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HCE Benchmark

1. 项目背景Hadoop C++ Extension(HCE)由百度开发的Hadoop MapReduce C++扩展框架,其诞生源于baidu/dpf组对Hadoop MapReduce稳定性、扩展性和高效率的追求。HCE将MapReduce任务的执行迁移到C++环境,从而可以避免java虚拟机由于GC机制以及JNI调用所产生的不必要内存和性能开销,提供更加精确的内存控制。同时,HCE提供了可与hadoop原生java接口想媲美的API,使得用户可以方便的编写HCE的Map和Reduce任务。 之前,我们已经对HCE进行了一系列性能测试,数据表明,比起Streaming框架的管道式数据交互处理和纯Java MapReduce的Java空间数据处理效率,HCE框架直接基于C++空间的数据处理具备先天优势。框架测试HCE对比纯Java框架约有21 – 41%的性能提升,对比streaming框架的性能提升更高。 但是,到目前为止,我们的性能测试还不够完善,并没有形成一套完整的测试和评价标准。随着HCE的不断完善,HCE也会被更多的线上应用所使用,如何准确的评估系统、线上应用甚至集群硬件...

Spark..........WordCount

quickstart 将英文单词基数 简单 整个过程比起hadoop快很多 package com.zhiyou100 import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext} object WordCount { def main(args: Array[String]): Unit = { //创建分布式运行平台 和appname //使用master制定运行平台 yarn staandalong mesos(生产坏境) local(开发调试) //local(单线程) local[N](多线程) local[*](本地cpu有多少个核心就启动多少个线程) // val conf =new SparkConf().setMaster("local[2]").setAppName("word count") // val conf =new SparkConf().setMaster("spark://master:7077").setAppName("word count") val conf = new SparkConf()//.set...

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