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Apache Spark 1.5新特性介绍

Apache Spark社区刚刚发布了1.5版本,大家一定想知道这个版本的主要变化,这篇文章告诉你答案。 DataFrame执行后端优化(Tungsten第一阶段) DataFrame可以说是整个Spark项目最核心的部分,在1.5这个开发周期内最大的变化就是Tungsten项目的第一阶段已经完成。主要的变化是由Spark自己来管理内存而不是使用JVM,这样可以避免JVM GC带来的性能损失。内存中的Java对象被存储成Spark自己的二进制格式,计算直接发生在二进制格式上,省去了序列化和反序列化时间。同时这种格式也更加紧凑,节省内存空间,而且能更好的估计数据量大小和内存使用情况。如果大家对这部分的代码感兴趣,可以在源代码里面搜索那些Unsafe开头的类即可。在1.4版本只提供UnsafeShuffleManager等少数功能,剩下的

国内首个大数据平台性能标准制定完成

今天越来越多的企业认识到,大数据的掌控和分析能力将成为竞争力的核心,企业对大数据的投资也在不断扩大。Gartner调查显示,73%的企业计划在未来两年内投资大数据。以开源Hadoop、Spark等为基础的大数据基础平台解决方案和云服务如雨后春笋不断涌现,形成了近200亿美元的市场规模。然而对于很多企业用户来说,如何评价一个大数据平台的综合能力,常常是选型、平台建设和系统优化时面临的一大挑战。目前来看,国内外还缺乏一套能体现大数据特点,又简便易行,且被工业界广泛认可的大数据平台性能测试标准与工具。 记者日前从数据中心联盟(www.dca.org.cn)获悉,国内第一个大数据产品和服务基准测试规范《大数据平台基准测试技术要求》已经制定完成,将于2015年1月底公开发布。与该规范配套的评测工具源代码也将同期发布,并移交开源社区持续开发。 该

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