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Elasticsearch 实现自定义排序插件(转载)

转自:http://www.cnblogs.com/xffy1028/p/6383676.html 插件入口: package ttd.ugc.plugin; import org.elasticsearch.plugins.Plugin; import org.elasticsearch.script.ScriptModule; /** * Created by jin_h on 2017/1/9. */ public class NativeScriptPlugin extends Plugin { @Override public String name() { return "comment-default-sort"; } @Override public String description() { return "comment-default-sort"; } public void onModule(ScriptModule module) { //comment-default-sort排序算法的名称 module.registerScript("comment-d...

Spark开发调优

对多次使用的RDD进行持久化 避免重复创建同样的RDD 对于同一份数据,只应该创建一份RDD,不应创建多个RDD来代表同样的数据 尽可能复用同一个RDD 尽量避免使用shuffle类算子 如果有可能的话,要尽量避免使用shuffle类算子。因为Spark作业运行过程中,最消耗性能的地方就是shuffle过程。shuffle过程,简单来说,就是将分布在集群中多个节点上的同一个key,拉取到同一个节点上,进行聚合或join等操作。比如reduceByKey、join等算子,都会触发shuffle操作。 shuffle过程中,各个节点上的相同key都会先写入本地磁盘文件中,然后其他节点需要通过网络传输拉取各个节点上的磁盘文件中的相同key。而且相同key都拉取到同一个节点进行聚合操作时,还有可能会因为一个节点上处理的key过多,导致内存不够存放,进而溢写到磁盘文件中。因此在shuffle过程中,可能会发生大量的磁盘文件读写的IO操作,以及数据的网络传输操作。磁盘IO和网络数据传输也是shuffle性能较差的主要原因。 因此在我们的开发过程中,能避免则尽可能避免使用reduceByKey、jo...

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