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首次公开!单日600PB的计算力--阿里巴巴EB级大数据平台的进击

作者:阿里巴巴计算平台 高级技术专家 迎辉 MaxCompute作为阿里巴巴的主力计算平台,在2018年的双11中,再次不负众望,经受住了双11期间海量数据和高并发量的考验。为集团的各条业务线提供了强劲的计算力,不愧是为阿里巴巴历年双11输送超级计算力的核武器。 本文为大家介绍,MaxCompute基于多集群部署的几万台服务器,如何为集团急剧增长的业务提供护航和保障。 挑战 每年的双11之前,也是MaxCompute各种乾坤大挪移落定的时候,因为双11就是各种大折腾项目的自然deadline。在今年双11之前,一路向北迁移和在离线混部项目,将杭州集群除蚂蚁外整体迁移到张北,涉及了绝大部分的业务project、数据存储和计算任务,为今年双十一大数据计算服务的保障带来了挑战。 体量 现在MaxCompute包括在离线混部集群在内有几万台服务器,

Spark基本的RDD算子之groupBy,groupByKey,mapValues

1.groupby def groupBy[K: ClassTag](f: T => K): RDD[(K, Iterable[T])] def groupBy[K: ClassTag](f: T => K, numPartitions: Int): RDD[(K, Iterable[T])] def groupBy[K: ClassTag](f: T => K, p: Partitioner): RDD[(K, Iterable[T])] groupBy算子接收一个函数,这个函数返回的值作为key,然后通过这个key来对里面的元素进行分组。 val a = sc.parallelize(1 to 9, 3) a.groupBy(x => { if (x % 2 == 0) "even" else "odd" }).collect //返回的even或者odd字符串作为key来group RDD里面的值, res42: Array[(String, Seq[Int])] = Array((even,ArrayBuffer(2, 4, 6, 8)), (odd,A...

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