中国HBase技术社区成员招募中
HBase是一个分布式的面向列的开源数据库,是大数据生态圈中非常重要的一环,主要应用在大数据量(PB级)存储及超大规模(千万级QPS)随机读写访问。
为了让众多HBase相关从业人员及爱好者有一个自由交流HBase相关技术的社区,阿里巴巴、小米、华为、网易、京东、滴滴、知乎等公司的HBase技术研究人员共同发起了组建中国HBase技术社区。我们非常欢迎对HBase有技术激情的同学一起加入探讨HBase技术,如果你热爱写技术博客,欢迎加入我们,一起坚持创作写出高质量的内容。
6月6号在北京望京阿里中心,由中国HBase技术社区组织,阿里云主办的中国第一次HBase Meetup将在北京举行,来自阿里、小米、滴滴、360等公司的各位大神会共同探讨HBase2.0的技术革新,HBase在国内各个大型企业内的应用价值,
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代码快速“检”“修”不是梦,阿里云MaxCompute Studio 2.9.0 新版本发布
近日,阿里云大数据计算服务 MaxCompute动作频频,在美国东部1(弗吉尼亚)节点开服售卖,用户可在国际站、中文站、日本站购买美东节点资源,在控制台按需求开通project。 除此之外,对于使用MaxCompute的开发者,数据分析师来说,还有一大福音,阿里云MaxCompute Studio 2.9.0 新版本发布,此次发布的新版本,在原有功能的基础上增加了新功能,分别是支持代码检查和快速修复;支持graph开发及调试。(更多改进及Bug Fix,请更新后查看Release Notes:https://plugins.jetbrains.com/plugin/9193-maxcompute-studio/update/44687) 什么是MaxCompute Studio?MaxCompute Studio 是阿里云 MaxCo
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一文理清Apache Spark内存管理脉络
Spark 作为一个基于内存的分布式计算引擎,其内存管理模块在整个系统中扮演着非常重要的角色。理解 Spark 内存管理的基本原理,有助于更好地开发 Spark 应用程序和进行性能调优。本文旨在梳理出 Spark 内存管理的脉络,抛砖引玉,文中阐述的原理基于 Spark 2.1 版本,阅读本文需要读者有一定的 Spark 和 Java 基础,了解 RDD、Shuffle、JVM 等相关概念。 在执行 Spark 的应用程序时,Spark 集群会启动 Driver 和 Executor 两种 JVM 进程,前者为主控进程,负责创建 Spark 上下文,提交 Spark 作业(Job),并将作业转化为计算任务(Task),在各个 Executor 进程间协调任务的调度,后者负责在工作节点上执行具体的计算任务,并将结果返回给 Driver,同时为需要持久化的 RDD 提供存储功能[1]。由于 Driver 的内存管理相对来说较为简单,本文主要对 Executor 的内存管理进行分析,下文中的 Spark 内存均特指 Executor 的内存。 一、堆内和堆外内存规划 作为一个 JVM 进程,...
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