark大数据处理:技术.应用与性能优化>根据最新技术版本,系统.全面.详细讲解Spark的各项功能使用.原理机制.技术细节.应用方法.性能优化,以及BDAS生态系统的相关技术. 作为一个基于内存计算的大数据并行计算框架,Spark不仅很好地解决了数据的实时处理问题,而且保证了高容错性和高可伸缩性.具体来讲,它有如下优势: 打造全栈多计算范式的高效数据流水线 轻量级快速处理 易于使用,支持多语言 与HDFS等存储层兼容 社区活跃度高 -- Spark已经在全球范围内广泛使用,无论

内容简介 <Spark大数据处理:技术.应用与性能优化>根据最新技术版本,系统.全面.详细讲解Spark的各项功能使用.原理机制.技术细节.应用方法.性能优化,以及BDAS生态系统的相关技术. 作为一个基于内存计算的大数据并行计算框架,Spark不仅很好地解决了数据的实时处理问题,而且保证了高容错性和高可伸缩性.具体来讲,它有如下优势: 打造全栈多计算范式的高效数据流水线 轻量级快速处理 易于使用,支持多语言 与HDFS等存储层兼容 社区活跃度高 -- Spark已经在全球范围内广泛使用,无论

原文:http://shiyanjun.cn/archives/744.html 该论文来自Berkeley实验室,英文标题为:Resilient Distributed Datasets: A Fault-Tolerant Abstraction for In-Memory Cluster Computing.下面的翻译,我是基于科学网翻译基础上进行优化.修改.补充,这篇译文翻译得很不错.在此基础上,我增加了来自英文原文的图和表格数据,以及译文中缺少的未翻译的部分.如果翻译措辞或逻辑有误,欢迎

Spark是一个通用的大规模数据快速处理引擎.可以简单理解为Spark就是一个大数据分布式处理框架.基于内存计算的Spark的计算速度要比Hadoop的MapReduce快上50倍以上,基于磁盘的计算速度也快于10倍以上.Spark运行在Hadoop第二代的yarn集群管理之上,可以轻松读取Hadoop的任何数据.能够读取HBase.HDFS等Hadoop的数据源. 从Spark 1.0版本起,Spark开始支持Spark SQL,它最主要的用途之一就是能够直接从Spark平台上面获取数据.并且

Tachyon是什么? Tachyon是一个高性能.高容错.基于内存的开源分布式存储系统,并具有类Java的文件API.插件式的底层文件系统.兼容Hadoop MapReduce和Apache Spark等特征.Tachyon能够为集群框架(如Spark.MapReduce等)提供内存级速度的跨集群文件共享服务.Tachyon充分使用内存和文件对象之间的世代(Lineage)信息,因此速度很快,官方号称最高比HDFS吞吐量高300倍.目前,很多公司(如Pivotal.EMC.红帽等)已经在使用T

基本信息 作者: 高彦杰 丛书名:大数据技术丛书 出版社:机械工业出版社 ISBN:9787111483861 上架时间:2014-11-5 出版日期:2014 年11月 开本:16开 页码:255 版次:1-1 所属分类: 计算机 > 数据库 > 数据库存储与管理 编辑推荐 根据最新技术版本,系统.全面.详细讲解Spark的各项功能使用.原理机制.技术细节.应用方法.性能优化,已经BDAS生态系统的相关技术. 内容简介 书籍计算机书籍 这是一本依据最新技术版本,系统.全面.详细讲解Spark

转载自:http://shiyanjun.cn/archives/744.html 摘要 本文提出了分布式内存抽象的概念--弹性分布式数据集(RDD,Resilient Distributed Datasets),它具备像MapReduce等数据流模型的容错特性,并且允许开发人员在大型集群上执行基于内存的计算.现有的数据流系统对两种应用的处理并不高效:一是迭代式算法,这在图应用和机器学习领域很常见:二是交互式数据挖掘工具.这两种情况下,将数据保存在内存中能够极大地提高性能.为了有效地实现容错,R

如果用户的请求比较费时,可以考虑将用户的请求信息放到队列中,立即返回给用户处理中等信息,这样可以给用户比较流畅的体验,后端可以利用单独的服务消费消息,做到了解耦,提高了并发能力. 本文使用jdk为我们提供的阻塞队列api,来实现一个基于内存的简单消息队列.主要涉及的接口BlockingQueue,以及它的实现类ArrayBlockingQueue(数组实现的)和LinkedBlockingQueue(链表实现的). BlockingQueue的主要方法 添加元素 put() //往队列里插入元素

