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MaxCompute(原ODPS)任务优化之列裁剪

免费开通大数据服务:https://www.aliyun.com/product/odps 转自kaiding 最近因为几个ODPS任务节点扣分严重,计算健康度一度堕落至85分的红线以下,上了一次黑榜,立马开始了艰苦的优化之旅。刚刚前几天搞定了两个OpenMR的列裁剪优化,略作记录。 什么是列裁剪以及为什么要做列裁剪 列裁剪,即针对OpenMR任务Map阶段的输入,如果只使用了其中的某几列,则裁剪掉不需要使用的列,只指定需要使用的列。这样做的好处也就很明显了,减少网络I/O,提升Map计算效率等等。其实从使用上来看或许叫做输入列指定更顾名思义一些。 如何看任务是否需要列裁剪 这里贴一个本次重点做了列裁剪的节点,在列裁剪优化之前的logview(由于系统只保留最近几天的日志,所以这里就不贴链接了),这里就贴部分内容吧,具体查看路径为: 1. 在

开源大数据周刊-第27期

阿里云E-Mapreduce动态 E-Mapreduce产品即将发布的版本信息如下: 1.6.0版本 交互式查询(支持Hive、Spark) 资讯 大数据有多火:盘点54家,A轮占比27.8%,增速41.1% ,北京占比57.4% 本文重点汇总了54家从事大数据的初创企业,从地理分布、融资情况、企业定位、市场趋势、以及业务类型角度对大数据的热火程度进行描绘。 2016年大数据技术发展趋势概述对大规模数据集进行分析能够帮助我们掌握隐藏模式、客户偏好、未知关联性、市场趋势以及其它极具价值的业务信息。在此基础之上,企业能够实现成本削减、促进决策制定并提供更多有针对性的产品与服务。在这篇文章中共享了解2016年内出现的几项大数据技术发展趋势。包括Apache Spark、基于Hadoop的多核心服务器、数据湖泊等等。 DaaS调研与简要分析:市场现状、

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