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Tuning Spark

Data Serialization 数据序列化,对于任意分布式系统都是性能的关键点 Spark默认使用Java serialization,这个比较低效 推荐使用,Kryo serialization,会比Java序列化,更快更小, Spark使用Twitter chilllibrary(Kryo的scala扩展) conf.set("spark.serializer", "org.apache.spark.serializer.KryoSerializer") conf.set("spark.kryoserializer.buffer.mb“, 2), 需要大于最大的需要序列化的对象size 之所以,spark不默认使用Kryo,因为Kryo需要显式的注册program中使用到的class,参考 val conf = new SparkConf().setMaster(...).setAppName(...) conf.registerKryoClasses(Array(classOf[MyClass1], classOf[MyClass2])) val sc = new Spar...

在 Apache Hive 中轻松生存的12个技巧

在 Apache Hive 中轻松生存的12个技巧 Hive 可以让你在 Hadoop 上使用 SQL,但是在分布式系统上优化 SQL 则有所不同。这里是让你可以轻松驾驭 Hive 的12个技巧。 Hive并不是关系型数据库(RDBMS),但是它大多数时候都表现得像是一个关系型数据库一样,它有表、可以运行 SQL、也支持 JDBC 和 ODBC。 这种表现既有好的一面,也有不好的一面:Hive 并不像关系型数据库那样执行 SQL 查询。我在 Hive 上花费了大量时间,光是我自己在工作中就为了优化它花费了超过80个小时。不说你也知道,我就像呆在蜂巢(Hive)旁边一样脑袋嗡嗡作响。所以,为了让你免受这种痛苦,我决定将它们写出来,以便让你在你的下一个 Hive 项目中逃离这种折磨。 1、不要使用 MapReduce 不管你是不是觉得 Tez、Spark 或 Impala 能行,但是不要指望 MapReduce。它本身就很慢,比 Hive 还慢。如果你用的是Hortonwork 的版本,你可以在脚本前面写上set hive.execution.engine=tez;用 Cloudera 的...

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