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Spark SQL在100TB上的自适应执行实践(转载)

Spark SQL是Apache Spark最广泛使用的一个组件,它提供了非常友好的接口来分布式处理结构化数据,在很多应用领域都有成功的生产实践,但是在超大规模集群和数据集上,Spark SQL仍然遇到不少易用性和可扩展性的挑战。为了应对这些挑战,英特尔大数据技术团队和百度大数据基础架构部工程师在Spark 社区版本的基础上,改进并实现了自适应执行引擎。本文首先讨论Spark SQL在大规模数据集上遇到的挑战,然后介绍自适应执行的背景和基本架构,以及自适应执行如何应对Spark SQL这些问题,最后我们将比较自适应执行和现有的社区版本Spark SQL在100 TB 规模TPC-DS基准测试碰到的挑战和性能差异,以及自适应执行在Baidu Big SQL平台的使用情况。 挑战1:关于shuffle partition数 在Spark SQL中, shufflepartition数可以通过参数spark.sql.shuffle.partition来设置,默认值是200。这个参数决定了SQL作业每个reduce阶段任务数量,对整个查询性能有很大影响。假设一个查询运行前申请了E个Execut...

Hadoop入门进阶课程10--HBase介绍、安装与应用案例

本文版权归作者和博客园共有,欢迎转载,但未经作者同意必须保留此段声明,且在文章页面明显位置给出原文连接,博主为石山园,博客地址为http://www.cnblogs.com/shishanyuan。该系列课程是应邀实验楼整理编写的,这里需要赞一下实验楼提供了学习的新方式,可以边看博客边上机实验,课程地址为https://www.shiyanlou.com/courses/237 【注】该系列所使用到安装包、测试数据和代码均可在百度网盘下载,具体地址为http://pan.baidu.com/s/10PnDs,下载该PDF文件 1、搭建环境 部署节点操作系统为CentOS,防火墙和SElinux禁用,创建了一个shiyanlou用户并在系统根目录下创建/app目录,用于存放Hadoop等组件运行包。因为该目录用于安装hadoop等组件程序,用户对shiyanlou必须赋予rwx权限(一般做法是root用户在根目录下创建/app目录,并修改该目录拥有者为shiyanlou(chown–R shiyanlou:shiyanlou /app)。 Hadoop搭建环境: l虚拟机操作系统:Cen...

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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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Rocky Linux(中文名:洛基)是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版,作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL(Red Hat Enterprise Linux)完全兼容的开源替代方案,由社区拥有并管理,支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性,采用模块化包装和SELinux安全架构,默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统,支持十年生命周期更新。

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