Spark job server是一个基于Spark的服务系统,提供了管理SparkJob,context,jar的RestFul接口. 专注标注原文链接 http://www.cnblogs.com/shenh062326/p/6193375.html 使用说明 参考 http://debugo.com/spark-jobserver/ 原理介绍 服务端JobServer首先启动,它会启动一个名叫WebApi的HttpService服务,它提供下面这几个Routes val myRoutes

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

前言 DT时代对平台或商家来说最有价值的就是数据了,在大数据时代数据呈现出数据量大,数据的维度多的特点,用户会使用多维度随意组合条件快速召回数据.数据处理业务场景需要实时性,需要能够快速精准的获得到需要的数据.之前的通过数据库的方式来处理数据的方式,由于数据库的某些固有特性已经很难满足大数据时代对数据处理的需求. 所以,在大数据时代使用hadoop,hive,spark,作为处理离线大数据的补充手段已经大行其道. 以上提到的这些数据处理手段,只能离线数据处理方式,无法实现实时性.Solr作为补充

导读: 本文主要介绍哔哩哔哩在数据湖与数据仓库一体架构下,探索查询加速以及索引增强的一些实践.主要内容包括: 什么是湖仓一体架构 哔哩哔哩目前的湖仓一体架构 湖仓一体架构下,数据的排序组织优化 湖仓一体架构下,索引增强与优化的实践探索 -- 01 什么是湖仓一体 当我们讲湖仓一体时,涉及到数据湖和数据仓库两个概念. 什么是数据湖?通常来说,它有以下几个特点: 有一个统一的存储系统,所有的数据都放到这个统一的存储系统里,没有数据孤岛. 支持任意数据类型,比较自由,包括结构化.半结构化和非结构化的数

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

“进程内存管理器”这个程序实现的最基本功能也就是对内存的读写,之前的两篇文章也就是做的一个铺垫,介绍了内核模式切换和IoDeviceControl函数进行的应用程序与驱动程序通信的问题.接下来就进入正题了,对于内存查询,读写问题. 先来总结一下windows内存体系结构,这部分的学习主要是参照<windows核心编程>第13,14章的内容,以及网上前辈们的一些总结讨论. 先看看虚拟地址空间的分区(即虚拟地址空间布局): (1)空指针赋值分区 ①为帮助程序员捕获对空指针的赋值,当线程试图读取或写

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

EF Core 高阶操作 本文之前,大家已经阅读了前面的系列文档,对其有了大概的了解 我们来看下EF Core中的一些常见高阶操作,来丰富我们业务实现,从而拥有更多的实现选择 1.EF 内存查找 what?我们的ef不是直接连接数据库吗?我们查询的主体肯定是数据库啊,哪里来的内存呢? 1.所有的数据操作都有过程,并非操作直接会响应到数据库 2.并非所有的操作都每次提交,会存在缓存收集阶段,批量提交机制 描述下业务场景,我们存在一个业务,需要存储一张表,然后还需要对存储表数据做一些关联业务处理?我

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

查询磁盘使用情况: [root@css-management ~]# df -hl 文件系统 容量 已用 可用 已用% 挂载点 Filesystem Size Used Avail Use% Mounted on /dev/mapper/vg_cssmanagement-lv_root 24G 8.0G 15G 37% / tmpfs 3.9G 112K 3.9G 1% /dev/shm /dev/sda1 485M 37M 423M 8% /boot /dev/sdb1 99G 9.8G 84

1.下载搜狗日志文件: 地址:http://www.sogou.com/labs/resource/chkreg.php 2.利用WinSCP等工具将文件上传至集群. 3.创建文件夹,存放数据: mkdir /home/usr/hadoopdata 4.将搜狗日志数据移到(mv命令)3中创建的目录下,并解压 tar -zxvf SogouQ.mini.tar.gz 5.查看解压后文件格式 file SogouQ.sample 显示: 不是UTF-8,用head/cat命名查看,中文乱码(影响后续

下面说说看到的工作项目中的代码,是这个样子的,事先查询一次数据库,将查询到的整张表的数据存到内存,以后使用时不再查询数据库,而直接操作内存中的数据,这主要用于数据库中的数据比较稳定,不会轻易改变的情况,比如法律条款,医疗术语,拿到这些数据主要是用于模糊查询,我对相关代码进行了改动,把原来固定的通过某些字段的模糊查询改为可选择通过哪些字段进行模糊查询,下面看一下代码 控制层,服务层没什么可说的,直接看代码 package study.fuzzysearch.controller; import j

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

一.背景介绍 Data Lake Analytics(简称DLA)在构建第一天就是支持直接关联分析Table Store(简称OTS)里的数据,实现存储计算分离架构,满足用户基于SQL接口分析Table Store数据需求. 玩转DLA+OTS:https://ots.console.aliyun.com/index#/demo/cn-hangzhou/dla王烨:DLA如何分析Table Store的数据 ​DLA控制台:https://openanalytics.console.aliyun

1.Oracle中的SQL select count(1) from a_V_PWYZL_CUSTACCT_PSMIS t where not exists (select 1 from tb_show_multi_question q WHERE q.dqmp_rule_code = '仅比对系统有' and q.dqmp_role_id = '105754659' and q.DQMP_target_id = t.dqmp_mrid) AND NOT EXISTS (select /*+ i

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)