Spark+Alluxio性能调优十大技巧-低调大师

Spark+Alluxio性能调优十大技巧

2019-03-28 637

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由于统一访问对象存储（如S3）和HDFS数据的场景的出现和普及，Apache Spark结合Alluxio的大数据栈越来越受欢迎。此外，越来越流行的计算与存储分离的架构导致计算端查询延迟增大。因此，Alluxio常被用作贴近计算端的热数据存储以提高性能。为了能够获得最佳性能，用户需要像使用其他技术栈组合一样遵循最佳的实战经验。本文介绍了在Alluxio上运行Spark时,对于实际工作负载性能调优的十大技巧。

常用链接

Alluxio项目官网
Alluxio Inc网站
Alluxio在各大厂用例
关注Alluxio微信公众号: Alluxio_China

关于数据本地性的技巧

数据本地性就是尽量将计算移到数据所在的节点上进行，避免数据在网络上的传输。分布式数

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2019-03-28

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如今大数据和机器学习已经有了很大的结合，在机器学习里面，因为计算迭代的时间可能会很长，开发人员一般会选择使用 GPU、FPGA 或 TPU 来加速计算。在 Apache Hadoop 3.1 版本里面已经开始内置原生支持 GPU 和 FPGA了。作为通用计算引擎的Spark肯定也不甘落后，来自 Databricks、NVIDIA、Google 以及阿里巴巴的工程师们正在为 ApacheSpark添加原生的 GPU 调度支持，该方案填补了Spark在 GPU 资源的任务调度方面的空白，有机地融合了大数据处理和 AI 应用，扩展了 Spark 在深度学习、信号处理和各大数据应用的应用场景。这项工作的 issue 可以在SPARK-24615里面查看，相关的 SPIP（Spark Project Improvement

2019-03-29

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