RPC(Remote Proceduce Call 远程过程调用) 一般用来实现部署在不同机器上的系统之间的方法调用，使程序能够像访问本地系统资源一样，通过网络传输过去访问远端系统资源。基础概念远程调用分为本地调用端与远程服务端调用者根据服务接口获得对应的代理对象，然后直接调用接口的方法即可获得返回结果，可以实现像调用本地服务一样调用远程服务；本地调用端主要通过动态代理的方式来实现上述功能，调用接
对于本地模型的加载来说，除了使用KTransformer等工具进行指令集层面的优化之外，还可以调整模
RPC框架原理RPC，是Remote Procedure Call 即远程过程调用，对标的是本地调用，本地调用相当于之前自己写的demo里面每个模块之间的调用，例如controller调用service，service调用dao层，这些都是发生在本地并且是同一个服务器下的，如果项目上线的话，其实也还是相当于在一台服务器里面完成的接口调用，只不过用的是Http 方式以RestFUL风格的调用。而RP
奇技指南本文介绍360在iOS端移动端线上性能监控方案——QDAS-APM。 01 背 景 app的性能问题是影响用户体验的重要因素之一。性能问题主要包含：崩溃、网络请求错误或者超时、UI响应速度慢、主线程卡顿、CPU和内存使用高、耗电量大等等。大多问题的原因在于开发者错误地使用了线程、锁、系统函数、编程规范问题、数据结构等等。解决这个问题的关键在于尽早发现和定位问题。360作为一家注
转载
2023-09-22 13:44:35
135阅读
一、创建1.外部数据源（1）读取win读取win （读取多个文件）val conf=new SparkConf().setAppName("New Test").setMaster("local")
val sc=new SparkContext(conf)
val readText=sc.textFile("D:\\example\\1.txt,D:\\example\\2.txt")
val
转载
2024-08-14 16:04:06
34阅读
以下内容来源于DT大数据梦工厂：1、数据本地性2、RDD自定义一、性能优化之数据本地性数据本地性是对分布式系统是一件 最为重要的事情（之一），程序包含代码和数据2部分，单机版本一般情况下很少数据本地性的问题（因为数据在本地）。但是由于数据本地有PROCESS_LOCAL和NODE_LOCAL之分。所以我们还是尽量的让数据处于PROCESS_LOCAL。例如PHP 现在都有一个数据缓存层。在Spar
转载
2024-06-26 14:04:34
56阅读
分布式数据并行环境下，保持数据的本地性是非常重要的内容，事关分布式系统性能高下。 概念：block ： HDFS的物理空间概念，固定大小，最小是64M，可以是128,256 。。也就是说单个文件大于block的大小，肯定会被切分，被切分的数目大概是：比如文件是250M，block是64M，就会被分为4个block，64+64+64+58，最后一个block没有满，一个block只能有一个
转载
2023-07-17 16:36:53
54阅读
一. 概述Spark中的数据本地性分为两种executor 层面的数据本地性task 层面的数据本地性在两种本地性中，task层面的数据本地性是由Spark本身决定的，而executor的分发则是Cluter Manager控制的，因此下文主要描述在不同Cluster Manager中的executor分发机制。Spark Standalone Standalone提供了两种executor的分
转载
2024-06-18 17:51:04
23阅读
本地化说明数据本地化可以对Spark任务的性能产生重大影响。如果数据和操作数据的代码在一块，计算通常会很快。但是如果数据和代码不在一起，就必须将一方移动到另一方。通常，将序列化的代码块从一个地方发送到另一个地方要比发送数据更快，因为代码的大小比数据要小得多（这也是大数据计算核心思想之一：计算向数据移动）。Spark围绕这个数据本地化的一般原则构建它的调度。数据本地化是指数据与运行代码之间的距离。根
转载
2023-11-29 08:59:35
51阅读
数据本地性造成的数据倾斜。
原创
2021-07-26 09:57:43
116阅读
# 如何实现 Spark 本地性面试题
本篇文章将带你了解如何实现 Spark 本地性（Locality）的相关面试题。对于刚入行的小白来说，理解 Spark 的本地性概念和实践过程是非常重要的。下面的内容将详细分析整个实现流程并提供对应的代码片段。了解这些内容将为你的开发之路打下坚实的基础。
