不可不知的Spark调优点-低调大师

不可不知的Spark调优点

2020-03-18 769

在利用Spark处理数据时，如果数据量不大，那么Spark的默认配置基本就能满足实际的业务场景。但是当数据量大的时候，就需要做一定的参数配置调整和优化，以保证业务的安全、稳定的运行。并且在实际优化中，要考虑不同的场景，采取不同的优化策略。

1.合理设置微批处理时间

在SparkSreaming流式处理中，合理的设置微批处理时间（batchDuration）是非常有必要的。
如果batchDuration设置过短，会导致SparkStreaming频繁提交job。如果每个batchDuration所产生的job不能在这个时间内完成处理，就会造成job不断堆积，最终导致SparkStreaming发生阻塞，甚至程序宕掉。
需要根据不同的应用场景和硬件配置等确定，可以根据SparkStreaming的可视化监控界面，观察Total Delay等

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一套 SQL 搞定数据仓库？Flink有了新尝试

数据仓库是公司数据发展到一定规模后必然需要提供的一种基础服务，也是“数据智能”建设的基础环节。迅速获取数据反馈不仅有利于改善产品及用户体验，更有利于公司的科学决策，因此获取数据的实时性尤为重要。目前企业的数仓建设大多是离线一套，实时一套。业务要求低延时的使用实时数仓；业务复杂的使用离线数仓。架构十分复杂，需要使用很多系统和计算框架，这就要求企业储备多方面的人才，导致人才成本较高，且出了问题难以排查，终端用户也需要熟悉多种语法。本文分析目前的数仓架构，探索离线和实时数仓是否能放在一起考虑，探索Flink的统一架构是否能解决大部分问题。文末有福利，可下载电子书。数仓架构数据仓库可以分为三层：ODS（原始数据层）、DW（数据仓库层）、ADS（应用数据层）。 1. ODS (Operation Data Store) 层从日志或者业务DB传输过来的原始数据，传统的离线数仓做法也有直接用CDC (Change Data Capture) 工具周期同步到数仓里面。用一套统一的Kafka来承接这个角色，可以让数据更实时的落入数仓，也可以在这一层统一实时和离线的。 2. DW (Data w...

2020-03-19

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云栖号资讯：【点击查看更多行业资讯】在这里您可以找到不同行业的第一手的上云资讯，还在等什么，快来！ AI 和 5G 与机器人技术结合，正在不断催生新的消费电子品类。AI 解决机器理解世界，以及人机交互的问题。5G 拓展机器人的活动边界，并为机器人提供更大的算力和存储空间（云协作机器人）。根据 IFR 的分类方法，机器人大致可分为工业机器人和服务机器人两类。传统的工业机器人主要应用于汽车整车和零部件、电子制造、金属和机械、食品加工等方面，其主要特点是按照预定的程序，沿规定路径完成规定动作。 AI/5G 如何赋能机器人？ AI 人工智能的应用，催生了服务机器人。服务机器人涵盖的范围非常广泛，包括医疗、物流、农业、商业、民用等方面。通过 AI 技术的使用，可通过数据采集、分析、计算，服务机器人能够学习人类的行为，理解人类的意图，与人类产生协作。服务机器人主要类别及代表性产品根据 IFR 的测算，2017 年全球机器人市场达 232 亿美元，其中，工业机器人市场达 147亿美元，每万人的保有量达 85 台。其余为服务机器人市场，市场规模达 85 亿美元。到 2030 年，预计机器人的...

2020-03-19

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Spring框架（Spring Framework）是由Rod Johnson于2002年提出的开源Java企业级应用框架，旨在通过使用JavaBean替代传统EJB实现方式降低企业级编程开发的复杂性。该框架基于简单性、可测试性和松耦合性设计理念，提供核心容器、应用上下文、数据访问集成等模块，支持整合Hibernate、Struts等第三方框架，其适用范围不仅限于服务器端开发，绝大多数Java应用均可从中受益。

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