《Hadoop MapReduce性能优化》一2.5　小结-低调大师

《Hadoop MapReduce性能优化》一2.5　小结

2017-05-01 685

本节书摘来异步社区《Hadoop MapReduce性能优化》一书中的第2章，第2.5节，作者：【法】Khaled Tannir 译者：范欢动责编：杨海玲，更多章节内容可以访问云栖社区“异步社区”公众号查看。

2.5　小结

Hadoop MapReduce性能优化
在本章中，我们讨论了Hadoop MapReduce性能调优，并学习了应用程序开发人员和集群管理员如何通过调优Hadoop来提升MapReduce作业的性能。

我们学习了大多数与CPU、磁盘I/O、内存和网络利用相关的配置变量，并探讨了这些变量如何影响MapReduce作业的性能。

之后，我们学习了Hadoop性能指标并推荐了一些开源监测工具，这些工具可以提升Hadoop监测体验，而且对Hadoop集群管理员和应用程序开发人员来说非常顺手。

在下一章中，我们将学习如何基于性能指示器来识别资源瓶颈，并学习常用的性能调优方法。

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《深入理解Spark:核心思想与源码分析》——2.4节Spark基本架构

本节书摘来自华章社区《深入理解Spark:核心思想与源码分析》一书中的第2章，第2.4节Spark基本架构，作者耿嘉安，更多章节内容可以访问云栖社区“华章社区”公众号查看 2.4　Spark基本架构从集群部署的角度来看，Spark集群由以下部分组成：Cluster Manager：Spark的集群管理器，主要负责资源的分配与管理。集群管理器分配的资源属于一级分配，它将各个Worker上的内存、CPU等资源分配给应用程序，但是并不负责对Executor的资源分配。目前，Standalone、YARN、Mesos、EC2等都可以作为Spark的集群管理器。Worker：Spark的工作节点。对Spark应用程序来说，由集群管理器分配得到资源的Worker节点主要负责以下工作：创建Executor，将资源和任务进一步分配给Executor，同步资源信息给Cluster Manager。Executor：执行计算任务的一线进程。主要负责任务的执行以及与Worker、Driver App的信息同步。Driver App：客户端驱动程序，也可以理解为客户端应用程序，用于将任务程序转换为RDD和DA...

2017-05-02

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2017-05-02

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Oracle Database，又名Oracle RDBMS，或简称Oracle。是甲骨文公司的一款关系数据库管理系统。它是在数据库领域一直处于领先地位的产品。可以说Oracle数据库系统是目前世界上流行的关系数据库管理系统，系统可移植性好、使用方便、功能强，适用于各类大、中、小、微机环境。它是一种高效率、可靠性好的、适应高吞吐量的数据库方案。

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Eclipse

Eclipse 是一个开放源代码的、基于Java的可扩展开发平台。就其本身而言，它只是一个框架和一组服务，用于通过插件组件构建开发环境。幸运的是，Eclipse 附带了一个标准的插件集，包括Java开发工具（Java Development Kit，JDK）。

Sublime Text

Sublime Text具有漂亮的用户界面和强大的功能，例如代码缩略图，Python的插件，代码段等。还可自定义键绑定，菜单和工具栏。Sublime Text 的主要功能包括：拼写检查，书签，完整的 Python API ， Goto 功能，即时项目切换，多选择，多窗口等等。Sublime Text 是一个跨平台的编辑器，同时支持Windows、Linux、Mac OS X等操作系统。