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《Scala机器学习》一一3.5 Spark的性能调整

本节书摘来自华章计算机《Scala机器学习》一书中的第3章,第3.5节,作者:[美] 亚历克斯·科兹洛夫(Alex Kozlov),更多章节内容可以访问云栖社区“华章计算机”公众号查看。 3.5 Spark的性能调整 虽然数据管道的高效执行是任务调度器优先考虑的,这是Spark驱动的一部分,有时Spark需要人为给出一些提示。Spark调度主要与两个参数有关:CPU和内存。当然其他资源(如磁盘和网络I/O)也在Spark性能方面发挥重要作用,但目前Spark、Mesos或YARN都不能主动管理它们。要监控的第一个参数是RDD的分区数,可以从文件中读取RDD时明确指定。常见的Spark错误是分区太多,这样做需要提供更多的并行性。当任务开始/结束时间相对较小的情况下,这样做也可以工作。但是建议减少分区数,特别是在有聚合的情况时。每个RDD

《Scala机器学习》一一3.6 运行Hadoop的HDFS

本节书摘来自华章计算机《Scala机器学习》一书中的第3章,第3.6节,作者:[美] 亚历克斯·科兹洛夫(Alex Kozlov),更多章节内容可以访问云栖社区“华章计算机”公众号查看。 3.6 运行Hadoop的HDFS 没有分布式存储的分布式框架是不完整的。HDFS是其中的一种分布式存储。即使Spark在本地模式下运行,它仍然可以在后台使用分布式文件系统。与Spark将计算任务分解成子任务一样,HDFS也会将文件分成块,并将它们存储在集群上。为了实现高可用性(High Availability,HA),HDFS会为每个块存储多个副本,副本数称为复制级别,默认为三个(见图3-5)。 图3-5 HDFS架构。每个块存储在三个(复制级别)单独的位置Namenode通过记录块位置以及其他元数据(例如所有者、文件权限和块大小)来管理特定文件的

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