与（上）的不同点：1. 输入数据在两台机器上都有拷贝，读取时直接本地读取2. 直接输出数据到本地，每台机器上输出的是自己运行的分区 读取数据时slave5仍然只读了4个分区，等会可以看出原因，读取数据时的tasks如下： 这就导致了这次的jobs，stages，tasks的分配和上次比可以说是一样，再上一张shuffle read的总览图： 下面是gang
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2023-12-20 21:54:12
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1.定义两个rdd，分别为rdd1和rdd2val rdd1 = sc.parallelize(List(("a",1),("b",2))) val rdd2 = sc.parallelize(List(("a",3),("b",4),("c",5)))2.测试各项算子计算结果（1）sample 运行： rdd1.sample(true,0.1).collect 结果：r
# 使用 Spark 读取 HBase 提升性能的指南
在大数据处理领域，Apache Spark 和 HBase 是两个广泛使用的工具。Spark 提供强大的数据处理能力，而 HBase 则是 Hadoop 生态中用于存储海量数据的 NoSQL 数据库。当我们需要将 Spark 与 HBase 集成以提升性能时，有一些特定的步骤需要遵循。本文将详细介绍这些步骤，并给出相应的代码示例。
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原创
2024-09-17 06:11:36
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一、ClickHouse性能情况主要分为4个方面1、单个查询吞吐量场景一：如果数据被放置在page cache中，则一个不太复杂的查询在单个服务器上大约能够以
2-10GB／s（未压缩）的速度进行处理（对于简单的查询，速度可以达到30GB／s）场景二：如果数据没有在page cache中的话，那么速度将取决于你的磁盘系统和数据的压缩率例如：a、如果一个磁盘允许以400MB／s的速度读取数据，并且数
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2024-06-17 15:11:48
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一、HBase 读优化1. HBase客户端优化和大多数系统一样，客户端作为业务读写的入口，姿势使用不正确通常会导致本业务读延迟较高实际上存在一些使用姿势的推荐用法，这里一般需要关注四个问题：1) scan缓存是否设置合理？优化原理：在解释这个问题之前，首先需要解释什么是scan缓存，通常来讲一次scan会返回大量数据，因此客户端发起一次scan请求，实际并不会一次就将所有数据加载到本地，而是分成
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2023-07-31 11:04:09
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磁盘性能测试（读/写）
2011-11-21 15:44
1.测试磁盘写能力
time dd if=/dev/zero of=/opt/test.db bs=1M count=3000
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2012-02-01 15:13:40
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# Spark性能测试方案
## 1. 流程概述
下面是实施Spark性能测试方案的整体步骤：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 确定性能测试目标 |
| 2 | 准备测试数据 |
| 3 | 设计性能测试用例 |
| 4 | 配置Spark集群 |
| 5 | 实施性能测试 |
| 6 | 分析测试结果 |
| 7 | 优化Spark应用 |
下面将逐步介绍
原创
2023-08-10 04:31:24
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# Spark任务性能测试科普
Apache Spark是一个开源的分布式计算系统，它提供了快速、通用和易于使用的大规模数据处理能力。在实际应用中，性能测试是必不可少的环节，它可以帮助我们评估Spark任务的执行效率，找出瓶颈并进行优化。本文将介绍如何进行Spark任务的性能测试，并通过代码示例和序列图来展示测试过程。
## 性能测试的目的
性能测试的主要目的是评估Spark任务的执行效率，
原创
2024-07-17 03:59:15
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# Spark Examples性能测试
在大数据处理领域，Apache Spark 是一种快速且通用的集群计算系统，提供了高效的数据处理和分析能力。为了验证 Spark 的性能，我们可以使用一些示例代码进行性能测试。本文将介绍如何使用 Spark 示例代码进行性能测试，并展示如何分析测试结果。
## Spark示例
Spark 提供了一些示例代码，用于演示其功能和性能。这些示例代码通常包含
原创
2023-08-21 09:56:14
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# Spark WordCount 性能测试指南
在数据处理和分析的领域，Apache Spark 是一个广泛使用的工具。本文将指导您如何实现一个简单的 "WordCount" 示例，并进行性能测试。我们将通过下面的步骤顺序来完成这个任务。
## 流程概览
下面是整个过程的概览，您可以参考这个表格：
| 步骤 | 描述 |
|------|----
上次做了Hadoop集群的性能测试，因为主要的大数据开发工作在Spark上，这次做一下Spark的性能测试。CDH6.0.1环境Hadoop集群性能测试代码参考：spark-terasort因为使用的CDH6.0.1，Spark版本2.2.0，代码需要做一些修改，这里已经在Spark2.3源码下修改好并编译打包，放到了Spark的examples里，可以替换Spark的exampl...
