Hadoop再火，火得过Spark吗？今天我们继续关于Spark的精华问答吧。 1 Q：影响性能的主要因素是什么？A：网络传输开销大硬件资源利用率低同一资源的复用率低 2 Q：优化的方向有哪些？A：设置数据本地化,减少跨节点跨机架的网络传输开销设置合适的存储格式,推荐orc,缩短查询时间设置内存计算的大小和task数量,根据集群内存和磁盘大小调整调整分区数量,提高查询性能减少RDD的重
Spark性能优化第一步,应用一些性能优化的基本原则。开发调优包括:RDD lineage设计,算子的合理使用,特殊操作的优化等.并将这些原则根据具体的业务以及实际的应用场景,灵活地应用到Spark作业中. ###原则一:避免创建重复的RDD 通常来说,开发Spark作业,首先基于某个数据源(hive表或hdfs文件)创建一个初始的RDD,接着对这个RDD执行某个算子操作,然后得到下一个RDD,反
1 Spark 框架介绍1.1 Spark 介绍【点击链接】1.1.1 Spark 是什么？1.1.2 为什么使用 Spark？1.1
原创
2022-11-03 14:06:23
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spark1，Spark概述Spark是一个开源的、大规模的、快速的数据处理引擎，专为大规模数据处理而设计。它提供了一个统一的编程模型来处理批处理、交互式查询、实时流处理和图计算等多种类型的数据处理任务。2，spark特点1）快速：基于内存的计算比 MapReduce 快 100 倍，基于磁盘快 10 倍。 2）易用：编写一个 spark 的应用程序可以使用 Java, Scala, Python
第六部分 信息化规划与管理 一．信息管理概念：信息与信息管理，信息管理系统的整体构架，信息管理系统的整合，面向服务的架构（SOA），虚拟化的概念。 二．信息化规划：信息化规划的概念，信息化规划过程，信息化规划方法，信息化规划与可行性研究，信息化项目评估。 三．项目管理与实施：信息化项目的概念，信息化
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2018-12-11 15:42:00
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spark持久化的理解
Spark RDD 是惰性求值的。如果简单地对RDD 调用行动操作，Spark 每次都会重算RDD 以及它的所有依赖。这在迭代算法中消耗格外大。 换句话来说就是当DAG图遇到转化操作的时候是不求值的。只有当遇到行动操作的时候才会求值，但是每次求值都是从头到尾来求的。并不会从上一个行动操作为起点来计算。这样一来迭代计算就会重复计算好
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2023-08-08 03:03:56
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目录全局路径规划自定义全局路径规划注意参考 路径规划包括全局路径规划和局部路径规划。全局路径规划ROS 的navigation官方功能包提供了三种全局路径规划器：carrot_planner、global_planner、navfn。我们通常使用的是navfn，如果机器人执行一些特殊任务而navfn不支持的话就需要自己写一个全局路径规划区并注册到ROS系统。 ROS的全局路径规划器是以lib插件
一、RDD持久化1.1 RDD持久化原理 RDD采用惰性求值，每次调用行动算子操作、都会从头开始计算。为了避免重复计算的开销，都可以让spark对数据集进行持久化。当对RDD执行持久化操作时，每个节点都会将自己操作的RDD的partition持久化到内存中，并且在之后对该RDD的反复使用中，直接使用内存缓存的parti
一、RDD持久化原理1. 持久化原理Spark中有一个非常重要的功能就是可以对RDD进行持久化。当对RDD执行持久化操作时，每个节点都会将自己操作的RDD的partition数据持久化到内存中，并且在之后对该RDD的反复使用中，直接使用内存中缓存的partition数据。这样的话，针对一个RDD反复执行多个操作的场景，就只需要对RDD计算一次即可，后面直接使用该RDD，而不需要反复计算多次该RDD
作者： Billmay
Spark API Spark 主要提供以下四种拓展方式 API 局限 版本 Customized function or RDD 无法支持 Spark SQL 任意 DataSource API API 变动会比较频繁 Before Spark 2.3: v1Spark 2.3-3.0: v1+v2After Spark 3.0: v
目录一、RDD持久化原理二、RDD缓存 三、RDD持久化策略四、checkpoint检查点机制五、缓存和检查点区别5.1cache和persist⽐较5.3什么时候使⽤cache或checkpoint一、RDD持久化原理 Spark非常重要的一个功能特性就是可以将RD