并发编程概述   前言 说实话,在我软件开发的头两年几乎不考虑并发编程,请求与响应把业务逻辑尽快完成一个星期的任务能两天完成绝不拖三天(剩下时间各种浪),根本不会考虑性能问题(能接受范围内).但随着工作内容的变化,一些问题,它的解决方案已经让我避不开并发编程这一块知识点了.为了一劳永逸,此系列与并发编程有关的系列文章诞生,希望对各有有所帮助.   基础术语 同步(synchronization):关于协调线程或进程之间的活动,并确保被多个线程或进程访问的数据一直有效,同步允许线程和进程一致地操作

我在6月份写了篇文章<FFMPEG基于内存的转码实例>,讲如何把视频转码后放到内存,然后通过网络发送出去.但该文章只完成了一半,即输入的数据依然是从磁盘文件中读取.在实际应用中,有很多数据是放到内存的,比如播放从服务器接收到的视频,就是在内存中的.时隔2个月,项目终于完成了,虽然在收尾阶段会花费大量时间,但也算空闲了点.于是就继续完善. 本文中,假定的使用场合是,有一个已经放到内存的视频,需要将它转码成另一种封装格式,还是放到内存中.由于是测试,首先将视频从文件中读取到内存,最后会将转换好的视

作者编辑:杜晓蝶,王玮,任泽 Spark 静态内存管理详解 一. 内容简介 spark从1.6开始引入了动态内存管理模式,即执行内存和存储内存之间可以互相抢占.spark提供两种内存分配模式,即:静态内存管理和动态内存管理.该系列文章分别对这两种内存管理模式的优缺点以及设计原理进行了分析.该篇文章主要针对spark1.6静态内存管理进行了分析与说明.动态内存管理以及其他的调优文章后期会陆续为大家呈现,请大家关注furion.此外本文会涉及到很多spark的概念,如果读者对spark比较陌生,可以

前言 Java技术栈漏洞目前业已是web安全领域的主流战场,随着IPS.RASP等防御系统的更新迭代,Java攻防交战阵地已经从磁盘升级到了内存里面. 在今年7月份上海银针安全沙龙上,我分享了<Java内存攻击技术漫谈>的议题,个人觉得PPT承载的信息比较离散,技术类的内容还是更适合用文章的形式来分享,所以一直想着抽时间写一篇和议题配套的文章,不巧赶上南京的新冠疫情,这篇文章拖了一个多月才有时间写. allowAttachSelf绕过 Java的instrument是Java内存攻击常用的一种

1.Oracle内存管理技术 2.配置自动内存管理(AMM) 3.监视自动内存管理(AMM) 4.配置自动共享内存管理(ASMM) 5.配置自动PGA内存管理 Reference 1.Oracle内存管理技术 11g 新特性: AMM(Automatic Memory Management) 10g 新特性: ASMM(Automatic Shared Memory Management) Tips: 即便启动了AMM,仍然可以将相关的内存初始化参数设置为下限值,防止Oracle自动调整为低值或

岁末主推:牛牛老师主讲,多用户博客系统,基于ASP.NET技术,年后将带来移动业务平台项目项目目标: 打造个性品牌Blogo,定制多用户博客 为每一个博客用户提供个性化的 blogo解决方案,打造精品blogo门户网站  环境:VS2008+SQL Server2005 [小编推荐:现在学习可以使用 VS2012或者以上+SQL 2008或及以上  环境不一定必须和教程一样,学习的是思路]主要技术: 主体框架:逻辑架构ASP.NET MVC,物理架构Three Ties,2者相结合. 为了提高网

本文来源于我个人的ARC学习笔记,旨在通过简明扼要的方式总结出iOS开发中ARC(Automatic Reference Counting,自动引用计数)内存管理技术的要点,所以不会涉及全部细节.这篇文章不是一篇标准的ARC使用教程,并假定读者已经对ARC有了一定了解和使用经验.详细的关于ARC的信息请参见苹果的官方文档与网上的其他教程:) 本文的主要内容: ARC的本质 ARC的开启与关闭 ARC的修饰符 ARC与Block ARC与Toll-Free Bridging 技术交流新QQ群:41