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教你如何成为Spark大数据高手

Spark目前被越来越多的企业使用,和Hadoop一样,Spark也是以作业的形式向集群提交任务,那么如何成为Spark大数据高手?下面就来个深度教程。 Spark是发源于美国加州大学伯克利分校AMPLab的集群计算平台,它立足于内存计算,性能超过Hadoop百倍,从多迭代批量处理出发,兼收并蓄数据仓库、流处理和图计算等多种计算范式,是罕见的全能选手。Spark采用一个统一的技术堆栈解决了云计算大数据的如流处理、图技术、机器学习、NoSQL查询等方面的所有核心问题,具有完善的生态系统,这直接奠定了其一统云计算大数据领域的霸主地位。 分享之前我还是要推荐下我自己创建的大数据学习交流Qun531629188无论是大牛还是想转行想学习的大学生小编我都挺欢迎,今天的已经资讯上传到群文件,不定期分享干货, 伴随Spark技术的普及推广,对专业人才的需求日益增加。Spark专业人才在未来也是炙手可热,轻而易举可以拿到百万的薪酬。而要想成为Spark高手,也需要一招一式,从内功练起:通常来讲需要经历以下阶段: 第一阶段:熟练的掌握Scala语言 Spark框架是采用Scala语言编写的,精致而优雅。...

使用cu管家管理Maxcompute多项目

使用cu管家管理Maxcompute多项目 我们在maxcompute的实际使用中,采用了多项目的方式,具体可参看之前写的一篇博客:MaxCompute多团队协同数据开发项目管理最佳实践虽然有很多优点,但是实际使用过程中还需要maxcompute管家来配合管理这些项目: 1. 各个项目资源监控 能够一目了然的看到每个项目使用资源的情况 每个时段计算资源和存储资源的使用情况,有利于我们发现一些性能比较差的任务 如图红框的那个时段可能会有性能较差的任务 2. 错峰运行(系统状态) 会有这样的一些任务:运行时间比较长,消耗资源比较大,但是产出时间不需要那么及时,这时候我们可以将这些任务定时在自己资源相对比较空闲的时段运行 如图:类似的任务可放在17点半以后执行 3. 计算资源分配和隔离(Quota设置) 对于计算资源使用比较大的用户来说,显然购买预付费资源要划算很多,如果所有项目都平等的使用这个资源池,则难免会发生资源争抢的情况,而有些重要的业务线(项目),需要优先分配更多的计算资源; 团队开发人员的水平参差不齐,一个性能比较差的查询很可能影响到多个项目的任务,我们目前是每个项目一个quot...

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