摘要：
一、 廣播變量 廣播變量允許程序員將一個只讀的變量緩存在每臺機器上，而不用在任務之間傳遞變量。廣播變量可被用于有效地給每個節點一個大輸入數據集的副本。Spark還嘗試使用高效地廣播算法來分發變量，進而減少通信的開銷。 Spark的動作通過一系列的步驟執行，這些步驟由分布式的洗牌操作分開。Spark自 閱讀全文
posted @ 2017-12-03 23:15
^_TONY_^
閱讀(3760)
評論(lun)(0)
推(tui)薦(0)
摘要：
Hadoop 和 Spark 的關系 Spark 運算比 Hadoop 的 MapReduce 框架快的原因是因為 Hadoop 在一次 MapReduce 運算之后,會將數據的運算結果從內存寫入到磁盤中,第二次 Mapredue 運算時在從磁盤中讀取數據,所以其瓶頸在2次運算間的多余 IO 消耗. 閱讀全文
posted @ 2017-12-03 23:13
^_TONY_^
閱讀(2978)
評論(0)
推(tui)薦(jian)(0)
摘要：
Spark On Yarn的優勢 每個Spark executor作為一個YARN容器(container)運行。Spark可以使得多個Tasks在同一個容器(container)里面運行 1. Spark支持資源動態共享，運行于Yarn的框架都共享一個集中配置好的資源池 2. 可以很方便的利用Ya 閱讀全文
posted @ 2017-12-03 21:21
^_TONY_^
閱讀(du)(19415)
評論(2)
推薦(9)