总体运行状况: 这里的每个批处理任务间隔是10s一次,所以Total Delay是14s,那么对于下一个批处理任务来说就是延迟了14 - 10 = 4s . Total Delay   -  每个批处理任务设置的间隔  =  Scheduling Delay Scheduling Delay  +  Processing Time  =  Total Delay 简易调优策略:设置每个批处理任务间隔时间 >= Proceesing Time(实际执行时间) 每个Executor.Task的执行时

0. 背景 最近我在做流式实时分布式计算系统的架构设计,而正好又要参加CSDN博文大赛的决赛.本来想就写Spark源码分析的文章吧.但是又想毕竟是决赛,要拿出一些自己的干货出来,仅仅是源码分析貌似分量不够.因此,我将最近一直在做的系统架构的思路整理出来,形成此文.为什么要参考Storm和Spark,因为没有参照效果可能不会太好,尤其是对于Storm和Spark由了解的同学来说,可能通过对比,更能体会到每个具体实现背后的意义. 本文对流式系统出现的背景,特点,数据HA,服务HA,节点间和计算逻辑间

zkw费用流+当前弧优化 var o,v:..] of boolean; f,s,d,dis:..] of longint; next,p,c,w:..] of longint; i,j,k,l,y,t,ss,tt,n,ans,imp,flow:longint; procedure link(i,j,k,l:longint); begin inc(t); next[t]:=d[i]; d[i]:=t; p[t]:=j; c[t]:=k; w[t]:=l; next[-t]:=d[j]; d[j]

Spark结构式流编程指南 概览 Structured Streaming 是一个可拓展,容错的,基于Spark SQL执行引擎的流处理引擎.使用小量的静态数据模拟流处理.伴随流数据的到来,Spark SQL引擎会逐渐连续处理数据并且更新结果到最终的Table中.你可以在Spark SQL上引擎上使用DataSet/DataFrame API处理流数据的聚集,事件窗口,和流与批次的连接操作等.最后Structured Streaming 系统快速,稳定,端到端的恰好一次保证,支持容错的处理. 小

Spark 定制版:005~贯通Spark Streaming流计算框架的运行源码   本讲内容: a. 在线动态计算分类最热门商品案例回顾与演示 b. 基于案例贯通Spark Streaming的运行源码 注:本讲内容基于Spark 1.6.1版本(在2016年5月来说是Spark最新版本)讲解. 上节回顾 上节课主要从事务视角为大家探索Spark Streaming架构机制:Spark Streaming程序分成而部分,一部分是Driver,另外一部分是Executor.通过对Driver和

Spark Streaming介绍 Spark Streaming概述 Spark Streaming makes it easy to build scalable fault-tolerant streaming applications. 它可以非常容易的构建一个可扩展.具有容错机制的流式应用. 对接很多的外部数据源 Kafka.Flume.Twitter.ZeroMQ和简单的TCP套接字(socket)等等 Spark Streaming特性 1.易用性 可以像编写离线批处理一样去编写流

SparkStreaming Spark Streaming类似于Apache Storm,用于流式数据的处理.Spark Streaming有高吞吐量和容错能力强等特点.Spark Streaming支持的数据源有很多,例如:Kafka.Flume.Twitter.ZeroMQ和简单的TCP套接字等等.数据输入后可以用Spark的高度抽象操作如:map.reduce.join.window等进行运算.而结果也能保存在很多地方,如HDFS,数据库等. 特性 1.易用性 可以像编写离线批处理一样去

Spark调优,性能优化 1.使用reduceByKey/aggregateByKey替代groupByKey 2.使用mapPartitions替代普通map 3.使用foreachPartitions替代foreach 4.使用filter之后进行coalesce操作 5.使用repartitionAndSortWithinPartitions替代repartition与sort类操作 6.使用broadcast使各task共享同一Executor的集合替代算子函数中各task传送一份集合

1.背景介绍 Storm以及离线数据平台的MapReduce和Hive构成了Hadoop生态对实时和离线数据处理的一套完整处理解决方案.除了此套解决方案之外,还有一种非常流行的而且完整的离线和 实时数据处理方案.这种方案就是Spark.Spark本质上是对Hadoop特别是MapReduce的补充.优化和完善,尤其是数据处理速度.易用性.迭代计算和复杂数据分析等方面. Spark Streaming 作为Spark整体解决方案中实时数据处理部分,本质上仍然是基于Spark的弹性分布式数据集(Re

第一章.spark源码分析之RDD四种依赖关系 一.RDD四种依赖关系 RDD四种依赖关系,分别是 ShuffleDependency.PrunDependency.RangeDependency和OneToOneDependency四种依赖关系.如下图所示:org.apache.spark.Dependency有两个一级子类,分别是 ShuffleDependency 和 NarrowDependency.其中,NarrowDependency 是一个抽象类,它有三个实现类,分别是OneToO

Spark Core 1. 概述 Spark 是一种基于内存的快速.通用.可扩展的大数据分析计算引擎 1.1 Hadoop vs Spark 上面流程对应Hadoop的处理流程,下面对应着Spark的处理流程 Hadoop Hadoop 是由 java 语言编写的,在分布式服务器集群上存储海量数据并运行分布式 分析应用的开源框架 作为 Hadoop 分布式文件系统,HDFS 处于 Hadoop 生态圈的最下层,存储着所有的 数 据 , 支持着 Hadoop的所有服务 . 它的理论基础源于Goog

