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MaxCompute(原ODPS)开发入门指南——数据上云篇

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Spark 颠覆 MapReduce 保持的排序记录

在过去几年,Apache Spark的采用以惊人的速度增加着,通常被作为MapReduce后继,可以支撑数千节点规模的集群部署。在内存中数 据处理上,Apache Spark比MapReduce更加高效已经得到广泛认识;但是当数据量远超内存容量时,我们也听到了一些机构在Spark使用 上的困扰。因此,我们与Spark社区一起,投入了大量的精力做Spark稳定性、扩展性、性能等方面的提升。既然Spark在GB或TB级别数据上运行 良好,那么它在PB级数据上也应当同样如此。 为了评估这些工作,最近我们与AWS一起完成了一个Sort Benchmark(Daytona Gray类别)测试,一个考量系统排序 100TB数据(万亿条记录)速度的行业基准测试。在此之前,这项基准测试的世界记录保持者是雅虎,使用2100节点的Hadoop MapReduce 集群在72分钟内完成计算。而根据测试结果得知,在使用了206个EC2节点的情况下,Spark将排序用时缩短到了23分钟。这意味着在使用十分之一计 算资源的情况下,相同数据的排序上,Spark比MapReduce快3倍! 此外,在没有官方PB排序对...

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