## 实现流程
首先，让我们概述一下实现 Spark 本地性所需的步骤。以下是整个流程的表格：
数据本地性带来的锅~浪院长浪尖聊大数据健身前后对比健身回来的路上，看到微信群里聊技术，一群有问了一个神奇的问题，具体可以看如下截图：哥们给出的结论是repartition导致的数据倾斜，我给他详细的回复了说明了不是数据倾斜。那么接下来，我们就仔细分析一下原因。为了大家更彻底的了解这块内容，文章底部浪尖也录制了一个小视频。那哥们数是repartition导致的数据倾斜原因，是由于前三行数据输入和输出
原创
2021-03-15 20:07:30
189阅读
Test scenario 1：SSR cache option not activated, low concurrencySSR optimization engine setting：const ngExpressEngine = NgExpressEngineDecorator.get(engine, { timeout: 10000, debug: true, concurrency: 2, forcedSsrTimeout:30000, maxRenderTime:40000 })
原创
2021-08-30 10:03:17
141阅读
一：性能优化之数据本地性1、数据本地]\数据本性有PROCESS_LOCAL和NODE_LOCAL之分， 所以，尽量让数据处于PROCESS_LOCAL级别。Spark作为分布式系统，更加注重数据本地性，在Spark中数据本地性...
转载
2022-07-25 06:03:17
264阅读
Test scenario 1：SSR cache option not activated, low concurrencySSR optimization engine setting：const ngExpressEngine
原创
2022-03-16 10:47:50
98阅读
环境：centos 7下载hadoop：链接：http://www.apache.org/dyn/closer.cgi/hadoop/common/hadoop-2.6.5/hadoop-2.6.5.tar.gz下载后进行解压，并进行一系列修改sudo tar -zxf ~/下载/hadoop-2.6.5.tar.gz -C /usr/local # 解压到/usr/local中
cd /usr/
转载
2023-07-31 17:37:48
55阅读
一：性能优化之数据本地性1， 数据本地性对分布式系统的性能而言是一件最为重要的事情（之一），程序运行本身包含代码和数据两部分，单机版本一般情况下很少考虑数据本地性的问题（因为数据在本地），但是对于单机版本的程序由于数据本地性有PROCESS_LOCAL和NODE_LOCAL之分，所以我们还是尽量的让数据处于PROCESS_LOCAL；Spark作为分布式系统更加注意数据本地性，在Spar
转载
2023-09-17 13:20:43
47阅读
简介gRPC 一开始由 Google 开发，是一款语言中立、平台中立、开源的远程过程调用(RPC)系统。在 gRPC 里客户端应用可以像调用本地对象一样直接调用另一台不同的机器上服务端应用的方法，使得您能够更容易地创建分布式应用和服务。与许多 RPC 系统类似，gRPC 也是基于以下理念：定义一个服务，指定其能够被远程调用的方法（包含参数和返回类型）。在服务端实现这个接口，并运行一个 gRPC 服
转载
2023-10-18 21:44:04
370阅读
在分布式计算中，为了提高计算速度，数据本地性是其中重要的一环。 不过有时候它同样也会带来一些问题。一.问题描述在分布式计算中，大多数情况下要做到移动计算而非移动数据，所以数据本地性尤其重要，因此我们往往也是将hdfs和spark部署在相同的节点上，有些人可能会发现即使他已经...
转载
2015-09-24 15:05:00
128阅读
2评论
在分布式计算中，为了提高计算速度，数据本地性是其中重要的一环。 不过有时候它同样也会带来一些问题。一.问题描述在分布式计算中，大多数情况下要做到移动计算而非移动数据，所以数据本地性尤其重要，因此我们往往也是将hdfs和spark部署在相同的节点上，有些人可能会发现即使他已经...
转载
2015-09-24 15:05:00
81阅读
2评论
