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效率提升50倍,轻松处理大数据
阿里云流计算正式上线——新用户免费试用一个月 日前,阿里云宣布流计算(Aliyun StreamCompute,Powered by Blink)正式发布商业化版本。阿里云流计算是运行在阿里云平台上的流式大数据分析平台,提供给用户在云上进行流式数据实时化分析工具,实现对网站数据、工业化数据、物联网数据等各种场合进行实时的数据监控、分析和处理。 流计算典型架构 解决痛点 阿里云流计算可以提供BlinkSQL协助用户简单轻松完成流式计算逻辑的处理。同时,受限于SQL代码功能有限无法满足某些特定场景的业务需求,阿里云流计算提供全功能的UDF函数,帮助用户完成业务定制化的数据处理逻辑。在流数据分析领域用户直接使用BlinkSQL+UDF即可完成大部分流式数据分析处理逻辑,目前的流计算更擅长于做流式数据分析、统计、处理。主
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spark2.1.0之配置与源码分析
版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载。 https://blog.csdn.net/beliefer/article/details/80468207 任何优秀的软件或服务都会提供一些配置参数,这些配置参数有些是内置的,有些则是可以由用户配置的。对于熟悉Java的开发人员来说,对JVM进行性能调优是一个经常需要面对的工作,这个过程常常伴随着各种JVM参数的调整与测试。之所以将这些参数交给具体的开发人员去调整,是因为软件或者服务的提供者也无法保证给定的默认参数是最符合用户应用场景与软硬件环境的。一个简单的例子:当用户的QPS发生变化时,对于Web服务的JVM来说也应当相应调整内存的大小或限制。 Spark作为一款优秀的计算框架,也配备了各种各样的系统配置参数(例如:spark.master,spark.app.name,spark.driver.memory,spark.executor.memory等)。通过这些配置参数可以定义应用的名称、使用的部署模式、调度模式、executor数量、executor的内核数、driver或executor的内存大小、采用的内存...
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