【Spark Summit East 2017】大数据应用的工程快速索引（深度挖掘）-低调大师

【Spark Summit East 2017】大数据应用的工程快速索引（深度挖掘）

2017-02-18 562

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本讲义出自Daniel Lemire在Spark Summit East 2017上的演讲，主要介绍了对了应对高性能编程的挑战，分享了Daniel Lemire及团队在侧重于压缩位图索引设计快速索引时吸取的经验教训。

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20【在线日志分析】之记录一次Spark Streaming+Spark SQL的数据倾斜

1.现象三台机器都有产生executor，每台都会产生tasks，但是其中只有一台的task有input数据，其他机器的tasks都没有数据。 2.猜想 2.1是不是数据倾斜? 是 2.2是数据量过大，group by时，导致key分布不均? 比如key1 有98万，key2有2万,那么shuffle时，肯定数据倾斜。但是我刚开始数据量不是很大，所以pass （就算数据量大，也很简单处理，一般处理时key加上随机前缀数） 2.3是不是数据量太少不够分区的？也怀疑过，不过还没去验证 2.4 flume流到kafka，是snappy压缩格式，而spark作为kafka的消费者，虽然能够自动识别压缩格式，但是这种snappy格式不支持切分也怀疑过，不过还没去修改支持spilt的压缩格式，也还没去验证 2.5 spark streaming分区数目是有谁决定的? 使用direct这种模式是由kafka的分区数目决定，使用receiver这种模式由流的数目决定也就是由receiver数目决定。 3.修改分区数 [root@sht-sgmhadoopdn-02 kafka]#bin/ka...

2017-02-19

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2017-02-19

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