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高性能Spark作业基础:你必须知道的调优原则及建议

在大数据计算领域,Spark已经成为了越来越流行、越来越受欢迎的计算平台之一。Spark的功能涵盖了大数据领域的离线批处理、SQL类处理、流式/实时计算、机器学习、图计算等各种不同类型的计算操作,应用范围与前景非常广泛。在美团点评,已经有很多同学在各种项目中尝试使用Spark。大多数同学(包括笔者在内),最初开始尝试使用Spark的原因很简单,主要就是为了让大数据计算作业的执行速度更快、性能更高。 然而,通过Spark开发出高性能的大数据计算作业,并不是那么简单的。如果没有对Spark作业进行合理的调优,Spark作业的执行速度可能会很慢,这样就完全体现不出Spark作为一种快速大数据计算引擎的优势来。因此,想要用好Spark,就必须对其进行合理的性能优化。 Spark的性能调优实际上是由很多部分组成的,不是调节几个参数就可以立竿见影提升作业性能的。我们需要根据不同的业务场景以及数据情况,对Spark作业进行综合性的分析,然后进行多个方面的调节和优化,才能获得最佳性能。 笔者根据之前的Spark作业开发经验以及实践积累,总结出了一套Spark作业的性能优化方案。整套方案主要分为开发调优...

利用MaxCompute内建函数及UDTF转换json格式日志数据

一、业务场景分析: 由于业务的复杂性,数据开发者需要面对不同来源的不同类型数据,需要把这些数据抽取到数据平台,按照设计好的数据模型对关键业务字段进行抽取,形成一张二维表,以便后续在大数据平台/数据仓库中进行统计分析、关联计算。 本文结合一个具体的案例来介绍如何使用MaxCompute对json格式的日志数据进行转换处理。 1.数据来源:应用实时写入ECS主机的指定目录下的日志文件中; 2.数据格式:日志文件中,每条日志的格式如下图所示(示例中对数据进行了简化和脱敏),每一条日志中包含了设备信息,以及1个或多个Session信息,且每条日志中的Session数量是动态的:1个或多个Session。每条日志的内容示例如下: 3.数据处理需求:采集日志数据,对日志数据进行解析、转换,对转换后的日志数据在MaxCompute进行统计分析。由于日志数

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Spring框架(Spring Framework)是由Rod Johnson于2002年提出的开源Java企业级应用框架,旨在通过使用JavaBean替代传统EJB实现方式降低企业级编程开发的复杂性。该框架基于简单性、可测试性和松耦合性设计理念,提供核心容器、应用上下文、数据访问集成等模块,支持整合Hibernate、Struts等第三方框架,其适用范围不仅限于服务器端开发,绝大多数Java应用均可从中受益。

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