1 RDD 持久化将 RDD 持久化在内存中，当对RDD执行持久化操作时，每个节点都会将自己的操作的RDD的 partition持久化到内存中，并且在之后对该 RDD 的反复使用使用中直接使用内存缓存的 partition.使用 RDD 持久化，在某些时候，可以将 spark 应用程序的性能提升 10倍；要持久化一个 RDD ,只要调用 cache() 或者 persist()。在该 RDD 第一
摘要： 1.spark 提供的持久化方法 2.Spark的持久化级别 3.如何选择一种最合适的持久化策略内容：1.spark 提供的持久化方法如果要对一个RDD进行持久化，只要对这个RDD调用cache()和persist()即可。2.Spark的持久化级别持久化级别含义解释MEMORY_ONLY使用未序列化的Java对象格式，将数据保存在内存中。如果内存不够存放所有的数据，则数据可能就不会
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2023-08-10 17:50:57
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Spark非常重要的一个功能特性就是可以将RDD持久化在内存中。当对RDD执行持久化操作时，每个节点都会将自己操作的RDD的partition持久化到内存中，并且在之后对该RDD的反复使用中，直接使用内存缓存的partition。这样的话，对于针对一个RDD反复执行多个操作的场景，就只要对RDD计算一次即可，后面直接使用该RDD，而不需要反复
先看这样一段代码： 在这段代码中，一个 action 算子代表一个 job ，每一个 count 都对 errors 进行了重复的使用，造成重复的读磁盘操作，降低了运行速度。 为了避免这种浪费，应该存在一种中间缓存技术—— RDD 持久化。 RDD 的持久化算子
cache persist checkpoint cache默认将数据存在内存中，懒执行算子/*
从内存读数据与从磁盘读
首先是一张Spark的部署图： 节点类型有：1. master 节点： 常驻master进程，负责管理全部worker节点。2. worker 节点： 常驻worker进程，负责管理executor 并与master节点通信。dirvier：官方解释为： The process running the main() function of the application and crea
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2023-08-08 09:18:19
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本期内容：
1. 动态Batch Size深入
2. RateController解析
1. 动态Batch Size深入
Fixed-point Iteration。
论文中有个比较重要的图：
基本思想：按100ms的批次发数据给Controller，Controller起初直接转给JobGenerator，再给Jo
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2023-08-29 16:50:52
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TCP/IP 协议族里重要的一点就是分层。TCP/IP 协议族按层次分别分为以下 4 层：应用层、传输层、网络层和数据链路层。 把 TCP/IP 层次化是有好处的。比如，如果互联网只由一个协议统筹，某个地方需要改变设计时，就必须把所有部分整体替换掉。而分层之后只需把变动的层替换掉即可。把各层之间的接口部分规划好之后，每个层次内部的设计就能够自由
目录 文章目录目录总揽1. 策划阶段1.1. 市场调研报告1.2. 研发可行性分析报告1.3. 产品开发任务书2. 设计阶段2.1. 概念设计2.1.1. 总体布置设计2.1.2. 车身造型效果设计2.1.3. 制作比例模型2.2. 工程设计2.2.1. 车身造型数据建模2.2.2. 发动机工程设计2.2.3. 白车身工程设计2.2.4. 内外饰工程设计2.2.5. 底盘工程设计2.2.6. 电器
项目规划管理 - 1项目规划是预测未来，确定要达到的目标，估计会碰到的问题，并提出实现目标、解决问题的有效方案、方针、措施和手段的过程。(摘自百度百科) 大家应该都看过不少美国大片，是否记得很多片子里，特别是偷窃或者特种部队相关的片子，总是会出现类似下面这种场景：10秒钟内进入屋子，15秒内穿过走廊，第16秒正好电梯开门，30秒以后解决敌人（或偷到东西），19秒内撤离屋子，一旦超过一秒
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2021-08-14 10:34:31
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