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当大数据邂逅酷暑,谁的热度更高?— 大数据计算杭州峰会圆满落幕

今夏,什么最热?世界杯。。。除了世界杯还有什么热?杭州的天气。。。当杭州酷暑遇上大数据,哪个更热? 先不答,往下看。 众所周知,计算的价值绝不止于计算本身,而是要让数据发声。 从玛雅历法到圆周率,从万有引力定律到二进制,从固化的物体到虚拟的思维都由数据注入。阿里云大数据计算服务MaxCompute以技术驱动产品,用计算力让数据发声。 此前阿里云MaxCompute在北京、上海举办大数据峰会受到了当地大数据爱好者和广大开发者追捧,场场爆满。7月15日,阿里云MaxCompute杭州峰会圆满举行。看这场面,便能清楚大数据热度远超酷暑! 本次杭州峰会的主题聚焦在MaxCompute产品发展、与Hadoop相比在数据安全上的显著优势、典型解决方案及案例,以及如何赋能机器学习、人工智能等方面,为参会嘉宾全面呈现阿里巴巴主力计算平台MaxComput

Spark性能优化:资源调优篇

在开发完Spark作业之后,就该为作业配置合适的资源了。Spark的资源参数,基本都可以在spark-submit命令中作为参数设置。很多Spark初学者,通常不知道该设置哪些必要的参数,以及如何设置这些参数,最后就只能胡乱设置,甚至压根儿不设置。资源参数设置的不合理,可能会导致没有充分利用集群资源,作业运行会极其缓慢;或者设置的资源过大,队列没有足够的资源来提供,进而导致各种异常。总之,无论是哪种情况,都会导致Spark作业的运行效率低下,甚至根本无法运行。因此我们必须对Spark作业的资源使用原理有一个清晰的认识,并知道在Spark作业运行过程中,有哪些资源参数是可以设置的,以及如何设置合适的参数值。1、Spark作业基本运行原理 详细原理见上图。我们使用spark-submit提交一个Spark作业之后,这个作业就会启动一个对应的Driver进程。根据你使用的部署模式(deploy-mode)不同,Driver进程可能在本地启动,也可能在集群中某个工作节点上启动。Driver进程本身会根据我们设置的参数,占有一定数量的内存和CPU core。而Driver进程要做的第一件事情,就...

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