这个题的数据,太卡了,TLE了两晚上,各种调试优化,各种蛋疼. 2756: [SCOI2012]奇怪的游戏 Time Limit: 40 Sec Memory Limit: 128 MB Submit: 2311 Solved: 598 [Submit][Status][Discuss] Description Blinker最近喜欢上一个奇怪的游戏. 这个游戏在一个 N*M 的棋盘上玩,每个格子有一个数.每次 Blinker 会选择两个相邻 的格子,并使这两个数都加上 1. 现在 Blinke

Power Network Time Limit: 2000MS   Memory Limit: 32768K Total Submissions: 24019   Accepted: 12540 Description A power network consists of nodes (power stations, consumers and dispatchers) connected by power transport lines. A node u may be supplied

昨天写完R脚本 没测试就发到博客里, 结果实际运行发现很慢,运行时间在2小时以上, 查看spark控制台, 大量时间消耗在count上, 产生的stage多大70多个 . 分析原因. 1  select *可以优化,  2 join操作可以放倒hive sql里的尽量放到hive sql里 这两个优化, 最终目的都是为了减少I/O操作.  hive数据到spark cache的数据量可以减少. 而且可能hive对join操作也有特别的优化. 这两个优化带来的坏处也是显而易见的, 代码可读性下降,

传统的I/O速度相对照较慢,它会成为系统性能的瓶颈,所以在java1.4之后提供了NIO,它是一种全新的流:它具有下面特性: 1.为全部的原是类型提供Buffer缓存支持: 2.使用java.nio.charset.Charset作为字符编码解码解决方式: 3.添加通道(Channel)对象,作为新的原始I/O抽象: 4.支持锁和内存映射文件的文件訪问接口: 5.提供基于Selector的异步网络I/O: NIO是一种全新的流,跟流式的I/O不同,NIO是基于块的,它以块为基本单位处理数据.在N

最大流模板: 普通最大流 无向图限制:将无向图的边拆成2条方向相反的边 无源汇点有最小流限制的最大流:理解为水管流量形成循环,每根水管有流量限制,并且流入量等于流出量 有源汇点的最小流限制的最大流 顶点有流量限制:拆成2个点,连接一条容量为点容量限制的边. 容量为负数:不能直接利用最大流求边权为负数的最小割. 模板使用Dinic算法,使用了当前弧优化,效率还是不错的. 但是ispa算法的效率更高,采用了当前弧优化的ispa算法那就更更高的效率了(=^ ^=) #include<iostream>

最大流模板: 普通最大流 无向图限制:将无向图的边拆成2条方向相反的有向边 顶点有流量限制:拆成2个点,连接一条容量为点容量限制的边 无源汇点有最小流限制的最大流:理解为水管流量形成循环 有源汇点的最小流限制的最大流 有源汇点的最小流限制的最小流 容量为负数:不能直接利用最大流求边权为负数的最小割.不知道怎么具体处理... 模板使用Dinic分层算法,使用了当前弧优化,效率还是不错的,使用的是vector存图,如果使用邻接表存图效率应该会更高吧. 但是ispa算法的效率更高,采用了当前弧优化的i

题目描述 现在有一种卡牌游戏,每张卡牌上有三个属性值:A,B,C.把卡牌分为X,Y两类,分别有n1,n2张. 两张卡牌能够配对,当且仅当,存在至多一项属性值使得两张卡牌该项属性值互质,且两张卡牌类别不同. 比如一张X类卡牌属性值分别是225,233,101,一张Y类卡牌属性值分别为115,466,99.那么这两张牌是可以配对的,因为只有101和99一组属性互质. 游戏的目的是最大化匹配上的卡牌组数,当然每张卡牌只能用一次. 输入 数据第一行两个数n1,n2,空格分割. 接下来n1行,每行3个数,

https://vjudge.net/problem/UVA-11248 题意: 给定一个有向网络,每条边均有一个容量.问是否存在一个从点1到点N,流量为C的流.如果不存在,是否可以恰好修改一条弧的容量,使得存在这样的流. 思路: 先求一遍最大流,如果大于等于C,那么就直接输出possible. 否则的话就是最大流达不到C,那么对哪些边进行扩容呢,肯定是选择最小割! 将最小割的边集全部求出来,之后每条边都尝试将容量变为C,看看能否达到要求. 优化一:求完最大流后把流量留着,以后每次在它的基础上增

1 spark streaming 程序代码实例 代码如下: object OnlineTheTop3ItemForEachCategory2DB { def main(args: Array[String]){ val conf = new SparkConf() //创建SparkConf对象 //设置应用程序的名称,在程序运行的监控界面可以看到名称 conf.setAppName("OnlineTheTop3ItemForEachCategory2DB") conf.setMas

本章节内容: 一.在线动态计算分类最热门商品案例回顾 二.基于案例贯通Spark Streaming的运行源码 先看代码(源码场景:用户.用户的商品.商品的点击量排名,按商品.其点击量排名前三): package com.dt.spark.sparkstreaming import org.apache.spark.SparkConf import org.apache.spark.sql.Row import org.apache.spark.sql.hive.HiveContext impo