原创
2021-08-31 15:17:20
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最近测试服务端的时候，接触到了redis，之前也看过，但不系统，借着这次实践，记录一下。一、写在前面Redis是一个开源的使用ANSI C语言编写、遵守BSD协议、支持网络、可基于内存亦可持久化的日志型、Key-Value数据库，并提供多种语言的API。它通常被称为数据结构服务器，因为值(value)可以是 字符串(String), 哈希(Map), 列表(list), 集合(sets) 和 有序
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2023-08-15 19:53:38
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根据Spark2.1.0入门：Spark的安装和使用在虚拟机安装Spark，并进行测试实验3 Spark读取文件系统的数据将文件上传hdfs （1）在spark-shell中读取Linux系统本地文件“/home/hadoop/test.txt”，然后统计出文件的行数； （2）在spark-shell中读取HDFS系统文件“/user/hadoop/te
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2023-07-03 17:15:06
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3、 数据可视化：利用JavaWeb+Echarts完成数据图表展示过程（20分）需求1：可视化展示截图 需求2：可视化展示截图 需求3：可视化展示截图 需求4：可视化展示截图 4、 中文分词实现用户评价分析。（20分）（1）本节通过对商品评论表中的差评数据，进行
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2023-07-03 15:52:33
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1.cdh集群环境 cdh版本 5.13.2 jdk 1.8 scala 2.10.6 zookeeper 3.4.5 hadoop 2.6.0 yarn 2.6.0
spark 1.6.0 、2.1.0 kafka 2.1.0 redis 3.0.02.pom.xml<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<project xmlns="h
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2023-11-27 11:38:20
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Redis知识结构图一、Redis基础知识官方介绍Redis是一个开源（BSD许可），内存存储的数据结构服务器，可用作数据库，高速缓存和消息队列代理。它支持字符串、哈希表、列表、集合、有序集合，位图，hyperloglogs等数据类型。内置复制、Lua脚本、LRU收回、事务以及不同级别磁盘持久化功能，同时通过Redis Sentinel提供高可用，通过Redis Cluster提供自动分区。Red
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2023-09-18 22:33:07
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使用正确的 transformations操作虽然开发者达到某一目标，可以通过不同的transformations操作，但是有时候不同的姿势，性能差异非常明显。优化姿势的总体目标是尽可能少的产生shuffle， 和待被 shuffled data。因为shffule过程存在写盘和节点间网络IO的开销repartition , join, cogroup, and any of the
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2024-07-26 13:44:34
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排序可以说是很多日志系统的硬指标（如按照时间逆序排序），如果一个大数据系统不能进行排序，基本上是这个系统属于不可用状态，排序算得上是大数据系统的一个“刚需”,无论大数据采用的是hadoop,还是spark，还是impala,hive，总之排序是必不可少的，排序的性能测试也是必不可少的。有着计算奥运会之称的Sort Benchmark全球排序每年都会举行一次，每年巨头都会在排序上进行巨大的投入，可见
结合 Alluxio 和 Spark 来提升读取 HDFS 的性能是一个很有意思的课题。通过这种方式，我们能够显著改善大数据处理的效率。接下来，我将详细记下整个解决过程，帮助大家更好地理解和实现这个过程。
### 环境准备
在开始之前，我们需要先准备好我们的环境。确保你具备基本的 Hadoop 和 Spark 环境，接下来需要安装 Alluxio。以下是不同环境的安装方法。
```bash
一．Hive on Spark的定义 Hive on Spark是由Cloudera发起，由Intel、MapR等公司共同参与的开源项目，其目的是把Spark作为Hive的一个计算引擎，将Hive的查询作为Spark的任务提交到Spark集群上进行计算。通过该项目，可以提高Hive查询的性能，同时为已经部署了Hive或者Spark的用户提供了更加灵活的选择，从而进一步提高Hive和Spark的普及
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2023-08-04 23:24:57
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