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搜索关键字:spark sort-based shuffle内幕彻底解密    ( 7004个结果
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原文来自于:http://bbs.csdn.net/topics/3909611422月份精华资源来了~首先推荐,2014中国大数据技术大会33位核心专家演讲,会议地址:http://bdtc2014.hadooper.cn讲师PDF下载专辑地址戴金权:基于Spark软件栈的下一代大数据分析介文清:...
分类:其他好文   时间:2015-01-07 10:42:10    阅读次数:207
spark-1.2.0 集群环境搭建
spark-1.2.0 集群环境搭建...
分类:其他好文   时间:2015-01-06 15:32:16    阅读次数:247
我们推荐的高效工具(转)
几天前,ThoughtWorks China 咨询师团队召开了一次团结的大会,成功的大会。为期三天的会议,分享的内容并不亚于坊间举行的技术大会,包含了敏捷组织转型、C++重构、敏捷测试体系、持续交付整体解决方案、Spark 执行模型、机器学习、Scala 代码操练。课题五花八门,争辩激烈精彩。 .....
分类:其他好文   时间:2015-01-06 13:46:01    阅读次数:246
Spark系列之二——一个高效的分布式计算系统
1、什么是Spark? Spark是UC Berkeley AMP lab所开源的类Hadoop MapReduce的通用的并行计算框架,Spark基于map reduce算法实现的分布式计算,拥有Hadoop MadReduce所具有的优点;但不同于MapReduce的是Job中间输出的结果可以....
分类:其他好文   时间:2015-01-05 18:11:16    阅读次数:323
RDD与DSM的区别
RDD(Resilient Distributed DataSet)弹性分布式数据集,是Spark的核心数据结构。 DSM(Distributed Shared Memory)分布式共享内存,它是一种通用的内存数据抽象。在DSM中,应用可以向全局地址空间的任意位置进行读写操作。 RDD与DSM主要区别在于,不仅可以通过批量转换创建(即“写”)RDD,还可以对任意内存位置对写。RDD限制应用执行...
分类:其他好文   时间:2015-01-05 13:09:07    阅读次数:188
Spark技术内幕:Sort Based Shuffle实现解析
在Spark 1.2.0中,Spark Core的一个重要的升级就是将默认的Hash Based Shuffle换成了Sort Based Shuffle,即spark.shuffle.manager 从hash换成了sort,对应的实现类分别是org.apache.spark.shuffle.hash.HashShuffleManager和org.apache.spark.shuffle.sort.SortShuffleManager。 那么Sort BasedShuffle“取代”Hash BasedS...
分类:其他好文   时间:2015-01-05 08:17:15    阅读次数:210
spark搭建环境涉及的linux命令(简单易用型(勿喷))
从一台服务器负责内容到另一台服务器: scp jdk-6u37-linux-x64.bin  spark@10.126.45.56:/home/spark/opt tar压缩和解压文件:  压缩 tar -cvf  java.tar.gz java/           解压:  tar -xvf java.tar.gz 配置java环境变量: 去各种地方下载 jdk程序包 :jdk-6u3...
分类:系统相关   时间:2015-01-04 15:20:05    阅读次数:250
关于yarn的spark配置属性
分类:其他好文   时间:2015-01-04 15:12:11    阅读次数:825
Spark 与 Hadoop 关于 TeraGen/TeraSort 的对比实验(包含源代码)
自从 Hadoop 问世以来,MapReduce 在很长时间内都是排序基准测试的纪录保持者,但这一垄断在最近被基于内存计算的 Spark 打破了。在今年Databricks与AWS一起完成的一个Daytona Gray类别的Sort Benchmark中,Spark 完胜 Hadoop MapReduce:“1/10计算资源,1/3耗时”。这是个很有意思的对比实验,因此笔者也在一个小规模集群上做了一个微缩版的类似试验。...
分类:其他好文   时间:2015-01-03 22:30:20    阅读次数:286
Spark与Hadoop MapReduce的对比分析
Spark与Hadoop MapReduce均为开源集群计算系统,但是两者适用的场景并不相同。其中,Spark基于内存计算实现,可以以内存速度进行计算,优化工作负载迭代过程,加快数据分析处理速度;Hadoop MapReduce以批处理方式处理数据,每次启动任务后,需要等待较长时间才能获得结果。在机器学习和数据库查询等数据计算过程中,Spark的处理素的可以达到Hadoop MapReduce...
分类:其他好文   时间:2014-12-31 16:26:30    阅读次数:136
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