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【总结】Spark优化(1)-多Job并发执行

Spark程序中一个Job的触发是通过一个Action算子,比如count(), saveAsTextFile()等 在这次Spark优化测试中,从Hive中读取数据,将其另外保存四份,其中两个Job采用串行方式,另外两个Job采用并行方式。将任务提交到Yarn中执行。能够明显看出串行与兵线处理的性能。 每个Job执行时间: JobID 开始时间 结束时间 耗时 Job 0 16:59:45 17:00:34 49s Job 1 17:00:34 17:01:13 39s Job 2 17:01:15 17:01:55 40s Job 3 17:01:16 17:02:12 56s 四个Job都是自执行相同操作,Job0,Job1一组采用串行方式,Job2,Job3采用并行方式。 Job0,Job1串行方式耗时等于两个Job耗时之和 49s+39s=88s Job2,Job3并行方式耗时等于最先开始和最后结束时间只差17:02:12-17:01:15=57s 代码: 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 ...

【总结】Apache Sentry 服务简介

Sentry是一个RPC服务,将认证元数据信息存储在关系型数据库,并提供RPC接口检索和操作权限。利用Kerveros支持安全访问。Sentry Service通过后台数据库存储提供认证元数据信息,不处理真实的权限验证,当Hive,Impala等服务的配置使用Sentry权限的时候,Hive,Impala只作为Sentry的client。 最早的Sentry是使用policy file配置权限,逐渐版本升级过程中,目前采用关系型数据库存储权限角色等。使用新的Sentry服务相比于旧的policy file能够更容易处理用户权限,新的Sentry服务提供了更传统的 GRANT/REVOKE语句修改权限。 早版本Sentry中的策略文件policy file: 1 2 3 4 5 6 7 [groups] manager=customers_insert_role, customers_select_role analyst=customers_select_role [roles] customers_insert_role=server=server1->db=customers...

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Spring框架(Spring Framework)是由Rod Johnson于2002年提出的开源Java企业级应用框架,旨在通过使用JavaBean替代传统EJB实现方式降低企业级编程开发的复杂性。该框架基于简单性、可测试性和松耦合性设计理念,提供核心容器、应用上下文、数据访问集成等模块,支持整合Hibernate、Struts等第三方框架,其适用范围不仅限于服务器端开发,绝大多数Java应用均可从中受益。

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